提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法，将LSM的旋转策略引入ALSM，使子空间之间互不关联的情况得到改善，提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数，实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡；通过对有限字符集的实验结果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。关 键 词 学习子空间; 性能函数; 散布矩阵; 最小描述长度在子空间模式识别方法中，一个线性子空间代表一个模式类别，该子空间由反映类别本质的一组特征矢量张成，分类器根据输入样本在各子空间上的投影长度将其归为相应的类别。典型的子空间算法有以下三种[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相关矩阵的部分特征向量来构造子空间，实现了特征信息的压缩，但对样本的利用为一次性，不能根据分类结果进行调整和学习，对样本信息的利用不充分；学习子空间方法(Leaning Subspace Method, LSM)通过旋转子空间来拉大样本所属类别与最近邻类别的距离，以此提高分类能力，但对样本的训练顺序敏感，同一样本训练的顺序不同对子空间构造的影响就不同；平均学习子空间算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代训练过程中，用错误分类的样本去调整散布矩阵，训练结果与样本输入顺序无关，所有样本平均参与训练，其不足之处是各模式的子空间之间相互独立。针对以上问题，本文提出一种改进的子空间模式识别方法。子空间模式识别的基本原理1.1 子空间的分类规则子空间模式识别方法的每一类别由一个子空间表示，子空间分类器的基本分类规则是按矢量在各子空间上的投影长度大小，将样本归类到最大长度所对应的类别，在类x()iω的子空间上投影长度的平方为()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函数称为分类函数；为子空间基矢量。两类的分类情况如图1所示。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：熊少锋
DNA分类，包含三中模式识别经典算法的实现：K紧邻，BP神经网络，概率神经网络。
上传时间： 2014-12-20
上传用户：coeus
b/s模式的集新闻发布、管理与一体的新闻发布系统，可以发布多个图片的新闻，并且可以很好的排版页面显示的格式；每一篇新闻都可以有自己的关键字来描述，说明该新闻的主要内容，并且可以关联该新闻内容相似的新闻，新闻还可以无限分类 前台是不需要认证的，是供网站的访问者访问的，主要完成了以下功能： 1． 新闻浏览 2． 新闻查询 3． 相关新闻自动链接 4． 新闻评论 5． 新闻主页 6． 新闻访问次数统计 7． 新闻分类列表 后台主要是方便管理员和新闻发布员管理和发布新闻的，主要有以下功能： 1． 新闻主要版面的定义，修改，删除 2． 新闻次要版面的定义，修改，删除 3． 新闻的发布，修改，删除，审核状态的更改 4． 新闻系统的用户的管理 5． 新闻系统用户的密码修改 6． 新闻日志记录 7． 新闻数据统计 8． 系统邮件功能 9． 系统使用说明 系统管理：admin/login.jsp 用户名：administrator 用户密码：123456
上传时间： 2014-01-01
上传用户：wangchong
BP分类器，用与识别不同模式。
标签： 分类器
上传时间： 2014-01-01
上传用户：kytqcool
模式识别的源代码，针对大样本集中样本自动分类的程序，可以手动控制输入点！
上传时间： 2014-12-01
上传用户：ouyangtongze
主要功能： ·新闻采用在线编辑器,可以象使用word一样编辑新闻 ·可web上传图片,新闻内其它网站图片自动下载 ·无限级目录分类 ·可设头条新闻和图片新闻 ·新闻点评功能，可自由发表评论 ·权限管理可以任意设置角色 ·采用MVC模式显示与逻辑分离,方便修改页面显示效果 ·支持国际化多语言,只需要增加响应语言包 ·支持多数据库,目前测试过的数据库(Oracle,SqlServer,Mysql) ·支持全文索引,检索速度更快更准确 ·
上传时间： 2014-01-06
上传用户：qazxsw
模式识别的作业代码，VC开发，主要是线性分类识别和聚类（基本K-平均算法）的实践，功能比较简单，还有带完善
上传时间： 2015-03-26
上传用户：123456wh
图像模式识别的聚类器设计，采用VC++实现，和分类器设计相对应。
上传时间： 2014-12-02
上传用户：han_zh
模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。
上传时间： 2015-04-14
上传用户：yzy6007
该程序可以对二维三类样本进行分类，并画出分界面．学习过模式识别的人必看．要学习神经网络的人必看，代码简单，实用性强
上传时间： 2015-04-21
上传用户：hwl453472107
