一种贝叶斯决策思想与近邻集结合的代价敏感分类方法

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专利名称	一种贝叶斯决策思想与近邻集结合的代价敏感分类方法
申请号	CN202010466149.4	申请日期	2020-05-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-16	公开/公告号	CN111783828A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;7;/;0;0;;;G;0;6;N;2;0;/;1;0查看分类表>
申请人	河海大学	申请人地址	江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	河海大学	当前权利人	河海大学
发明人	王宇;杨浩
代理机构	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人	刘莎

摘要

本发明公开了一种贝叶斯决策思想与近邻集结合的代价敏感分类方法，通过近邻集的特点，生成各个类的误分代价值，得到误分代价最小的分类结果。相比于传统的代价敏感算法，本发明从算法本身的结构出发进行调整生成决策函数，误分风险不单纯依赖于误分代价值，更与样本之间的实际距离有关，对于代价值的判断更加精确。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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