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一种基于关联信息熵度量的特征选择方法 被引量：39
1
作者 董红斌 滕旭阳 杨雪 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1684-1695,共12页
特征选择旨在从原始集合中选择一个规模较小的特征子集,该子集能够在数据挖掘和机器学习任务中提供与原集合近似或者更好的表现.在不改变特征物理意义的基础上,较少特征为数据提供了更强的可解读性.传统信息论方法往往将特征相关性和冗... 特征选择旨在从原始集合中选择一个规模较小的特征子集,该子集能够在数据挖掘和机器学习任务中提供与原集合近似或者更好的表现.在不改变特征物理意义的基础上,较少特征为数据提供了更强的可解读性.传统信息论方法往往将特征相关性和冗余性分割判断,无法判断整个特征子集的组合效应.将数据融合领域中的关联信息熵理论应用到特征选择中,基于该方法度量特征间的独立和冗余程度.利用特征与类别的互信息与特征对组合构建特征相关矩阵,在计算矩阵特征值时充分考虑了特征子集中不同特征间的多变量关系.提出了特征排序方法,并结合参数分析提出一种自适应的特征子集选择方法.实验结果表明所提方法在分类任务中的有效性和高效性. 展开更多
关键词 特征选择 联合信息熵 组合效应 多变量关系 相关矩阵
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四种客观权重确定方法在粮虫可拓分类中的应用比较 被引量：33
2
作者 张红涛 毛罕平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期132-136,共5页
储粮害虫的数字特征多,特征之间混合度比较大,可用可拓决策分析来解决其分类问题。在粮虫的可拓分类中,需要自动确定特征的客观权重,以避免传统的专家经验法在确定权重方面所带来的人为因素的影响。该文提出了模糊决策矩阵和均值决策矩... 储粮害虫的数字特征多,特征之间混合度比较大,可用可拓决策分析来解决其分类问题。在粮虫的可拓分类中,需要自动确定特征的客观权重,以避免传统的专家经验法在确定权重方面所带来的人为因素的影响。该文提出了模糊决策矩阵和均值决策矩阵2种构建决策矩阵的方法。将最大离差法、类间标准差法、CRITIC法和熵值法4种确定客观权重的方法分别应用到粮虫的分类中,并通过基于经典域和节域不同构建方法的2种可拓分类器进行了分析和比较。对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,结果表明基于模糊决策矩阵的最大离差法权重是粮虫可拓分类的最佳方案,识别率达到93%。 展开更多
关键词 储粮害虫 可拓理论 特征权重 决策矩阵 最大离差法
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分块PCA及其在人脸识别中的应用 被引量：26
3
作者 陈伏兵 杨静宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第8期1889-1892,1913,共5页
主成分分析(principal component analysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像进行分块,对分块得到的子图像利用PCA进... 主成分分析(principal component analysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像进行分块,对分块得到的子图像利用PCA进行鉴别分析。其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出。与PCA方法相比,由于使用子图像矩阵,分块PCA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便。此外,PCA是分块PCA的特例。在Yale和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于经典的PCA方法,识别率可以分别提高6.7和4.4个百分点。 展开更多
关键词 主成分分析 特征抽取 分块PCA 特征矩阵 人脸识别
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二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用 被引量：20
4
作者 陈伏兵 陈秀宏 +1 位作者 高秀梅 杨静宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第8期1767-1770,共4页
提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方... 提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2DPCA是分块2DPCA的特例。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 特征抽取 分块二维主成分分析 特征矩阵 人脸识别
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基于特征保持和三角形优化的网格模型简化 被引量：18
5
作者 张必强 邢渊 阮雪榆 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1373-1377,共5页
在已有的以几何误差最小化为准则的边折叠简化算法的基础上,提出了一种新的三角网格模型简化算法.通过分析网格模型中顶点超邻域的二次误差矩阵,对模型上的重要细节特征进行定位,实现了网格简化过程中细节特征的保持.同时,在边折叠的代... 在已有的以几何误差最小化为准则的边折叠简化算法的基础上,提出了一种新的三角网格模型简化算法.通过分析网格模型中顶点超邻域的二次误差矩阵,对模型上的重要细节特征进行定位,实现了网格简化过程中细节特征的保持.同时,在边折叠的代价函数中考虑新生成三角形的空间形状优化,并改善了简化序列的构造.算法既保持了边折叠算法快速的优点,又满足了对逼真度和网格质量的较高要求. 展开更多
关键词 计算机图形学 三角形 优化 边折叠 细节特征
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现代产品几何技术规范(GPS)体系及应用分析 被引量：19
