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具有领域独立性的通用模式识别方法的研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]西安交通大学,陕西西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50276047)
中文摘要:

统计方法是当前广泛采用的模式识别方法,但是这种方法的专业性较强,缺乏通用性。针对这种现状文章提出了基于结构模式识别理论的一种通用模式识别方法,该方法使用一系列结构检测子来提取信号特征.具有领域独立性。设计了对比实验,通过同传统的统计模式识别方法的比较验证了通用模式识别方法的有效性.通过两个不同领域的模式识别问题验证了该方法的领域独立性和有效性。

英文摘要:

Statistical method is widely used in pattern recognition. But it has strong specialty and is lacking for curreny. I propose the method of universal pattern recognition based on the structural pattern recognition theory. It employs a series of structure detectors to extract the signal features. It is independent in domain. The universal pattern recognition was compared with traditional statistical method by simulating experiment. It demonstrates this method is efficiency and verifies its domain-independent by processing the pattern recognition problem in two different fields.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909