从统计学习理论到应用领域与模型拓展:KNN综合探究  

作　　者：史岩[1] 

机构地区：[1]航空工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710065

出　　处：《企业科技与发展》2023年第10期27-30,共4页Sci-Tech & Development of Enterprise

基　　金：航空科学基金“面向国产操作系统的机载软件代码自动生成项目”(201919052002)。

摘　　要：文章探讨统计理论学习中KNN(K-近邻算法)及其在深度学习领域的拓展形式,即ANN(人工神经网络)和CNN(卷积神经网络)算法,对这些算法的原理、应用领域及最新研究成果进行荟萃分析(Meta-Analysis,Meta)与系统性分析,给出基于英文数据库(Web of Science)的有关KNN研究的检索流程、文章摘要高频词、时间序列特征等相关统计分析;通过分析相关文献,强调相关算法在数据分类、图像识别和模式识别等领域的重要性与实用意义;最后提出对未来研究的展望,以期相关算法在各种应用中得到进一步的完善和优化。

关 键 词：KNN算法 人工神经网络 卷积神经网络 深度学习 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]