一种基于统计学和凸二次规划的模式识别方法
A PATTERN RECOGNITION METHOD BASED ON STATISTICS AND CONVEX QUADRATIC PROGRAMMING作者机构：福州大学计算机科学系350002
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：1996年第9卷第4期
页 面：311-316页
核心收录：
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：福建省自然科学基金
摘 要：从改进传统的模式识别判别函数法的目的出发,提出一个基于统计学和凸二次规划的模式识别方法,简称LCL方法.文中对众所周知的关于植物分类的IRIS数据进行计算比较,若IRIS中的150个例子全部参加统计、学习,则正态分布Bayes判别函数法的正确分类率为80%,而采用本文LCL方法,取每类前30个例子作为典型正例,后20个例子作为一般正例,则所确定的判别函数的正确分类率达99.3%,表明了该方法的有效性和优越性.
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