文献类型：期刊文章

作　　者：李定坤[1] 陈建华[1] 林智健[1]

机构地区：[1]福州大学计算机科学系,350002

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：福建省自然科学基金

年　　份：1996

卷　　号：9

期　　号：4

起止页码：311-316

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX1992、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：从改进传统的模式识别判别函数法的目的出发,提出一个基于统计学和凸二次规划的模式识别方法,简称LCL方法.文中对众所周知的关于植物分类的IRIS数据进行计算比较,若IRIS中的150个例子全部参加统计、学习,则正态分布Bayes判别函数法的正确分类率为80%,而采用本文LCL方法,取每类前30个例子作为典型正例,后20个例子作为一般正例,则所确定的判别函数的正确分类率达99.3%,表明了该方法的有效性和优越性.

关 键 词：模式识别 凸二次规划 统计学 判别函数法  

分 类 号：TP391.4]