【基於数学统计与神经网络的模式分类方法】.pdf

洲江大專硕士学位论文目录P1 目录摘要.ABSTRACT 第一章综述 1模式识别 1模式分类统计模式分类1几何分类法1距离判别法.1Bayes分类法人工神经网络技术原理1常见的输入函数1常见的活化函数1基于神经网络的模式分类法1线性输入函数模式分类法1径基函数模式分类法第二章统计模式分类方法2概述 2判别分析方法2距离判别法2.

浙江大建硕士学位论文捕要P3 摘要模式分类是模式识别中一个最常见的应用。本文主要围绕着模式分类传统的统计模式分类方法以及近年来迅速发展起来的基于神经网络的方法进行讨论和研究,同时对模式分.类中是重要的预处理一特征提取的方法也进行了研究.本文首先回顾了传统模式分类的方法和人工智能技术,特别是人工神经网络技术及其在模式分类中的应用,然后本文将留兰香油及橄榄油的数据先用传统的逐步判别分析进行试验,并通过对橄榄油数据加入二次交叉项使得分类效果得到了提高.特征提取是模式分类预处理中的关键的一步。

洪江大建硕士学位论文 AbstractPs Abstract PattermClassification(PC)is one of the most common application of Pattern Recognition(PR)In thispaper,classical statisticPatternClassificationandnewlydevelopedPattern Classificationmethodbasedonneuralnetworkwereinvestigated Inaddition,the most important pre-process in