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基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Study of Several Issues and Application in Statistical Pattern Recognition
【作者】 王晓明;
【导师】 王士同;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 轻工信息技术与工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2011-03-23
【关键词】 特征降维; 特征提取; 局部保留投影; 监督局部保留投影; 监督学习; 核方法; 支撑向量机; 最小类方差支撑向量机; 支撑向量回归; 支撑向量数据域描述; 凸优化; 唯一性;
【英文关键词】 Feature reduction; Feature extraction; Locality preserving projection; Supervised locality preserving projection; Supervised learning; Kernel method; Support vector machine; Minimum class variance support vector machine; Support vector regression; Support vector data description; Convex optimization; Uniqueness;
【中文摘要】 基于统计学习的模式识别方法是人工智能的一个重要研究领域。目前,统计模式识别已经得到了较深入的研究,一些相关技术成果已成功高效地应用于各种不同的领域。虽然如此,其中依然面临着许多的挑战,许多问题都还需要进步的深入探索和研究,特征降维和核方法就是其中倍受关注的两个重要主题。本课题就其中的几个关键挑战进行了相关的研究,所研究内容主要由四个部分,分述如下。 第一部分由第二章组成。在这一部分中我们针对监督局部保持特征提取SLPP算法的小样本问题,提出了推广的监督局部保持特征提取GSLPP算法。在小样本情况下,GSLPP算法定义的优化问题可以等价的转换到一个低维空间中来求解,从而有效的克服了小样本问题。而且,在大样本情况下GSLPP算法等价于SLPP算法。 第二部分由第三章和第四章组成。在这一部分内容中,我们主要讨论了最小类方差支撑向量机MCVSVM算法的改进问题。针对MCVSVM缺少考虑数据的局部结构信息的问题,在第三章中我们提出了最小局部保持类方差支撑向量机MCLPVSVM算法。该算法不但继承了传统支撑向量机SVM和MCVSVM的优点,同时又充分利用了数据的内在的几何结构信息,从而实现...
【英文摘要】 Pattern recognition abased on statistical theory is an important study field in artificial intelligence. At present, pattern recognition is deeply studied, and some relevant technology has been successfully applied in many fields. However, Pattern recognition still confronts many challenges, and many issues need to be more deeply explored and further study. Feature dimension reduction and kernel method are two important topics of it. Motivated by the above challenges, several issues are addressed in ...
【更新日期】 2011-04-19

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