基于模糊核匹配追寻的特征模式识别

• 作者: 周伟达 李青 焦李成
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 核匹配追寻 模糊核匹配追寻 时间序列 特征目标识别
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1687-1694
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2009.01687

摘要

核匹配追寻算法是近年来新兴的模式识别方法,在处理非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.传统的核匹配追寻在处理模式识别的问题中平等地对待所有样本,最终的判决函数是针对所有样本的一个平等综合考虑,要求总识别误差尽可能小,并不能对某一类指定样本进行针对性识别,然而实际应用中经常会碰到这样的情况:要求对某一类样本的识别精度很高,尤其是对于非平衡样本中或者对于具有时间属性的样本序列,由于标准核匹配追寻学习机自身的局限性,使其不能有效地处理这些问题.文中针对这些问题,提出了模糊核匹配追寻学习机,预先根据分类的要求对每个样本做出了不同的重要性定义,学习机根据重要性不同,对样本进行程度不同的学习,最终得到基于问题的判决--对重要样本保持很高的分类精度;最后通过实际的仿真实验证明了模糊匹配追寻的有效性及可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	李青		6	24	3.0	4.0
6	周伟达	西安电子科技大学智能信息处理研究所	14	1088	12.0	14.0