【摘要】分类是模式识别的关键问题之一,根据样本所属的标签个数可分为单标签分类和多标签分类,多标签分类在实际应用中相当广泛。多标签分类是指通过训练集的己知样本,建立相应模型,使测试集的每一个样本能够同时对应多个样本标签所进行的分类。已有的RBF神经网络算法并未充分考虑多个样本标签之间的关联性,从而导致泛化性能受到一定程度的影响。针对此问题,本文设计了改进型RBF神经网络的多标签算法,并在公共多标签数 […]