[基于数学统计与神经网络的模式分类方法]

【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
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