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該文依據(jù)區(qū)分與劃分相結(jié)合的可拒絕模式識(shí)別思路，提出了高維空間海量訓(xùn)練樣本情況下的基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化決策的自組織多區(qū)域多球覆蓋可拒絕近鄰分類算法。該方法利用同類樣本之間相互接近的特性，通過(guò)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化緊幾何覆蓋策略，選擇訓(xùn)練樣本，通過(guò)自組織多區(qū)域多球覆蓋模型構(gòu)成同類樣本的劃分性描述，達(dá)到拒絕識(shí)別非訓(xùn)練類樣本的目的，最后通過(guò)k近鄰相互區(qū)分性比較確定真實(shí)類別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文的思路是合理可行的，在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域具有一定價(jià)值。
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