模式识别中幂变换正态性的研究  

Research on the Normality of Power Transformation in Pattern Recognition

作　　者：张静[1] 杨智勇[2] 王国宏[1] 于红芸[3] 

机构地区：[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

出　　处：《海军航空工程学院学报》2009年第6期689-691,694,共4页Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University

基　　金：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。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.

关 键 词：模式识别 幂变换 正态性 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]