【摘 要】
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本文提出一种浓缩近邻分类器BDPATCH.其浓缩集从编辑过的训练集经显露和补缀边界模式产生,具有Bayes渐近最优性.对BDPATCH和其它已有的CNN算法进行了比较,结果表明这种新的分
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本文提出一种浓缩近邻分类器BDPATCH.其浓缩集从编辑过的训练集经显露和补缀边界模式产生,具有Bayes渐近最优性.对BDPATCH和其它已有的CNN算法进行了比较,结果表明这种新的分类器具有高识别率,同时又是快速的.
In this paper, a condensed nearest neighbor classifier, BDPATCH, is proposed, whose enrichment sets are derived from the edited training set by revealing and patching boundary patterns and have Bayesian asymptotical optimality.Comparison between BDPATCH and other existing CNN algorithms shows that This new classifier has a high recognition rate and is fast at the same time.
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