利用K-L变换提高模式识别的精度
吴大奎
成都理工学院
Pattern recognition improvement using K-L transform
Wu Dakui
Chengdu College of Science and Technology, Chengdu City, Sichuan Province, Postcode:610059
摘要 本文采用直接方式和K-L变换方式分别对地震反射信息确定的样本进行了分类.其结果表明:K-L变换前,分类能力不强,而K-L变换后,分辨能力有很大提高,可以更准确地提取到所需样本.此外,K-L变换前,运算速度慢、收敛慢(此处的收敛是指本文以迭代自组织方法聚类时达到需要的类别数);而K-L变换后,运算速度快、收敛也快,且样本数、变量数越多,其优越性越明显.
关键词 :
地震反射信息 ,
K-L变换 ,
模式识别 ,
聚类 ,
精度
Abstract :The samples of seismic reflection inforrnations are clustered by using direct way and K-L transform respectively.It can be seen that the clustering is poor before K-L transform,but improves greatly after K-L transform to get better sampies we need.What is more,K-L transform makes computation and convergence faster than before(The convergence means that we come up to an ideal category number in the case of iterative self-organization clustering).The more the samples and variables,the more superior the result.
Key words :
seismic reflection information
K-L transform
pattern recognition
clustering
accuracy
收稿日期: 1994-05-16
作者简介 : 吴大奎,助理工程师,1963年生,1986年毕业于成都地质学院物探系石油物探专业.现在成都理工学院攻读硕士学位并从事非线性理论的应用研究.
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