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特征选择是模式识别经典而重要的课题.由于不同类别样本之间存在边缘样本点,其分布区域互相交叉重叠,经典的MMC(Maximize Marginal Criterion)方法简单地采用最大化类中心距离,不利于样本分类.针对此问题,给出了一种基于加权最大边缘间距准则(加权MMC)并改进了的特征选择算法,该方法考虑了不同类别数据边缘样本点在模式分类中的作用,建立了基于最大边缘间距的新型特征评分准则,提高了边缘样本点在衡量特征判别能力时的作用.在公开数据集PIE和MIT-CBCL3000标准人脸图像库上进行了实验,结果表明,该算法与经典的MMC特征选择算法相比较具有明显的优势. 相似文献
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在模式识别领域,基于Unscented的卡尔曼滤波算法（UKF）广受关注,但在求解过程中经常会遇到病态问题,从而影响算法的性能。基于奇异值分解（SVD）的卡尔曼滤波算法（SVDKF）以SVD代替Cholesky分解协方差矩阵产生sigma样本点,可以提高协方差矩阵的数值稳定性。通过对两种算法性能进行仿真比较发现,SVDKF算法优于UKF算法,具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高算法的精度。 相似文献
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董乃铭 《读与写:教育教学刊》2008,5(6)
古人云：“授之以鱼,不如教之以渔。”这很形象地说明了传授知识与指点方法,培养能力的关系,更强调了指点方法与培养能力的重要性。一切教学工作都应该本着这个精神。重视方法的引导和能力的培养。 相似文献
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董乃铭 《读与写:教育教学刊》2008,5(5):78-79
阅读能力是语文能力的基础,也是从事一切工作的基本功.阅读能力强的人,工作、学习的效率高;阅读能力差的人,工作、学习都要受到一定的影响.这已经为生活实践中事实所证明了的. 相似文献
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近年来,全国文化市场迅猛发展,各地相继组建了文化市场稽查机构,监督检查本地的文化经营活动。而随着中国加入WTO及社会主义法治建设和文化体制改革的广泛深入,针对当前文化稽查执法实践中存在的一些具体问题,必须从四个方面入手,以探求转变执法观念,规范执法行为,最终提高执法水平。 相似文献
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