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一种基于松弛条件的改进模糊线性鉴别分析算法
被引量：
1
1
作者
宋晓宁
郑宇杰
+1 位作者
杨静宇
杨习贝
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期178-181,共4页
对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化条件,将每一个样本的隶属度根据它对散布矩阵重定义所做的贡献...
对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化条件,将每一个样本的隶属度根据它对散布矩阵重定义所做的贡献按照松弛条件融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集。该算法同传统模糊线性鉴别分析方法相比有效地解决了小样本和离群样本问题,在ORL和NUST603人脸数据库上的实验结果验证了它的有效性。
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关键词
模糊
线性
鉴别
分析
特征抽取
小样本问题
离群样本
人脸识别
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职称材料
基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
被引量：
1
2
作者
郑宇杰
杨静宇
+1 位作者
吴小俊
李勇智
《中国工程科学》
2007年第2期49-53,共5页
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法...
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的2DLDA算法———模糊2DLDA(F1DLDA)算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F2DLDA算法的性能优于传统的2DLDA算法和Fisherface方法。
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关键词
二维
线性
鉴别
分析
模糊
二维
线性
鉴别
分析
模糊
集理论
特征提取
模糊
k近邻
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职称材料
主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类
被引量：
5
3
作者
武斌
沈嘉棋
+2 位作者
汪鑫
武小红
侯晓蕾
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期3079-3083,共5页
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为...
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。
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关键词
近红外光谱
主成分
分析
生菜
模糊鉴别线性分析
K近邻算法
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职称材料
题名
一种基于松弛条件的改进模糊线性鉴别分析算法
被引量：
1
1
作者
宋晓宁
郑宇杰
杨静宇
杨习贝
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
江苏科技大学计算机科学与工程学院
中国电子科技集团公司第
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期178-181,共4页
基金
863高技术研究发展计划(2006AA01Z119)
国家自然科学基金(60632050
+1 种基金
60503026
60572034)资助
文摘
对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化条件,将每一个样本的隶属度根据它对散布矩阵重定义所做的贡献按照松弛条件融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集。该算法同传统模糊线性鉴别分析方法相比有效地解决了小样本和离群样本问题,在ORL和NUST603人脸数据库上的实验结果验证了它的有效性。
关键词
模糊
线性
鉴别
分析
特征抽取
小样本问题
离群样本
人脸识别
Keywords
Fuzzy linear discriminant analysis, Feature extraction, Small size sample problem, Outlier samples, Face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
被引量：
1
2
作者
郑宇杰
杨静宇
吴小俊
李勇智
机构
南京理工大学信息学院
江苏科技大学
出处
《中国工程科学》
2007年第2期49-53,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60472060)
文摘
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的2DLDA算法———模糊2DLDA(F1DLDA)算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F2DLDA算法的性能优于传统的2DLDA算法和Fisherface方法。
关键词
二维
线性
鉴别
分析
模糊
二维
线性
鉴别
分析
模糊
集理论
特征提取
模糊
k近邻
Keywords
two-dimensional linear discriminant analysis （2DLDA）
fuzzy two-dimensional linear discriminant analysis （F2DLDA）
fuzzy set theory
feature extraction
fuzzy k-nearest neighbor （FKNN）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类
被引量：
5
3
作者
武斌
沈嘉棋
汪鑫
武小红
侯晓蕾
机构
滁州职业技术学院信息工程学院
江苏大学卓越学院
江苏大学电气信息工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期3079-3083,共5页
基金
国家自然科学基金项目(31471413)
滁州职业技术学院校级自科重点项目(YJZ-2020-12)
+2 种基金
滁州职业技术学院院级人才项目“优秀骨干教师”(YG2019026,YG2019024)
安徽省质量工程项目(2020SJJXSFK1864,2020kfkc370)
江苏大学大学生创新训练计划项目(202010299246Y)资助。
文摘
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。
关键词
近红外光谱
主成分
分析
生菜
模糊鉴别线性分析
K近邻算法
Keywords
NIR spectra
Principal component analysis
Lettuce
Fuzzy linear discriminant analysis
K-nearest neighbor
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于松弛条件的改进模糊线性鉴别分析算法
宋晓宁
郑宇杰
杨静宇
杨习贝
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法
郑宇杰
杨静宇
吴小俊
李勇智
《中国工程科学》
2007
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类
武斌
沈嘉棋
汪鑫
武小红
侯晓蕾
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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下载PDF
职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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