特征選擇是機器學習與數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)鍵步驟，通過減少冗余特征來提高模型性能和效率。廣泛應用于信號處理、圖像識別及自動化控制等領(lǐng)域，助力工程師優(yōu)化算法設(shè)計，提升系統(tǒng)智能化水平。掌握這一技術(shù)不僅能增強數(shù)據(jù)分析能力，還能促進創(chuàng)新解決方案的開發(fā)。探索我們的6454個精選資源，深入理解特征選擇方法及其在電子工程中的實際應用案例。
本書是清華大學自動化教材,主要討論統(tǒng)計模式識別理論和方法,包括了貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數(shù)、近鄰規(guī)則、經(jīng)驗風險最小化、特征提取和選擇、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊模式識別、模擬退火和遺傳算法，以及統(tǒng)計學習理論和支持向量機等內(nèi)容，還介紹了模式識別在人臉識別、說話人語音識別及字符識別等中的應用...
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數(shù)碼相機cmos傳感器的特征參數(shù)和選擇，對研究CCD的人大概有幫助...
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一個典型的人臉識別系統(tǒng)主要包括訓練過程和識別過程。訓練過程主要完成將已知人臉進行定位、特征提取與選擇、以及分類器的設(shè)計；識別過程則完成將未知圖片進行處理，并最終識別出身份的分類和決策...
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特征的選擇與提取 模式識別 統(tǒng)計分量 排序...
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傳統(tǒng)多模態(tài)生物特征識別方法當出現(xiàn)生物特征缺失時，識別性能會明顯下降。針對此問題，提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應并行結(jié)構(gòu)多模態(tài)生物識別方法。該方法在設(shè)計融合策略時，考慮到所有可能的輸入缺失，構(gòu)造并行結(jié)構(gòu)的融合函數(shù)集，在實際應用時根據(jù)輸入狀態(tài)自適應的選擇融合策略進行識別。實驗仿真結(jié)果表明該方法既可...
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