在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库

在距离分类器和判别函数分类器中，我们都是把模式看作是 N 维欧氏空间中的一个点， 而且统一类别的模式在空间中聚集在一定的区域，不同模式的区域在空间中具有一定的分离 性。在本章所讨论的统计分类器中，我们仍然认为模式是欧氏空间中的一个点，但是每一类 模式不是分布在空间中的一个确定区域，而是可能分布在整个空间，只不过空间中每一点属 于某一类的概率不同，属于这一类的可能性大一些，属于另一类的可能性小一些

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

前面主要介绍的是各种分类器的设计方法，实际上我们已经完全可以解决模式识别的问 题了。然而在实际应用中，在分类器设计之前，往往需要对抽取出的特征进行一下处理，争 取尽量减小特征的维数。在实践中我们发现，特征的维数越大，分类器设计的难度也越大

2.1 距离分类器 2.2 聚类分析 ◼ 简单聚类法 ◼ 系统聚类法 ◼ 动态聚类法

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性

一、模式的距离度量 通过特征抽取，我们以特征空间中的一个点来表示输入的模式，属于同一个类别的样本 所对应的点在模式空间中聚集在一定的区域，而其它类别的样本点则聚集在其它区域，则就 启发我们利用点与点之间距离远近作为设计分类器的基准。这种思路就是我们这一章所要介 绍的距离分类器的基础

一、滑油分离器[Oil Separator 二、贮液器[Liquid Receive 三、干燥器[Drier 四、回热器[Regeneration Heat Exchanger]

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题