基于扩散先验分布的成组技术分类识别方法

• 作者: 唐宁 张开富 李原 蔡晋
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 数学
• 关键词: 分类识别 成组技术 扩散先验分布 贝叶斯推理
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 827-832
• 分类号: O211.8
• 字数: 4681字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2012.04.33

摘要

分类识别方法是实际应用中最为广泛的统计分析方法之一,特征识别是对对象几何模型进行解释,通过匹配几何特征部分与特征的形式描述来实现.提取产品特征信息是特征识别的难点.结合零件-设备成组优化的网络模型,提出一种基于贝叶斯推理的扩散先验分布的识别算法.依据成组技术的零件分类编码系统对零件设备进行成组分类,通过扩散先验分布的贝叶斯推理分类识别方法,根据待判别样品的预报密度函数,建立后验概率比和分类识别规则,对待识别样本进行判别分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李原	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	115	1479	23.0	32.0
2	张开富	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	57	719	16.0	23.0
3	唐宁	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	3	10	2.0	3.0
4	蔡晋	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	5	71	3.0	5.0