一种用于认知状态识别的特征分组归一化方法

摘要

一种用于认知状态识别的特征分组归一化方法涉及模式识别领域的特征归一化问题，其步骤为：(1)特征数据分组；(2)任选一个归一化函数，计算出各分组对应的归一化函数的参数；(3)构建分组归一化函数，将各分组对应的归一化函数的参数代入其函数内，得到各个分组的归一化映射关系；(4)分组归一化处理，每个分组使用对应的归一化函数进行特征数据变换，特征归一化结束。特征整体归一化方法只能解决特征之间数据分布的多样性问题，不能解决特征内部数据分布差异过大的问题，本发明提出的分组归一化方法既保留了特征整体归一化方法的优点，同时减少了特征数据内部分布尺度过大的问题，从而提高了分类正确率，本发明提出的特征分组归一化方法具有很强的鲁棒性。