Indexed by：
Abstract：
从改进传统的模式识别判别函数法的目的出发,提出一个基于统计学和凸二次规划的模式识别方法,简称LCL方法.文中对众所周知的关于植物分类的IRIS数据进行计算比较,若IRIS中的150个例子全部参加统计、学习,则正态分布Bayes判别函数法的正确分类率为80%,而采用本文LCL方法,取每类前30个例子作为典型正例,后20个例子作为一般正例,则所确定的判别函数的正确分类率达99.3%,表明了该方法的有效性和优越性.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
模式识别与人工智能
ISSN： 1003-6059
CN： 34-1089/TP
Year： 1996
Issue： 04
Volume： 9
Page： 311-316
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
