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摘要:
提出基于样本信息量不减少和减小误差的原则下,提取样本数据的综合指标的处理方法,从而克服传统识别方法中样本数据过大,而且存在误差和干扰,严重影响识别速度和效果的困难.改善了神经网络模式识别的效果.
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文献信息
篇名 基于多传感器的神经网络模式识别方法
来源期刊 中山大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 方差分析 神经网络 模式识别
年,卷(期) 2001,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-24
页数 4页 分类号 TP18
字数 2810字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0529-6579.2001.05.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗中良 佛山科学技术学院自动化系 41 471 11.0 19.0
2 麦宜佳 佛山科学技术学院自动化系 4 63 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
方差分析
神经网络
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中山大学学报(自然科学版)
双月刊
0529-6579
44-1241/N
大16开
广东省广州市新港西路135号
46-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5017
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