%0 Journal Article
%T Discriminatory analysis model based on ICA and Bayes<br>基于ICA与Bayes的判别分析模型*
%A PENG Hong-yi
%A JIANG Chun-fu
%A ZHU Si-ming
%A <br>彭红毅
%A 蒋春福
%A 朱思铭
%J 计算机应用研究
%D 2007
%I 
%X 简要介绍了Bayes判别分析模型的特点及存在的问题,概括了独立成分分析(ICA)的特点及发展现状,提出了基于ICA与Bayes的判别分析模型--IBD模型.该模型首先利用ICA的方法将相关性数据指标转换为互相独立的数据指标,并通过卡尔曼滤波方式滤去高频数据,有效地去除了噪声,最后利用Bayes方法对转换的数据进行判别分析.实验结果表明,当数据之间存在相关关系时,IBD模型的判别分析效果要优于Bayes与Fisher判别分析模型.
%K independent component analysis(ICA)
%K Bayes
%K correlation<br>独立成分分析
%K 贝叶斯
%K 相关关系
%K Bayes
%K 判别分析模型
%K based
%K Fisher
%K 分析效果
%K 关系
%K 相关性
%K 结果
%K 实验
%K 指标转换
%K 噪声
%K 高频数据
%K 滤波方式
%K 卡尔曼
%K 数据指标
%K 互相独立
%K 方法
%K 利用
%K 现状
%K 发展
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=C793235A4E87B8F6C98DE0E5A5F35208&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=B91E8C6D6FE990DB&iid=5D311CA918CA9A03&sid=9FFCC7AF50CAEBF7&eid=6AC2A205FBB0EF23&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=8