三种新的学习子空间模式识别方法的研究

黄德双

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本文提出了最小模、检错平均、前后向平滑三种新的神经网络学习子空间模式识别方法。这些方法在识别率和收敛速度等整体性能上，接近或超过Ｅ．Ｏｊａ的平均学习子空间方法；特别是，前后向平滑学习子空间方法是目前最好的一类学习子空间方法，在模式识别领域，特别是语音识别方面具有广泛的应用前景。本文就舰船目标与箔条杂波利用这些方法进行了若干分类与识别实验，计算机模拟结果证实了这些方法的有效性。

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来源
《电子学报》 |1995年第7期|25|共1页
作者
黄德双;
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作者单位

无;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别理论;
关键词
神经网络; 学习子空间; 模式识别; 最小模; 检错平均;

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