[发明专利]分类模型生成方法和记录媒体无效
| 申请号： | 97181882.7 | 申请日： | 1997-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN1247612A | 公开（公告）日： | 2000-03-15 |
| 发明（设计）人： | 筒井宏明 | 申请（专利权）人： | 株式会社山武 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人： | 王以平 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 在由n种变量定义的n维特征空间内,输入属于1个类别并且其位置由变量特定的n维数据时,利用各变量的m分割将特征空间分割为mn个分割区域。在进行该分割时,认为生成内含数据的个数为1个的分割区域的比例对于分割数m服从概率分布,并根据在统计上有意义的水准决定分割数m。通过按生成的分割区域是否内含n维数据将分割区域进行分类,生成分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 生成 方法 记录 媒体 | ||
【主权项】：
1.一种分类模型生成方法，其特征在于，通过进行下述处理来生成分类模型：在由n种变量定义的n维的特征空间内输入属于1个类别并且其位置由上述变量来特定的n维数据时，利用各变量的m分割将上述特征空间分割为mn个分割区域，并在进行分割时认为生成内含数据的个数为1个的分割区域的情况相对于分割数m遵守概率分布，根据统计的有意义的水准决定分割数m的处理；将内含n维数据的分割区域作为属于上述类别的学习区域，使输入的各个数据与分割区域相对应的处理；将上述学习区域的周边的分割区域添加到学习区域中使学习区域群膨胀的处理；和将位于上述学习区域与非学习区域的分割区域的边界的学习区域从学习区域群中除去使学习区域群收缩的处理。
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