基于双曲余弦矩阵鉴别分析的小样本问题研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sakula617

【摘要】

：

线性判别分析(LDA)是模式识别领域的一个经典方法,但是LDA难以克服小样本问题。针对LDA的小样本问题,提出一种双曲余弦矩阵鉴别分析方法(HCDA)。该方法首先给出了双曲余弦矩阵函数的定义及其特征系统,再利用双曲余弦矩阵函数特征系统的特点,将其引入Fisher准则中进行特征提取。HCDA有两方面的优势:a)避免了小样本问题,可以提取更多的鉴别信息; b) HCDA方法隐含了一个非线性映射。该映射

【作者】

：

冉瑞生张守贵任银山房斌

【机构】

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重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆师范大学数学科学学院,哈工大机器人集团重庆云安科技有限公司,重庆大学计算机学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

双曲余弦函数矩阵函数线性判别分析小样本问题 hyperbolic cosine functionmatrix functionlinear discrim

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61876026),教育部人文社会科学研究项目(20YJAZH084),重庆市基础研究与前沿探索研究资助项目(cstc2016jcyjA0419,cstc2017jcyjAX0316),重庆师范大学校级科研项目(16XLB006,16XZH07)

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