【摘 要】
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遗传算法已经在许多领域得到了成功的应用,在解决模式识别问题时,由于遗传中的变异过程的存在导致了模式差异,如果能够减少这种差异性,就可以提高模式分类的正确率。针对这种
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金(项目编号:13KJB520021,图像分类中的标志性样本主动选择关键技术研究)
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遗传算法已经在许多领域得到了成功的应用,在解决模式识别问题时,由于遗传中的变异过程的存在导致了模式差异,如果能够减少这种差异性,就可以提高模式分类的正确率。针对这种情况,本文提出了在预分类基础上的一种逆变异算法,该算法采用遗传算法中变异过程的逆过程,来减少模式的差异性,达到提高模式分类正确率的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该分类器的模式识别率明显高于传统的分类器算法及遗传算法。
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