- 年份
- 2008（1）
- 核心收录
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- 刊名
- 计算机工程（1）
- 作者单位
- 中国科学院计算技术研究所（1）
- 语种
- 汉语（1）
- 关键词
- 偏最小二乘(PLS)（1）
- 土地质量（1）
- 模式识别（1）
- 非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)（1）
- 更多...
- 作者
- 丁世飞（1）
- 史忠植（1）
- 靳奉祥（1）
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- 非线性迭代PLS信息模式识别算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究,提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法.该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合.NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法,具有更强的信息识别能力,且对数据本身的分布要求不高,尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效.将该算法应用于土地质量的分类识别,结果表明,该文所建立的算法是有效的、可靠的.