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基于高阶相关的稀疏化和径向基核分类法: 2007年; 非平稳信号处理理论中高阶统计量方法被广泛应用于模式识别以提取稳健特征,但算法本身需要解决计算量大的问题,加上训练样本具有冗余性,因而限制了模式特征提取和分类速度。该文将计算高阶统计量转化为求相关系数,研究高阶相关在样本稀疏化以及基于径向基核的非线性分类方面的应用。首先采用最大匹配系数法确定相关阶数,然后对训练样本稀疏化,最后将高阶相关应用于SVM、KNR两种核非线性分类器进行分类识别,避免了高阶统计量的直接计算,减少了训练和分类时间。对手写数字和8种飞机的仿真数据进行实验,结果表明该方法具有较好的稀疏效果和识别效果。; 冯笑笑刘本永; 关键词：模式识别稀疏化

基于模式样本稀疏化和高阶相关的分类方法研究: 本文主要研究了模式识别中训练样本的稀疏化算法以及高阶相关在分类识别中的应用，从而达到减少训练样本的冗余性以及提取高阶统计特性作为分类特征的目的。通过仿真实验，将文中算法应用于荷兰邮政系统提取的手写体字符数据库以及雷达目标...; 冯笑笑; 关键词：模式识别; 文献传递

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冯笑笑