“十一五”国防预研基金(513030401)
- 作品数：2 被引量：38H指数：2
- 相关作者：武小红周建江武斌更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学江苏大学大连理工大学更多>>
- 发文基金：“十一五”国防预研基金四川省教育厅资助科研项目四川省教育厅科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊非相关判别转换及其应用被引量：2
- 2009年
- 线性判别分析是一种特征提取和维数缩减的方法,广泛应用于人脸识别,语音识别和手写字母识别等领域。但是许多线性判别分析都是"硬"线性判别分析,每个数据点都严格地属于这一类或那一类。在非相关判别转换(UDT)基础上,提出了模糊非相关判别转换(FUDT)。FUDT是利用模糊集理论的有监督学习方法,其判别向量满足广义瑞利商方程,同时也满足样本到模糊非相关优化判别向量上的投影是非相关的。通过FUDT和UDT对公共数据库MSTAR的实验结果可看出,FUDT在处理SAR图像的特征提取方面优于UDT。
- 武小红武斌周建江
- 关键词：线性判别分析
- 可能性模糊C-均值聚类新算法被引量：36
- 2008年
- 模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.
- 武小红周建江
- 关键词：模糊聚类模糊C-均值聚类
