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彼得·库尔奇基;科瓦尔斯基（Piotr Andrzej Kowalski）

非平稳模式的贝叶斯分类。 （英语） Zbl 1359.62253号

国际期刊计算。方法 12，第2号，文章ID 1550008，19 p.（2015）.
摘要：本文的主题是用非平稳模式进行分类。属性空间是有限维的，而其坐标尤其可以是连续的、二元的、离散的、分类的，也可以是这些的组合。模式的数量在方法上没有限制。使用贝叶斯方法可以最小化错误分类的预期值，从而在分配给特定类时，还可以对错误概率的比例产生影响。反过来，统计核估计方法使算法独立于模式的形状。所研究的程序还消除了对结果准确性有轻微甚至负面影响的模式元素。适当的修改遵循分类器参数，这提高了对非平稳模式进行过程自适应的有效性。算法概念基于灵敏度方法，与人工神经网络一起使用。

引用于2文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
2015年1月62日 贝叶斯推断
第62页，第35页 统计学在物理学中的应用

关键词：

数据分析;分类;模式非平稳性;图案尺寸缩小;贝叶斯方法;分类器自适应;统计核估计;人工神经网络

软件：

科恩平滑;凯利
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Kulczycki}和\textit{P.A.Kowalski}，国际计算机杂志。方法12，第2号，文章ID 1550008，19页（2015；Zbl 1359.62253）
全文： 内政部

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