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应用改进的弹簧质点模型进行图像滤波的算法被引量：3: 2009年; 为了克服单一使用中值滤波方法去除脉冲噪声会造成图像细节信息丢失的缺陷,提出一种基于弹簧质点模型检测的迭代中值滤波算法.首先将被检测点作为中心点,其周围8个方向的像素点对该中心点的拉力组成一个平面内的弹簧质点模型,根据弹簧质点模型的稳定条件,即平面汇交力系的平衡原理来检测像素点是否为噪声点;然后通过迭代方法,只用信号点来修改噪声点的像素值.实验结果表明,与传统的滤波算法相比,文中算法可以更有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节.; 满利红王士同; 关键词：图像处理弹簧质点模型中值滤波噪声检测脉冲噪声

具有特征排序功能的鲁棒性模糊聚类方法被引量：17: 2009年; 提出了一种加权模糊聚类算法,其优势在于能在实现有效聚类的同时,对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序.因此,本文所提出的方法具有鲁棒性,并可对所得的特征排序进行特征选择,实验结果表明了该方法具有上述优势.; 皋军王士同; 关键词：模糊聚类收敛性鲁棒性

基于无监督最佳鉴别平面的人脸识别: 2010年; 最佳鉴别平面作为一种重要的特征抽取方法,在人脸特征降维中具有重要的影响。然而,传统的最佳鉴别平面是基于Fisher准则的,只能用于有监督模式。为此,提出了一种将最佳鉴别平面扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是以投影空间中模糊类间离散度和模糊类内离散度的比值最大为优化目标,计算出无监督模式下最佳鉴别矢量及模糊离散度矩阵,进而获得一种新的基于无监督最佳鉴别平面的特征抽取方法。较之同属于无监督特征抽取的主成分分析,该方法更容易获得有利于分类的特征。对CMU-PIE人脸数据库进行实验,结果表明,在样本类别信息缺失的情况下,该方法尽管无法具有与有监督模式下的最佳鉴别平面特征抽取方法同样的性能,但当不同类之间差异较大时,将优于主成分分析方法。; 曹苏群王士同王骏; 关键词：人脸识别特征抽取最佳鉴别平面

基于模糊分组和监督聚类的RBF回归性能改进被引量：2: 2009年; 为了提高RBF回归建模的精度,该文提出了一种基于模糊分组和监督聚类的RBF回归建模的新方法。基本思想是:首先利用监督聚类将训练样本模糊划分为若干子集,然后分别针对各个子集的样本分布情况进行RBF回归建模,最后利用加权组合得到最终的输出。实验表明,该方法对于目标模型的局部细节具有更好的逼近精度。; 陈聪王士同; 关键词：径向基函数神经网络

级联加法TS型MLP预警藻类污染: 2009年; 人工神经网络由于其很多的特点与优势,现已被广泛关注和运用。但是人工神经网络也存在学习过程易陷入局部极小、易出现震荡和网络存在冗余连接或节点等缺陷。针对这些不足,一种新的级联MLP神经网络CATSMLP比ATSMLP有更好的鲁棒性和高度的解释性,并且是一个万能逼近器,而且CATSMLP克服了一般多层感知器网络随着中间层数增多鲁棒性降低的缺点。藻类的生长是湖泊等水体污染程度的一个直接表现形式。在某些情况下,甚至精密仪器都不能测出某些藻类污染物,因此需要好的方法越来越受到专家学者们的重视。将其首次用于藻类污染预警,仿真试验表明其用于环境污染防治等方面有很好的效果,值得推广应用。; 徐华薛恒新须文波; 关键词：鲁棒性解释性叶绿素

广义的势支撑特征选择方法GPSFM被引量：6: 2009年; 势支撑向量机P-SVM(potential support vector machine)作为一种新颖的封装型特征选择方法在许多领域得到了成功的运用,然而依据Fisher准则的基本原理发现势支撑向量机方法对应的目标函数只是类内离散度各类均值为0的一种特殊形式,从而使该方法的运用受到一定的限制.同时由于要求各类样本均值为0,一定程度上会导致在0矢量周围出现样本交叉,从而不利于P-SVM方法得到最优决策超平面,降低分类效果.因此利用一般的类内散度重新构造目标函数,提出一种广义的势支撑特征选择方法GPSFM(generalized potential support features selection method).GPSFM方法在一定程度上继承了P-SVM的优点,而且还具有特征选择冗余度低、选择速度快和适应能力强的特点,从而使得该方法表现出较之于P-SVM更好的特征选择和分类效果.实验结果表明该方法具有上述优势.; 皋军王士同邓赵红

无监督模式下统计不相关最佳鉴别平面: 2010年; 统计不相关最佳鉴别平面是一种重要的特征抽取方法,在模式识别领域中具有广泛的应用。然而,统计不相关最佳鉴别平面是基于Fisher准则和总体散布矩阵共轭正交条件的,需要通过样本类别信息计算Fisher最佳鉴别矢量,因而只能用于有监督模式。提出了一种将统计不相关最佳鉴别平面扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是将模糊概念引入Fisher线性判别分析,通过对模糊Fisher准则的优化,在无监督模式下计算出最佳鉴别矢量及模糊散布矩阵,再根据共轭正交约束条件,求得第二条最佳鉴别矢量,进而获得一种基于无监督统计不相关最佳鉴别平面的特征抽取方法。对UCI数据集及CMU-PIE人脸数据库进行实验,结果表明,在样本类别信息缺失的情况下,该方法尽管无法具有与有监督模式下的统计不相关最佳鉴别平面特征抽取方法同样的性能,但当类别差异较大时,能够抽取有利于分类的统计不相关特征,获得优于主成分分析与独立成分分析等常见无监督特征抽取方法的性能。; 曹苏群王士同; 关键词：特征抽取最佳鉴别平面人脸识别

基于熵理论和核密度估计的最大间隔学习机被引量：3: 2011年; 该文针对支持向量机(SVM)及其变种的不足,提出一种基于熵理论和核密度估计的最大间隔学习机MLMEK。MLMEK引入了核密度估计和熵的概念,用核密度估计表征样本数据的分布特征,用熵表征分类的不确定性。MLMEK真实反映样本数据的分布特征;同时解决两类分类问题和单类分类问题;比传统SVM具有更好的分类性能。UCI数据集上的实验验证了MLMEK的有效性。; 刘忠宝王士同; 关键词：模式识别熵理论核密度估计支持向量机

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测被引量：10: 2012年; 网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。; 冯华丽刘渊陈冬; 关键词：量子粒子群算法粒子群算法神经网络网络流量

一种新颖的MCES方法优化布点被引量：1: 2009年; 研究了一种新颖的客观特征选择方法——蒙特卡罗估计选择(MCES)方法。采用多宇宙并行量子遗传算法对MCES方法进行优化,使其具有更快速的收敛能力和更好的搜索效率,从而能更有效地优化建模。仿真实验中用该方法进行优化布点,优选出的采样点位能够有效地代表和代替原先监测的众多点位,表明该方法用于环境监测优化布点,具有简便、快速、结果合理稳定、易于推广等优点。; 徐华薛恒新吴小俊钱鹏江; 关键词：优化布点环境监测

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国家高技术研究发展计划(2007AA1Z158)

文献类型

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机构

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传媒

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