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文檔簡介
1、特征提取是模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的核心研究內(nèi)容,其目的是為了克服分類器所面臨的維數(shù)災(zāi)難和過擬合等難題。平均近鄰最大間隔(Average Neighborhood Margin Maximization,ANMM)是近期提出的一種特征提取方法,它能夠有效地克服制約線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的小樣本問題。ANMM能夠使同類數(shù)據(jù)盡量集中,同時使異類數(shù)據(jù)盡量分散。
為了提高AN
2、MM的抗噪聲能力和泛化能力,本文完成了以下兩方面的研究工作:
1.在ANMM基礎(chǔ)之上,提出了基于相關(guān)熵的平均近鄰最大間隔(Correntropy based ANMM,CANMM),即利用相關(guān)熵代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中的歐氏距離,提高了ANMM的抗噪聲能力,同時利用半二次優(yōu)化技術(shù)CANMM的優(yōu)化問題,提高了求解效率。
2.提出了兩種基于正則化相關(guān)熵的平均近鄰最大間隔特征提取方法。正則化方法通過約束參數(shù)的范數(shù)對其起到限制作用,提
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