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EnglishArtificial neural networks can be currently considered as one of the most important emerging tools in multivariate analysis due to their ability to deal with non-liner complex systems.In this work, a recently proposed neural network, called K-Contractive Map (K-CM), is presented and its performance in classification is evaluated towards other well-known classification methods. K-CM exploits the non-linear variable relationships provided by the Auto-CM neural network to obtain a fuzzy profiling of the samples and then applies the k-NN classifier to evaluate the class membership of samples. The algorithm Training with Input Selection and Testing (TWIST) is applied prior to K-CM to perform training/test data splitting for model parameter optimization and validation. This novel classification strategy was evaluated on ten different datasets and the obtained results were generally satisfactory. © 2014 Elsevier B.V.
Buscema, M., Consonni, V., Ballabio, D., Mauri, A., Massini, G., Breda, M., et al. (2014). K-CM: a new artificial neural network. Application to supervised pattern recognition. CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS, 138, 110-119.
| Citazione: | Buscema, M., Consonni, V., Ballabio, D., Mauri, A., Massini, G., Breda, M., et al. (2014). K-CM: a new artificial neural network. Application to supervised pattern recognition. CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS, 138, 110-119. | |
| Tipo: | Articolo in rivista - Articolo scientifico | |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica | |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | No | |
| Titolo: | K-CM: a new artificial neural network. Application to supervised pattern recognition | |
| Autori: | Buscema, M; Consonni, V; Ballabio, D; Mauri, A; Massini, G; Breda, M; Todeschini, R | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2014 | |
| Lingua: | English | |
| Rivista: | CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS | |
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2014.06.013 | |
| Appare nelle tipologie: | 01 - Articolo su rivista |
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