基于模糊核匹配追寻的特征模式识别

摘要：

核匹配追寻算法是近年来新兴的模式识别方法,在处理非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.传统的核匹配追寻在处理模式识别的问题中平等地对待所有样本,最终的判决函数是针对所有样本的一个平等综合考虑,要求总识别误差尽可能小,并不能对某一类指定样本进行针对性识别,然而实际应用中经常会碰到这样的情况:要求对某一类样本的识别精度很高,尤其是对于非平衡样本中或者对于具有时间属性的样本序列,由于标准核匹配追寻学习机自身的局限性,使其不能有效地处理这些问题.文中针对这些问题,提出了模糊核匹配追寻学习机,预先根据分类的要求对每个样本做出了不同的重要性定义,学习机根据重要性不同,对样本进行程度不同的学习,最终得到基于问题的判决--对重要样本保持很高的分类精度;最后通过实际的仿真实验证明了模糊匹配追寻的有效性及可行性.

关键词：机器学习、核匹配追寻、模糊核匹配追寻、时间序列、特征目标识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1687-1694