基于交叉熵的模糊相似度量在模式识别中的应用

来源 :绍兴文理学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong466
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基于模糊相似量的模式识别是通过样本数据与标本数据之间的相似度程度来判断该样本属于哪一种模式,而交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息论中一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性信息.在模糊相似度量和交叉熵的基础上,提出了基于交叉熵的模糊相似度量,并对交叉熵中存在的分母为零的情况做了改进,通过在模式识别中的应用,验证了这种方法的可行性及有效性.
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