基于确定性退火技术的分类器设计
针对传统分类器的缺陷,本文提出将分类问题看作一物理系统,把求解分类问题的最优解转化为模拟温度变化的物理系统的平衡态,通过求解一系列温度变化的物理系统自由能函数的极小来模拟物理系统的平衡态.最终达到物理系统的基态,即分类问题的最优解.由确定性退火技术构造学习规则用于优化分类器参数,目的减少分类误差以及待识别空间的系统熵.试验表明,将确定性退火技术用于分类器设计中,降低了分类误差,取得了良好的分类性能.
分类器 确定性退火 自由能函数 分类误差
曹治国 邹飞勇 张天序
华中科技大学图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制国家教育部重点实验室,武汉,430074
国内会议
福建厦门
中文
760-764
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）