基于扩散先验分布的成组技术分类识别方法

分类识别方法是实际应用中最为广泛的统计分析方法之一,特征识别是对对象几何模型进行解释,通过匹配几何特征部分与特征的形式描述来实现。提取产品特征信息是特征识别的难点。结合零件-设备成组优化的网络模型,提出一种基于贝叶斯推理的扩散先验分布的识别算法。依据成组技术的零件分类编码系统对零件设备进行成组分类,通过扩散先验分布的贝叶斯推理分类识别方法,根据待判别样品的预报密度函数,建立后验概率比和分类识别规则,对待识别样本进行判别分类。