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期刊论文
基于参数评估的可调节式分组流分类算法
北京邮电大学学报,2007,30(4):1~4,-0001,():
基于决策树的启发式流分类算法目标是建立结点数目尽可能少、树深度尽可能小的数据结构,从而获得较优的时空性能,据此理论提出的基于参数评估的可调节式流分类算法(PEA),一方面沿袭目前主流的决策树类流分类算法思想;一方面引入性能参数的概念,并采取调节参数权值的方式获得性能最佳的数据结构。测试结果表明,相同条件下本算法对比同类算法能获得更优的性能结果。
【免责声明】以下全部内容由[龚向阳]上传于[2010年01月13日 20时18分21秒],版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点,与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。
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