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摘要:
本文提出了一种有限样本集上基于次特征值误差补偿和优势主向量上非对称分布的马氏距离改进算法.通过改进的马氏距离,有限样本导致的次特征值误差得到补偿,样本特征矢量在变换空间的各优势主向量上的投影分布得到更精确的刻画,因此可以有效地计算最近邻参考矢量.在UCI手写体数字字符数据库上的识别实验结果表明,该改进算法对于提高识别性能是有效的.
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文献信息
篇名 基于次特征值误差补偿和非对称分布的马氏距离改进算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 特征值 非对称分布 马氏距离 误差
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 747-750
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2972字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2007.04.028
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 施鹏飞 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 194 4457 36.0 59.0
2 李国宏 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 8 41 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征值
非对称分布
马氏距离
误差
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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