【摘 要】
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针对sIB算法的压缩变量参数的确定问题,采用最小描述长度原理,构建一种自动确定参数的AsIB算法.算法使用一种有效的编码方案对数据分析模型和相应的数据进行描述,将最小描述
【机 构】
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郑州大学信息工程学院计算机科学系,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,迪肯大学信息技术学院维多利亚澳大利亚
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金（600332020）和河南省自然科学基金（0411012300）资助.致谢 在IB理论与各种算法的研究过程中,美国Princeton大学的Slonim博士为我们提供了帮助,在此对Slonim先生表示感谢.感谢朱真峰和张洁在算法实验实施方面给予的帮助!
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针对sIB算法的压缩变量参数的确定问题,采用最小描述长度原理,构建一种自动确定参数的AsIB算法.算法使用一种有效的编码方案对数据分析模型和相应的数据进行描述,将最小描述长度的模型作为选择标准,从而有效发现了数据蕴含的特征模式数目.实验表明：AsIB算法所采用的编码方案有效,在不设定模式数目的情况下,能够正确发现数据集所蕴含的模式.该算法解决了现sIB算法对先验知识的依赖问题,将能拓展其在多维数据的自动降维分析和模式提取等方面的应用.
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