26、机器学习中的神经网络系统与信号分析

机器学习中的神经网络系统与信号分析

1. MLANS 系统概述

MLANS 即最大似然自适应神经网络系统，用于分组和识别。在学习过程中，先验知识、学习和思维概念之间存在着相互作用，模糊的先验模型会逐渐转变为概念或对象类型。

1.1 MLANS 的学习效率

MLANS 是一种高效的学习网络，其学习速度接近任何学习算法的克拉美 - 罗界的理论极限。这使得它在性能上表现出色，接近贝叶斯风险，并且所需的训练样本数量比其他算法或神经网络通常要求的要少得多。

1.2 MLANS 存在的问题

然而，MLANS 模型在处理高维空间的数据识别和智能处理方面存在未解决的问题。例如，当处理包含成百上千个样本的已解析对象的信号和图像时，如果训练样本数量不足以可靠地估计协方差矩阵，就会面临挑战。这与模式识别中一个尚未解决的老问题相关，即如何在关于类分布信息不足的情况下以最优方式提取分类特征。

1.3 解决思路

基于模型的神经网络的一般方法是利用更复杂的先验模型，将自适应与关于对象的物理、几何、动力学和其他属性的先验信息相结合。

2. 相关概念与方法

2.1 Parzen 密度估计

Parzen 密度估计是一种非参数的最近邻类型方法，不需要对数据分布做任何假设。它适用于低维情况下有足够数据进行准确估计的数据特征描述。

2.2 其他相关方法和模型

还涉及到许多其他相关的方法和模型，如统计混合模型、高斯分布的标准估计技术、逆高斯尺度（也称为伯迪克图）、Parzen 概率密度函数估计、代理数量、对象类型或聚类数量