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小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性．本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本，利用这些虚拟训练样本克服了各类协方差矩阵的奇异性问题，从而可以直接使用二次判别分析（Quadratic discriminant analysis，QDA）方法．本文方法克服了正则化判别分析（Regularized discriminant analysis，RDA）需要进行参数优化的问题．实验结果表明，QDA的模式识别率优于参数最优化时RDA算法的识别率．