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分支界定法在特征向量提取中的应用 被引量:2

The Application of Branch and Bound Algorithm in Eigenvector Selection
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摘要 着重分析了基于搜索树和解数的分支界定算法在特征向量提取中的应用,阐述了搜索树的形成原理、解数的生成过程及可分性判据。通过matlab仿真,验证了该算法在特征提取应用中的有效性和合理性。 The application of Branch and Bound Algorithm based on searching tree and solving tree in eigenvector selection is analyzed in this paper.In the same time,the principle of selecting tree solving tree and separability criterion are studied;finally,the efficiency and rationality of this algorithm in eigenvector selection is verified by Matlab.
出处 《山西电子技术》 2011年第2期37-38,共2页 Shanxi Electronic Technology
关键词 分支界定法 搜索树和解数 特征向量提取 可分性判据 branch and bound algorithm searching tree & solving tree eigenvector selection separability criterion
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献2

  • 1边肇祺 张学工 等.模式识别[M].北京:清华大学出版社,2001..
  • 2Yu B, Yuan B. A More Efficient Branch and Bound Algorithm for Feature Seclection[J]. Patern Recognition, 1993, 26 : 883 - 889.

共引文献4

同被引文献11

引证文献2

二级引证文献11

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