| 统计模式识别研究进展 |
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| 引用本文： | 卢力,田金文,柳健. 统计模式识别研究进展[J]. 军民两用技术与产品, 2003, 2(11): 39-42 |
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| 作者姓名： | 卢力 田金文 柳健 |
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| 作者单位： | 1. 华中科技大学数学系,武汉,430074
2. 华中科技大学图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 |
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| 摘 要： | 研究了统计模式识别研究的主要新进展。介绍了统计模式识别的原理和方法。从类条件概率分布的估计、线性判别法、贝叶斯分类器、误差界以及新的模式识别模型等方面概述了近几年有关统计模式识别方面的研究进展。最后进行了评述。
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| 关 键 词： | 模式识别 统计模式识别 神经网络 支持向量机 类条件密度估计 线性判别方法 贝叶斯分类器 核函数方法 粗糙集 |
| 文章编号： | 1009-8119(2003)11-0039-04 |
Advances of Statistical Pattern Recognition |
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| Lu Li Tian Jinwen Liu Jian. Advances of Statistical Pattern Recognition[J]. Universal Technologies & Products, 2003, 2(11): 39-42 |
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| Authors: | Lu Li Tian Jinwen Liu Jian |
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| Affiliation: | Lu Li Tian Jinwen Liu Jian |
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| Abstract: | Major recent developments of statistical pattern recognition are reviewed First, the principle and methods of statistical pattern recognition are described Then, the newly research of statistical pattern recognition is reviewed, which consists of class-conditional-density estimation,linear discriminant methods,Bayes classifier,error bounds and some novel pattern recognition models Finally, some comments about pattern recognition are commented |
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| Keywords: | Pattern recognition Statistical pattern recognition Neural networks Support vector machines Class-conditional-density estimation Iinear discriminant methods Bayes classifier Kernel function based methods Rough sets |
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