【摘 要】
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在电子鼻的模式识别方法中,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是常用的方法之一。然而,当样本类内散布矩阵奇异时,使用传统的基于Fisher准则的LDA算法会出现小
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在电子鼻的模式识别方法中,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是常用的方法之一。然而,当样本类内散布矩阵奇异时,使用传统的基于Fisher准则的LDA算法会出现小样本问题。将最大散度差准则引入线性判别分析中,不仅可以解决小样本问题,实现3种不同产地中药材的正确鉴别,而且分类效果更好。结果表明:对3组样本的最终判别结果达到了97.8%的正确判别率,误判的待测样本只发生在安徽白术。
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