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基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法
被引量:
6
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作者
叶少珍
吴鸣锐
+2 位作者
张钹
郑文波
马少平
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第5期626-629,共4页
利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结...
利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题 .
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关键词
模式识别
局部化原理
概率模型
lvq改进算法
学习矢量量化
算法
计算机
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职称材料
题名
基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法
被引量:
6
1
作者
叶少珍
吴鸣锐
张钹
郑文波
马少平
机构
清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
福州大学信息科学与技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第5期626-629,共4页
基金
国家自然科学基金重点项目 (60 13 5 0 10 )
国家"九七三"重点基础研究发展规划项目 (G19980 3 0 5 0 9)
福建省教育厅科技项目 (JA0 2 15 7)资助
文摘
利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题 .
关键词
模式识别
局部化原理
概率模型
lvq改进算法
学习矢量量化
算法
计算机
Keywords
learning vector quantization
pattern recognition problems of large scale(PRPLS)
localization principle
optimization
probabilistic model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法
叶少珍
吴鸣锐
张钹
郑文波
马少平
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
6
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职称材料
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参考文献
引证文献
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