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时间:2020-03-27
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1、第39卷第1期浙江工业大学学报Vol_39No.12O11年2月JOURNALOFZHEJIANGUNIVERSITYOFTECHNOLOGYFeb.2OI1仿生模式识别的算法实现与应用王宪保,陆飞,陈勇,方路平,王守觉2(1.浙江工业大学智能信息系统研究所,浙江杭州310032;2.中国科学院半导体研究所神经网络实验室,北京100083)摘要:运用高维空间几何学和流形学习理论,讨论了仿生模式识别的原理,给出了具体算法妻乏计和基于高维空间几何的实现方法.在不限定流形维数的情况下,对学习样本覆盖方法和
2、测试样本识别方法进行了具体实现,为仿生模式识别的应用和推广奠定了基础.通过设计的说话人无关语音识别的试验,验证了方法的可行性,并取得了比传统识别方法更高的识别效果.关键词:仿生模式识别;几何体覆盖;高维空间几何学;流形学习中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1006—4303(2011)01—0071—04AlgorithmandapplicationofbiomimeticpatternrecognitionWANGXianbao,LUFei,CHENYong,FANGLu—ping,WA
3、NGShou—jue’(1.InstituteofIntelligentInformationSystem,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310032,China;2.LabofArtificialNeuralNetworks,InstituteofSemiconductors,CAS,Beijing100083,China)Abstract:Bymeansofthehigh—dimensionalspacegeometryandmanifoldsle
4、arningtheory,theprinciplesofBiomimeticpatternrecognitionarediscussed.Thedesignmethodandprocessingrealizationhavebeenfurtherpresentedonthebasisofthehigh—dimensionalspacegeometry.Undertheconditionofunlimitedmanifoldsdimension,thedistributingmethodof1earn
5、edsamplesandtherecognitionmethodofrecognitionsamplesarepracticallyrealized.TheworkmakesacontributiontothepracticalapplicationandimplementationofBiomimeticpatternrecognition.Thespeechrecognitionexperimenthasprovedthevalidityofthealgorithmandthecorrectre
6、cognitionrateishigherthantraditionalrecognitionmethod.Keywords:biomimeticpatternrecognition;geometricaldistribution;highdimensionalspacegeometry;manifoldslearning仿生模式识别理论自从2002年被提出以来口],DoA估计方法当中[8剐,通过对天线阵列输出信号已在众多领域得到了广泛应用.覃鸿、徐春燕、潘晓特征矢量的高维空间几何分析与处理,实现了
7、对空霞等],把仿生模式识别理论应用到语音识别领间角度的识别.可以看出,上述实验都是运用仿生模域,通过对高维空间同类语音样本的覆盖,达到识别式识别理论对样本空间或处理方法在高维空间进行的目的.徐建、曲延锋、王志海等L5。],在人脸识别和覆盖或模拟,但都没有给出具体的实现方法.针对不人脸确认过程中,运用多权值神经元构造了同类样同的识别对象在高维空间中怎样进行合适的处理,不同的处理方法又有什么样的区别是需要深入研究本的高维复杂几何体,取得了比传统模式识别更高的课题.的识别效果.安东则把仿生模式识别理论应用
8、到收稿日期:20090907基金项目:国家自然科学基金资助项目(60871093);浙江省教育厅科研资助项目(Y200907801)作者简介:王宪保(1977-),男,山东菏泽人,讲师,博士,主要从事仿生模式识别和神经网络方面的研究,E-mail:wxb@zjut.edu.cn.·72·浙江工业大学学报第39卷图中,三角形为要识别的样本,圆圈和十字是其1仿生模式识别他两类样本.折线为传统线性划分的模式识别方式,大圆为RBF神经网络的划分方式,细长椭圆构成的仿生模式识别
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