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模式识别中幂变换正态性的研究
引用本文:张静,杨智勇,王国宏,于红芸.模式识别中幂变换正态性的研究[J].海军航空工程学院学报,2009,24(6):689-691, 694.
作者姓名:张静  杨智勇  王国宏  于红芸
作者单位:1. 海军航空工程学院电子信息工程系,山东,烟台,264001
2. 海军航空工程学院七系,山东,烟台,264001
3. 鲁东大学数学与信息学院,山东,烟台,264025
基金项目:海装"十一五"预研项目,总装备部863预研基金 
摘    要:在基于模板匹配的模式识别中,当数据呈正态分布时得到的识别效果最优。幂变换是一种将非正态分布转换为正态分布的一种有效方法,文中对幂变换技术的正态性问题进行了相关的研究,并探讨了典型分布条件下的幂变换最佳取值问题,为幂变换的应用提供了一定的理论基础。

关 键 词:模式识别  幂变换  正态性

Research on the Normality of Power Transformation in Pattern Recognition
ZHANG Jing,YANG Zhi-yong,WANG Guo-hong and YU Hong-yun.Research on the Normality of Power Transformation in Pattern Recognition[J].Journal of Naval Aeronautical Engineering Institute,2009,24(6):689-691, 694.
Authors:ZHANG Jing  YANG Zhi-yong  WANG Guo-hong and YU Hong-yun
Institution:1. Naval Aeronautical and Astronautical University a. Department of Electronic and Information Engineering;2.No.7 Department, Yantai Shandong 264001, China;3. School of Mathematics and Information, Ludong University, Yantai Shandong 264025)
Abstract:In pattern recognition based on template matching,the recognition performance can possess optimality properties when the input raw data is normal or Gaussian distribution.Power transformation can be used to convert the data to a normal-like or normal distribution.In this paper,some researches on the normality of power transformation were studied.And the optimum values of power transformation coefficient for different distribution data were also proposed,which could be advantageous to practical application.
Keywords:pattern recognition  power transformation  normality
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