模式识别算法工程师_模式识别与机器学习_模式识别算法适用性研究

  本文关键词：模式识别算法，，由笔耕文化传播整理发布。

本文在分析研究最常见的聚类分析、判别分析、概率神经网络和学习向量量化神经网络模式识别算法的基础上,研究了在传感器阵列采集信息的背景下上述四种模式识别算法的使用场合,并以电子鼻、电子舌对识别与饮料分类,指纹的糖尿病遗传特征提取和分类为实例论证所提出的观点.本文的主要结论是:1.聚类分析最简单,可以根据样本原始数据按照距离尺度分类,但是样本划分比较粗糙,只能按照大类区分.适用于模式识别建模初期.采用聚类分析算法分析样本,筛选质量较好的训练样本并且可以根据样本重叠程度为后续挑选模式识别建模方法提供训练样本和依据.2.针对...

本文在分析研究最常见的聚类分析、判别分析、概率神经网络和学习向量量化神经网络模式识别算法的基础上,研究了在传感器阵列采集信息的背景下上述四种模式识别算法的使用场合,并以电子鼻、电子舌对识别与饮料分类,指纹的糖尿病遗传特征提取和分类为实例论证所提出的观点.本文的主要结论是:1.聚类分析最简单,可以根据样本原始数据按照距离尺度分类,但是样本划分比较粗糙,只能按照大类区分.适用于模式识别建模初期.采用聚类分析算法分析样本,筛选质量较好的训练样本并且可以根据样本重叠程度为后续挑选模式识别建模方法提供训练样本和依据.2.针对传感器阵列采样样本聚类,证明出曼哈坦距离比欧氏距离能提取更多的样本信息,因此曼哈坦距离可以作为这类样本聚类的距离尺度.3.判别分析算法计算简单,适用于单片机模式识别应用场合.4.概率神经网络算法适用于复杂的识别对象和计算能力较强、内存容量大的计算机模式识别应用场合.5.学习向量量化神经网络算法比概率神经网络算法简单,比判别分析算法分类能力强.介于判别分析算法和概率神经网络算法的模式识别应用场合之间.

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  本文关键词：模式识别算法，由笔耕文化传播整理发布。