【摘 要】
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从模式分类的角度出发,针对典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）算法不适应于高层次关联的缺陷,提出了改进算法。将深度学习理论与典型相关分析算法相结合,基于
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61210005;61331021)
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从模式分类的角度出发,针对典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）算法不适应于高层次关联的缺陷,提出了改进算法。将深度学习理论与典型相关分析算法相结合,基于深度玻尔兹曼机理论提出了一种半监督典型相关分析算法。通过深度玻尔兹曼机提取出样本的显层特征与隐层特征,结合已标注样本的监督信息,构造出最有效的鉴别特征。依据ORL、Yale和AR人脸数据库进行仿真实验,实验结果表明：本文算法与其他的方法相比,具有更好的识别效果。
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