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叶少珍 (叶少珍.) [1] | 吴鸣锐 (吴鸣锐.) [2] | 张钹 (张钹.) [3] | 郑文波 (郑文波.) [4] | 马少平 (马少平.) [5]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

利用局部化原理和概率模型的优化方法,提出一种LVQ改进算法--基于局部化原理和概率模型的LVQ算法(Localization principle and Probability based LVQ, LoPLVQ).与传统LVQ算法相比,不仅缩短训练时间,而且具有较高的识别率.实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题.

Keyword:

LVQ改进算法 学习矢量量化算法 局部化原理 概率模型 模式识别 计算机

Community:

  • [ 1 ] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084,福州大学信息科学与技术学院,福州,350002
  • [ 2 ] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
  • [ 3 ] 福州大学信息科学与技术学院,福州,350002

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计算机学报

ISSN: 0254-4164

Year: 2003

Issue: 5

Volume: 26

Page: 626-629

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30 Days PV: 2

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