基于區(qū)間型特征向量的模式識別方式論文
模式識別是將待識別對象的特征與給定樣本信息進行比較、匹配，并給出識別對象所屬模式的判斷.在計算機識別與控制系統(tǒng)中，常常要解決基于特征向量的模式識別問題，在這類識別中，標準模式與待識別對象均是以特征向量的形式表現(xiàn). 由于客觀事物的復雜性和不確定性以及人類思維的模糊性，在解決實際問題時，往往會因計算、測量數(shù)據(jù)帶有誤差而不能用確定的數(shù)來表示特征值，從而導致了特征向量的分量的不確定性，在數(shù)量上的反映往往不是一個確定的數(shù)值，而是一個范圍，適合用區(qū)間數(shù)表示.
因此，本文研究特征向量的分量以區(qū)間數(shù)呈現(xiàn)的模式識別方法，以拓廣模式識別方法應用的對象.表示 a 與 b 之間的距離. 這種表示方法是將區(qū)間數(shù)視為平面上的點，并沒體現(xiàn)區(qū)間數(shù)所呈現(xiàn)的不確定性.實際上，區(qū)間數(shù)完全由其寬度與中心確定，而在一定程度上寬度反映了不確定性的信息范圍，中心反映了不確定性的信息取值的平均值. 同時，考慮到區(qū)間數(shù)的`寬度與中心對不確定性信息的影響，因此，給出如下距離概念.在實際識別中，識別對象往往由多個特征刻畫，而這些特征值的物理量綱也不盡相同，為了消除不同物理量綱對計算結果的影響，就需要對這些特征值進行規(guī)范化處理.
最常見的類型有效益型和成本型. 由于本文對區(qū)間數(shù)距離的定義是基于區(qū)間數(shù)的中值和寬度，因此我們采用文獻中的基于中值—半寬的規(guī)范化方法. 規(guī)范化方法介紹如下: 2 模式識別方法2. 1 模型描述令 C = c1，c2{，…，c }n為特征集，特征的權重向量 W =( w1，w2，…，wn) .對象相對于某一個特征的特征值往往具有不確定性，因此用一個區(qū)間數(shù)來表示特征值，對每一個特征值作規(guī)范化處理. 這樣，對象可視作 n 維區(qū)間數(shù)向量( 稱之為特征向量) .這樣，對待識別對象的識別，即歸屬哪一個標準模式之中的問題，可轉化為特征向量之間的接近程度來考慮. 為此，結合本文中的貼近度，給出擇近原則如下描述，用于基于區(qū)間數(shù)的距離的模式識別之中.
3 算例分析隨著無線電通訊技術的發(fā)展，考試作弊手段越來越現(xiàn)代化. 為了防范考試作弊現(xiàn)象，需要對考場周邊的電磁環(huán)境進行監(jiān)測和評估，以便高效地發(fā)現(xiàn)高科技作弊信號. 本文從無線電信號強度、頻率占用度和頻段占用度三個方面基于模式識別方法對考場電磁環(huán)境進行分析. 依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗將電磁環(huán)境的復雜度分為五個等級，將其視為五種標準識別模式，表示為 A1，A2，A3，A4，A5，其中依據(jù)擇近原則該考場電磁環(huán)境屬于“二級”，本文結果與實際電磁環(huán)境一致.
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