吴小俊
- 作品数：266 被引量：1,457H指数：17
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信兵器科学与技术更多>>
- 基于一种简单模糊规则系统的模糊辨识方法研究
- 吴小俊曹奇英王士同陈保香刘同明
- 求解统计不相关最佳鉴别矢量集的一种简单方法
- 本文提出了用于特征提取的统计不相关最佳鉴别矢量集的一种简单求解方法.我们首先给出广义特征值问题的一些结论,在此基础上利用矩阵特征值扰动理论提出了求解统计不相关最佳鉴别矢量集的新算法.该算法不仅适合大样本问题,也适合小样本...
- 吴小俊杨镇宇王士同刘同明
- 关键词：模式识别特征抽取广义最佳鉴别矢量集人脸识别
- 文献传递
- 模糊神经系统及其应用研究被引量：15
- 1999年
- 本文将模糊逻辑与神经网络相结合,对一种能表达知识规则的模糊神经系统模型进行研究,给出了该模糊神经系统的结构和学习算法.并将其用于105组稻米香数据的数值实验,仿真结果表明,该模型的性能优于一般模糊系统,从而表明了这一模型的有效性.
- 吴小俊曹奇英王士同陈保香刘同明
- 关键词：模糊集人工神经网络模糊系统
- 基于熵主成分分析的多聚焦图像融合方法被引量：2
- 2012年
- 以多聚焦图像为研究对象,提出一种新的基于多目标优化与熵成分分析的融合方法。源图像经小波分解后分为低频和高频两部分。针对低频信息采用权重系数法融合。将灰色关联分析运用于VEQPSO迭代优化中,用来确定最佳融合系数。源图像分窗体,每个窗体提取特征向量,利用模糊C-均值聚类算法(FCM)在特征空间上分割图像。将窗体进行熵成分变换,构建区域的熵主成分向量,该向量即反映了区域的灰度信息又体现了熵信息。基于熵成分向量设计融合策略更为合理可靠。最后,利用小波逆变换得到融合图像。研究表明,提出的方法具有良好的融合特性。
- 罗晓清吴小俊
- 关键词：灰色关联分析多聚焦图像融合
- 粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究被引量：15
- 2014年
- 针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化,提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数,克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上述优点.
- 李奕吴小俊
- 关键词：进化学习图像融合
- 多尺度模糊加权角点检测新算法研究被引量：1
- 2009年
- 为了提高图像角点检测的准确度和降低噪声对检测效果的影响,将多尺度思想和模糊理论引入到角点检测过程中,在建立了像素点属于角点的隶属度函数的基础上提出一种多尺度模糊加权角点检测新算法.首先将原始图像使用高斯核函数进行变换生成一组响应图像,并将其进行加权叠加得到原始图像的平均角点响应值;再选取合适的阈值进行相关处理得到最终的角点.实验结果表明,该算法不但抗噪性能较好,而且提取出来的角点也较准确.
- 乔晓芳吴小俊王士同杨静宇
- 关键词：角点角点检测多尺度
- 基于Box-Cox变换的分类器性能改进被引量：2
- 2009年
- 贝叶斯分类器、最小距离分类器、近邻分类器和BP网络等是比较常用的分类器,为提高这些分类器的性能,引入了Box-Cox变换的思想。将Box-Cox变换用于数据正态化处理技术,并对常用分类器的性能进行改进。实验结果显示,通过引入Box-Cox变换,分类器的分类正确率有较大的提高。
- 李建刚吴小俊
- 关键词：贝叶斯分类器最小距离分类器BP神经网络
- 基于模糊特征选择的决策因素比较研究被引量：3
- 1999年
- 提出基于模糊特征选择的决策因素比较方法，引进两种新的贴近度函数来计算类内类间距离，以此为判据得到了基于模糊特征选择的决策因素比较方法，数值计算表明了该方法的有效性．该方法对智能决策辅助的研究有一定的作用。
- 吴小俊曹奇英王士同陈保香解洪成刘同明
- 关键词：决策支持系统模糊集
- 模糊聚类分析的一种新方法研究被引量：11
- 2000年
- 将模糊相似度与图论相结合 ,得到了一种求模糊相似矩阵传递闭包的新方法 。
- 骆洪青吴小俊曹奇英
- 关键词：聚类分析传递性
- 信息融合理论和技术在舰载S&D系统中的应用研究被引量：1
- 2000年
- 应用信息融合理论和技术研究舰载S&D(Search&Detection)系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题 ,可极大地增强系统跟踪目标的能力 ,改善和提高系统的跟踪精度。仿真结果表明 ,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度 。
- 刘以安曹奇英刘同明吴小俊高贵明
- 关键词：信息融合目标跟踪多传感器
