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基于熵權(quán)與集成學(xué)習(xí)的半監(jiān)督小樣本樹種分類研究

森林工程 頁數(shù)： 11 2024-10-12
摘要： 針對傳統(tǒng)半監(jiān)督自訓(xùn)練分類方法易導(dǎo)致數(shù)據(jù)集混亂，影響后續(xù)小樣本樹種分類精度這一問題，基于熵權(quán)法（en-tropy weight,EW）與集成學(xué)習(xí)（ensemble learning,EL）提出EW-EL的半監(jiān)督小樣本樹種分類方法。EW-EL在傳統(tǒng)半監(jiān)督自訓(xùn)練分類方法的理論上引入EL的思想，以熵權(quán)法作為基礎(chǔ)理論設(shè)計(jì)按基分類器當(dāng)前訓(xùn)練周期下的F1分?jǐn)?shù)計(jì)算的信息熵作為計(jì)算權(quán)重因子，再依... （共11頁）

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