【摘 要】
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针对现有模式识别分析方法中普遍存在的子空间优化与“小样本”问题,首先阐释了有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,通过研究了原始空间中总体、类间散布矩阵与有
【机 构】
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山东传媒职业学院信息工程系,济南,250200
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针对现有模式识别分析方法中普遍存在的子空间优化与“小样本”问题,首先阐释了有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,通过研究了原始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于特征值与特征向量之间的关联关系,获取了类内散布矩阵零空间、值域空间上关于Fisher线性判别率的关键结论;最后,基于上述理论,设计出一种改进的线性判别子空间模式识别算法.通过相关数据集模拟实验表明,I-VLDNS算法在模式识别分析性能、精确度以及鲁棒性上均得到进一步优化与提高.
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