[00003578]直接使用样本特征原始数值的广义相关学习矢量量化方法
技术详细介绍
本发明公开了一种直接使用样本特征原始数值的广义相关学习矢量量化方法，它在训练和识别过程中直接使用输入样本特征的原始数据，不需要对样本特征进行归一化的预处理。在过去的广义相关学习矢量量化方法的基础上，本方法在调整权重系数的公式中加入一个系数，从而使其反映各样本特征原始数值的变化范围。该系数与对应的样本特征原始数值的变化范围（如方差、最大值与最小值之差的平方）成反比。相应的，权重系数的初始值也与对应的样本特征原始数值的方差或均方差成反比。本发明不需要对输入样本的各特征进行归一化预处理，从而能在识别过程中直接使用输入样本特征的原始数值，方法简单高效。
