基于统计空间映射的自学习模式识别方法  

Self-Learning Pattern Recognition Method Base on the Statistical Space Mapping

作　　者：徐正光[1] 瞿寿德[1] 于连荣 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083 [2]河南省工业学校,郑州450002

出　　处：《北京科技大学学报》2003年第5期480-482,共3页Journal of University of Science and Technology Beijing

基　　金：国家自然科学基金资助课题(No.96213949.1)

摘　　要：针对生产工况实测数据不能覆盖整个数据空间的现象,提出了一种基于统计空间映射的自学习模式识别方法.通过实测数据的仿真实验验证了该方法的有效性.Base on the statistical space mapping a self-learning method was proposed, which can overcome the shortcoming that the measured work-state data can not cover all the data space. Simulating experiment at results for the measured work-state data show its availability.

关 键 词：统计空间映射 自学习 模式识别 产品质量空间 工况特征空间 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]