【摘 要】
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随着数据存储技术的快速发展,越来越多的复杂对象被描述和存储。为了减少在数据挖掘中特征提取的时间开销,需要对特征提取方法进行加速。特征选择和特征抽取都可以从一定程度
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随着数据存储技术的快速发展,越来越多的复杂对象被描述和存储。为了减少在数据挖掘中特征提取的时间开销,需要对特征提取方法进行加速。特征选择和特征抽取都可以从一定程度上降低特征提取开销,这些方法都是从降低特征维度的角度出发来提高特征提取效率。然而它们没有考虑到每个样本自身的性质对特征的影响。在本文的工作中,提出一种基于样本性质的特征抽取方法,该方法可以进一步的降低特征提取开销。此外,本文还会针对异纤检测问题提出了一个系统性、高效的特征抽取方案。本文主要有两个成果,如下：1.本文提出一种基于个体样本性质的特征抽取方法(DFE)。该方法可以根据样本自身的性质提取不同的特征序列,从而进一步降低特征提取开销；同时,给出实验来验证该方法的有效性；2.本文针对异纤检测问题提出了一个系统性的解决方案,该方案同时使用了高效的特征抽取和特性选择方法,并结合了DFE方法对特征进行选择。此外,为了取得良好的效果,本文中对分类器也进行了相应的改进。
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