【摘 要】
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提出了一种对光谱信号识别的新方法. 针对光谱信号的特征, 我们设计了基于径向基函数神经网络组成的统计混合模型, 并构造了识别系统的代价函数. 通过优化系统的代价函数, 导
【机 构】
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北京师范大学计算机科学系,中科院自动化所模式识别国家重点实验室,北京大学物理学院
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提出了一种对光谱信号识别的新方法. 针对光谱信号的特征, 我们设计了基于径向基函数神经网络组成的统计混合模型, 并构造了识别系统的代价函数. 通过优化系统的代价函数, 导出了类EM算法去估计混合模型的参数, 从而构建对光谱特征识别的识别器. 利用实际的拉曼光谱, 对本文所提出的估计模型参数的算法与建立的光谱识别器进行了检验. 我们还讨论了利用特征波长与相应的光谱强度, 以及利用主分量分析组成输入特征矢量, 及其这些输入特征矢量对光谱识别器应用的效果. 实验结果表明, 所提出的算法可以有效地估计模型参数,
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