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统计模式识别的研究
被引:29
作者
:
接标
论文数:
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h-index:
0
机构:
云南师范大学计信学院,云南师范大学计信学院,云南师范大学计信学院云南昆明,云南昆明,云南昆明
接标
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
刘冠晓
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
冯乔生
机构
:
[1]
云南师范大学计信学院,云南师范大学计信学院,云南师范大学计信学院云南昆明,云南昆明,云南昆明
来源
:
云南师范大学学报(自然科学版)
|
2005年
/ 06期
关键词
:
模式;
模式识别;
神经网络;
特征选择;
支持向量机;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
摘要
:
模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际。一些新的技术和方法的引入(神经网络和支持向量机方法)也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述。
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页数:4
相关论文
共 3 条
[1]
支持向量机及其应用研究综述
[J].
祁亨年
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
浙江林学院信息工程学院临安
祁亨年
.
计算机工程,
2004,
(10)
:6
-9
[2]
关于统计学习理论与支持向量机
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张学工
.
自动化学报,
2000,
(01)
[3]
模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
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共 3 条
[1]
支持向量机及其应用研究综述
[J].
祁亨年
论文数:
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机构:
浙江林学院信息工程学院临安
祁亨年
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计算机工程,
2004,
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张学工
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