【摘 要】
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传统的覆盖型一类分类器难以同时对数据主体和局部边缘结构进行准确描述。为此本文构造一种新的空间覆盖模型———闭环树结构。对数据主体流形,采用最小均衡树模型进行拟合,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071199);河北省自然科学基金(F2010001297);第二批中国博士后基金特别资助(200902356)
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传统的覆盖型一类分类器难以同时对数据主体和局部边缘结构进行准确描述。为此本文构造一种新的空间覆盖模型———闭环树结构。对数据主体流形,采用最小均衡树模型进行拟合,对局部边缘的多分枝结构以闭合环链模型链接包裹,形成平滑,明确的覆盖边缘。并通过最小均值约束原则实现两种模型的匹配对应,整合为一个整体。使数据流形的主干与边缘细节同时得到有效描述,多个数据库的实验也证明了该覆盖模型的合理性。
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