基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法  

A Modification Approach for Localization Principle and Probability Model Based LVQ

作　　者：叶少珍[1] 吴鸣锐[1] 张钹[1] 郑文波[2] 马少平[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084 [2]福州大学信息科学与技术学院,福州350002

出　　处：《计算机学报》2003年第5期626-629,共4页Chinese Journal of Computers

基　　金：国家自然科学基金重点项目 (60 13 5 0 10 );国家"九七三"重点基础研究发展规划项目 (G19980 3 0 5 0 9);福建省教育厅科技项目 (JA0 2 15 7)资助

摘　　要：利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结果表明改进算法可用来解决大规模的模式识别问题 .In order to increase the accuracy and recognition speed of classifier for solving pattern recognition problems of large scale, a modification approach for Localization principle and Probability model based LVQ (LoPLVQ) is proposed in the paper. Compared with the traditional LVQ algorithms, it has not only shorter training time but also higher recognition accuracy.

关 键 词：模式识别 局部化原理 概率模型 LVQ改进算法 学习矢量量化算法 计算机 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]