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摘要：本发明公开了一种基于局部敏感竞争矩阵回归的模式分类方法及系统，包括：获取训练样本和测试样本数据；对训练和测试样本数据进行单位化处理；计算测试样本在训练样本集上的表示系数和测试样本在每个类别训练样本上的重构误差；根据重构误差进行分类，测试样本被识别为最小残差对应的类别。通过在NMR的目标函数中引入竞争表示项和局部约束正则项，使得LSCMR得到的表示系数更具判别性和稀疏性，带来了更高的分类精度。可以抑制噪声对分类结果的影响，提高了算法的稳健性。对测试样本的分类效果良好，在ExtendedYaleB数据集和AR数据集上达到了较高的分类准确率，优于当前多种分类器，可以广泛地用于模式分类。
主权项：1.一种基于局部敏感竞争矩阵回归的模式分类方法，其特征在于，包括：获取针对测试对象的训练样本，获取测试样本数据；对训练和测试样本数据进行单位化处理；计算测试样本在训练样本集上的表示系数，计算测试样本在每个类别训练样本上的重构误差；根据重构误差进行分类，测试样本被识别为最小残差对应的类别；所述表示系数包括，通过求解LSCMR的目标函数得到测试样本在训练样本集上的表示系数；LSCMR的目标函数为： （1）其中，y为测试样本；x为测试样本y在训练样本D上的表示系数；是把向量变成矩阵的运算符；和为两个正则化参数；；是测试样本和训练样本之间的欧氏距离；为Hadamard积；T表示转置；采用变量拆分法求解目标函数，引入辅助变量e，将目标函数重写为以下优化问题： （2）采用交替方向乘子法进行求解，增广拉格朗日函数表示为： （3）其中，z是增广拉格朗日乘子，＞0是惩罚参数。
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百度查询： 江苏正德厚物联网科技发展有限公司 一种基于局部敏感竞争矩阵回归的模式分类方法及系统
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