基于概率分布均衡技术的归-化算法及在模式识别中的应用

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归-化是对样本数据进行分类处理的一个重要过程,论文提出了基于样本概率分布均衡技术的归-化算法,通过合并低概率区间和分离高概率区间的非线性方法,改变样本分布的不均衡性,使样本接近均匀分布.并将算法应用到显微镜细胞决策树与BP神经网络识别系统中,通过与最小-最大值归-化和零-均值归一化对比,可以得出,识别的速度和效果到得到了很大的提高.
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