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摘要:
传统的模式识别方法主要存在两个方面的不足:集中式控制;依赖于特征抽取和选择的质量.本文的研究是在分析自上而下模式识别方法和自下而上模式识别方法的特性和优缺点基础上,基于多agent理论和技术,提出了将两种不同类型的方法集成的模式识别框架APRF(Agent-Based Pattern Recognition Frame):先用自下而上定量计算方法对模式建模,使其有利于分类;再用自上而下的定性分析方法对模式涌现.目的是让计算机模式识别更符合人的认知过程,APRF的基本思想是:模式识别=模式建模+模式涌现.
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文献信息
篇名 基于多Agent的模式识别框
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 模式识别 Agent APRF 模式记忆 模式涌现
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 89-93
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 5073字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2006.02.016
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 程显毅 江苏大学计算机科学与通信工程学院 75 491 11.0 16.0
2 陈小波 江苏大学计算机科学与通信工程学院 20 65 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
Agent
APRF
模式记忆
模式涌现
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导