【摘 要】
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该文分析了对于从视觉上来说由结构特性所刻划的模式建立柔性统计模型的可能性,给出了柔性统计模型的基本形式,并提出了基于最小均方误差准则建立柔性统计模型的理论框架以及
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该文分析了对于从视觉上来说由结构特性所刻划的模式建立柔性统计模型的可能性,给出了柔性统计模型的基本形式,并提出了基于最小均方误差准则建立柔性统计模型的理论框架以及利用柔性统计模型进行模式识别的两种方法(基于建模描述特征的分类方法和Bayes分类方法).接着分别针对可重构的统计特征符合高斯分布、符合非高斯分布以及符合非高斯分布时线性模型可能不准确的情况,建立了三种柔性统计模型:基于PCA的线性柔性统计模型、基于ICA的线性柔性统计模型和非线性柔性统计模型,并具体实现了基于这三种柔性统计模型的各种模式识别方法.基于NISTSD-19中部分脱机手写数字样本的实验表明:基于非线性柔性统计模型的Bayes分类方法的识别性能最好,同时该方法在该文使用的训练集、确证集、测试集1和测试集2上的识别率分别为99.5﹪、98.6﹪、98.8﹪和96.1﹪,在PentiumⅢ450MHz的PC机上用测试集1测得该方法的识别速度为44.3个字符/秒.因此,基于柔性统计模型的模式识别方法是解决模式样本变化大的模式识别问题的有效方法.
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