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使用基于模糊分群法之资讯扩散技术求解小样本学习问题

摘要

本研究藉由模糊分群法将数据进行概略分群,并透过模糊侧影系数决定最适分群数,以学习小样本分布状况之事前信息,并基于此进行样本分配的重建,从而改善产生之虚拟样本质量.实验部分,本研究以两笔电子制造业真实案例进行方法验证,其结果显示当小样本加入本研究方法所产生之虚拟样本后,于交互验证下确实较整体趋势扩散技术有更佳之预测准确度.

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