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基于模糊划分的自组织模糊特征提取算法研究
  • ISSN号:1002-6487
  • 期刊名称:《统计与决策》
  • 时间:0
  • 分类:F272.1[经济管理—企业管理;经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]四川广播电视大学经济管理学院,成都610073, [2]四川大学商学院,成都610064
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目(71471124); 四川省青年基金资助项目(2015RZ0056); 四川省社会科学规划项目(SC14CO19)
中文摘要:

准确的特征提取可以为营销活动提供有效的决策支持。文章从降低特征提取误差的角度考虑,提出对特征子集自动定义并分别赋予隶属函数的算法,取代了传统模糊规则归纳法所采用的对所有输入变量使用相同隶属函数的方法。从国际标准数据库中选择相关数据集进行特征提取识别率的实证分析,结果表明,与常用特征提取算法相比,在多共同特征数据集下,本文设计的基于模糊划分的自组织模糊特征提取算法能够提高特征提取的识别率并且具有可解释性。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编:李明星
  • 地址:武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编:430071
  • 邮箱:tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话:027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6487
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48658