【摘 要】
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为进一步提高因素空间中因素分析法的运行速度和对样本信息的利用,对文献[7]给出的因素分析算法进行了改进.因素分析法在因素晋升时采用逐列推进方式,而逐列推进产生的决定域
【机 构】
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中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心; 中国科学院大学数学科学学院; 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院;
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61350003)
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为进一步提高因素空间中因素分析法的运行速度和对样本信息的利用,对文献[7]给出的因素分析算法进行了改进.因素分析法在因素晋升时采用逐列推进方式,而逐列推进产生的决定域要小于按逐类推进产生的决定域,而且决定域的删除是降低算法的运算量、提高算法运行速度的关键.因此,在继承原算法优点的基础上,将逐列推进改成逐类推进,这种改进不但降低了算法的计算量,而且提高了样本信息的利用率.测试结果表明,改进效果明显,在测试准确率和运行速度均优于原算法.
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