模式识别:调整增广权向量规则详解
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更新于2024-08-21
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本讲义主要探讨了调整增广权矢量在模式识别中的关键规则。模式识别是一门广泛应用于信息工程、人工智能等领域的重要课程,由蔡宣平教授主讲,适用于信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士生。课程内容覆盖了基本概念、方法、算法和实际应用,强调理论与实践的结合。
(1) 调整增广权矢量规则:
- 规则一:当样本(Sample)满足特定条件,如两个样本属于不同的类别(Pattern Class)且它们的增广权矢量(Augmented Weight Vector)满足一定的相似度阈值时,进行相应的权重更新。
- 规则二:当样本属于同一类别但增广权矢量未充分覆盖,即样本间的距离小于某一标准,可能需要调整增广权矢量以提高分类的准确性。
- 规则三:如果样本集中的样本数量k小于总样本数N,继续执行调整步骤直到所有样本都被考虑过,然后检验判别函数能否正确分类所有样本。若不能,回到初始步骤重新调整。
(2) 教学方法:
- 课程采用深入浅出的方式,避免过多的数学推导,重点在于理解基本概念和方法,以及如何将其应用到实际问题中。
- 实例教学是教学的核心,通过具体的案例让学生将理论知识转化为实践能力。
(3) 教学目标:
- 基本目标是学生能掌握模式识别的基本概念和方法,并通过考试获得学分。
- 提高目标是鼓励学生将所学知识应用于课题研究和解决实际问题。
- 飞跃目标则是培养学生的创新思维,为未来工作奠定坚实的基础。
(4) 教材与参考文献:
讲义引用了多部经典的模式识别教材,如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》和李晶皎等人的翻译作品,为学生提供了丰富的学习资源。
课程内容按照逻辑顺序展开,包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择,以及上机实习,确保理论知识与实践操作相结合,帮助学生全面理解和掌握模式识别技术。
2020-03-28 上传
2021-10-12 上传
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