双极隶属度F_KNN分类算法在算法管理中的应用  

APPLYING TWO-BEST-MEMBERSHIP F_KNN CLASSIFICATION ALGORITHM IN ALGORITHM MANAGEMENT

作　　者：姜丽[1,2] 林家骏[1] 

机构地区：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237 [2]连云港师范高等专科学校计算机系,江苏连云港222006

出　　处：《计算机应用与软件》2010年第8期182-184,共3页Computer Applications and Software

摘　　要：算法管理是信息融合领域中一个新的研究课题,其过程涉及到对信息融合数据源的分类问题。针对信息融合数据源样本的特征,提出一种双极隶属度F_KNN分类算法,通过邻居质量优先隶属度函数和双极隶属度判决规则,得到理想的数据源分类结果。Algorithm management is a new aspect in information fusion area, its process involves the classification of data sources of infor- mation fusion. According to the characteristic of data sources sample, a Two-Best-Membership F KNN classification algorithm is proposed. Neighbours-Quality-First membership function and Two-Best-Membership judging rules are used to get ideal classification results of data sources.

关 键 词：算法管理 双极隶属度 邻居质量优先 F_KNN 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]