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模式识别的最大熵神经网络方法

Entropy Maximization Network for Pattern Recognition

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【作者】 张九龙张万龙胡正国

【Author】 Zhang Jiulong Zhang Wanlong Hu Zhengguo(Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072)

【机构】 西北工业大学计算机科学系西北工业大学计算机科学系 西安710072西安710072西安710072

【摘要】 文章提出了模式识别的最大熵方法,其基本思想是求出最大熵概率分布,再求出条件概率分布,进而作出二值分类。它的特点是能最大限度地利用已有信息做出最合理的推测。求解最大熵分布时,需要解复杂的约束优化问题,为此使用了神经网络,从而使该方法结合了神经网络的很多优点。该方法的突出优点是在小样本情况下仍能保持很好的识别率。

【Abstract】 In this paper,maximum entropy method is applied to pattern recognition,the key point is to find the proba-bility distribution that has maximum entropy measure,which ensures that the distribution is most reasonable.Solving the maximum entropy distribution involves a constrained optimization,and by constructing a neural network,the algorithm is more robust.This method is especially useful when the sample set is small.

【关键词】 模式识别最大熵神经网络
【Key words】 pattern RecognitionMaximum EntropyNeural Network
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2002年10期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】6
  • 【下载频次】214
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