کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866346 | 678171 | 2014 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A proximal classifier with positive and negative local regions
ترجمه فارسی عنوان
یک طبقه بندی پروکسیما با مناطق محلی مثبت و منفی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص الگو، یادگیری محلی، مناطق محلی مثبت و منفی، طبقه بندی پروکسیما، مقررات جهانی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Local learning has been successfully applied in pattern recognition due to its powerful discriminating ability. The conventional local learning usually divides the feature space into a number of homogeneous local regions. By contrast, we introduce a new local strategy, which divides the feature space into two kinds of regions: positive local regions and negative local regions. Based on this strategy, a local proximal classifier (LPC) is constructed. Furthermore, to avoid overfitting, we propose a local proximal classifier with global regularizer (GLPC) by improving the LPC so that the local classifiers are smoothly glued together. In GLPC, the local correlation is modeled to capture the sample distribution among the local region, resulting in increasing the discriminating ability. Experimental results show the effectiveness of our classifiers in both classification accuracy and computation time.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 131-139
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 131-139
نویسندگان
Yuan-Hai Shao, Wei-Jie Chen, Zhen Wang, Hai-Bin Zhang, Nai-Yang Deng,