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广东省自然科学基金(04300048)

作品数：1 被引量：16H指数：1
相关作者：李向阳史步海叶涛朱学峰更多>>
相关机构：华南理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇纸浆
  • 1篇纸浆KAPP...
  • 1篇软测量
  • 1篇软测量建模
  • 1篇最近邻
  • 1篇最近邻算法
  • 1篇K-最近邻
  • 1篇K-最近邻算...

机构

  • 1篇华南理工大学

作者

  • 1篇朱学峰
  • 1篇叶涛
  • 1篇史步海
  • 1篇李向阳

传媒

  • 1篇自动化学报

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进k-最近邻回归算法的软测量建模被引量：16
2007年
机器学习回归方法被广泛应用于复杂工业过程的软测量建模k-最近邻(kNN)算法是一种流行的学习算法,可用于函数回归问题.然而,传统kNN算法存在运行效率低、距离计算忽略特征权值的缺点.本文引入了二次型距离定义和样本集剪辑算法,改进了传统kNN回归算法,并将改进的算法用于工业过程软测量建模.仿真实验得到了一些有益的结论.
叶涛朱学峰李向阳史步海
关键词：K-最近邻算法软测量纸浆KAPPA值
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共1页<1>
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