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本文研究三种在近邻分类法基础上的改进算法:(1)编辑技术,(2)边界抽取,(3)边界补缀。编辑技术使识别率已接近Bayes 标准。再经边界抽取仅保存对分类直接起作用的设计样本集,从而提高了分类速度,但识别率有所下降。边界补缀法是本文作者之一最近提出的一种新算法。此算法在重新审查部分设计样本的过程中,“拣”回在边界抽取时失掉的个别位于两类交界处的样本,进一步完善了分类器。补缀后的边界样本集使分类速度保持在(2)的水平,而识别率又上升到使用编辑技术(1)后的情况。将以上算法依次应用到刀具分类的两类问题,