2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、特征提取是模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的核心研究?jī)?nèi)容,其目的是為了克服分類器所面臨的維數(shù)災(zāi)難和過(guò)擬合等難題。平均近鄰最大間隔(Average Neighborhood Margin Maximization,ANMM)是近期提出的一種特征提取方法,它能夠有效地克服制約線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的小樣本問(wèn)題。ANMM能夠使同類數(shù)據(jù)盡量集中,同時(shí)使異類數(shù)據(jù)盡量分散。
　　為了提高AN

2、MM的抗噪聲能力和泛化能力,本文完成了以下兩方面的研究工作:
　　1.在ANMM基礎(chǔ)之上,提出了基于相關(guān)熵的平均近鄰最大間隔(Correntropy based ANMM,CANMM),即利用相關(guān)熵代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中的歐氏距離,提高了ANMM的抗噪聲能力,同時(shí)利用半二次優(yōu)化技術(shù)CANMM的優(yōu)化問(wèn)題,提高了求解效率。
　　2.提出了兩種基于正則化相關(guān)熵的平均近鄰最大間隔特征提取方法。正則化方法通過(guò)約束參數(shù)的范數(shù)對(duì)其起到限制作用,提

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