6
作者 张琳娜 赵凤霞 +1 位作者 李晓沛 崔风喜 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期400-404,共5页
现代产品几何技术规范GPS(dimensionalgeometricalproductspecificationandverification)是ISO TC2 13针对产品的设计与制造而规定的一系列宏观和微观的几何技术规范 ,是所有机电产品的技术标准与计量规范的基础。随着全球经济的发展和... 现代产品几何技术规范GPS(dimensionalgeometricalproductspecificationandverification)是ISO TC2 13针对产品的设计与制造而规定的一系列宏观和微观的几何技术规范 ,是所有机电产品的技术标准与计量规范的基础。随着全球经济的发展和科学技术的进步 ,尤其是随着CAD CAM CAQ (computeraideddesign computeraidedmanufacture computeraidedquality)的应用和发展 ,新工艺、新技术、新材料的应用以及加工精度从微米到纳米的提高 ,ISO TC2 13GPS也随之发生了巨大的变化 ,已经由以几何学为基础的第一代GPS ,发展到以计量学为基础的第二代GPS。文中在阐述ISO TC2 13GPS标准体系的形成、特点及发展趋势的基础上 ,对其构成思路及矩阵模型进行深入分析和研究 ,进一步揭示出其新一代GPS标准体系的构造模式规律及本质特征。 展开更多
关键词 现代产品几何技术规范 几何特征 要素 矩阵模型 操作 操作算子 不确定度
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基于压缩感知理论的农业害虫分类方法 被引量：23
7
作者 韩安太 郭小华 +2 位作者 廖忠 陈志强 韩建强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期203-207,共5页
为提高现有害虫分类方法的分类效果,该文分析了现有害虫分类方法的局限性,在此基础上,提出一种基于压缩感知理论的害虫分类新方法。该方法利用害虫训练样本构造训练样本矩阵,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现害虫测试样本的稀疏分... 为提高现有害虫分类方法的分类效果,该文分析了现有害虫分类方法的局限性,在此基础上,提出一种基于压缩感知理论的害虫分类新方法。该方法利用害虫训练样本构造训练样本矩阵,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现害虫测试样本的稀疏分解,由于稀疏分解结果中包含了明确的分类信息,可直接用于害虫分类。利用该方法对12类储粮害虫和110类常见害虫进行分类,在4种不同试验条件下,分类准确率分别达到92.9418%、98.2877%、78.8651%和61.5938%,证实了压缩感知理论用于害虫分类是合理可行的。 展开更多
关键词 分类 特征参数 矩阵代数 害虫 压缩感知 稀疏分解
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基于模式匹配及其参数自适应的PCB焊点检测 被引量：21
8
作者 吴福培 邝泳聪 +1 位作者 张宪民 欧阳高飞 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2586-2593,共8页
为了提高在线自动光学检测(AOI)系统检测印刷电路板(PCB)焊点的准确率和速度,对PCB焊点进行了研究。通过研究由特定结构光源和3CCD彩色相机获取PCB焊点图像,基于常见的良品、多锡、少锡、假焊等焊点类型,提取焊点图像关键子区域的面积... 为了提高在线自动光学检测(AOI)系统检测印刷电路板(PCB)焊点的准确率和速度,对PCB焊点进行了研究。通过研究由特定结构光源和3CCD彩色相机获取PCB焊点图像,基于常见的良品、多锡、少锡、假焊等焊点类型,提取焊点图像关键子区域的面积特征。在此基础上,建立了5种焊点类型的特征矩阵模型,并以同类焊点相似程度最大为原则,设计了检测焊点的模式匹配算法。此外,给出了一种参数自适应方法对各检查项所用到的阈值参数进行学习与校正。在实验研究中,对含有1 040个Chip焊点的PCB进行了检测,结果显示提出的算法对焊点检测的准确率可达96.5%,检测所用时间为9 s。研究结果表明,本文算法具有较高检测准确率和检测速度。 展开更多
关键词 自动光学检测系统 焊点检测 特征矩阵 模式匹配 参数自适应
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一种基于SURF的图像配准改进算法 被引量：19
9
作者 高素青 谭勋军 黄承夏 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第4期372-376,共5页
为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hes... 为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法(RANSAC)提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。 展开更多
关键词 图像匹配 特征提取 SURF算法 HESSIAN矩阵 随机采样算法
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基于多项式确定性矩阵的SIFT医学图像配准算法 被引量：20
10
作者 杨飒 夏明华 郑志硕 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2016年第8期122-128,共7页
考虑到随机测量矩阵存在硬件上存在无法实现的缺陷,结合压缩感知的稀疏投影理论,提出了基于多项式确定性矩阵的尺度不变特征变换(SIFT)医学图像配准算法。通过增加方向梯度数提高特征向量的有效性,利用测量数为7的多项式确定性矩阵对关... 考虑到随机测量矩阵存在硬件上存在无法实现的缺陷,结合压缩感知的稀疏投影理论,提出了基于多项式确定性矩阵的尺度不变特征变换(SIFT)医学图像配准算法。通过增加方向梯度数提高特征向量的有效性,利用测量数为7的多项式确定性矩阵对关键点特征向量进行降维,用欧式距离作为特征向量匹配的相似性度量,kd数据结构避免穷举。实验结果表明,该算法和传统SIFT算法及几种改进的SIFT算法相比,配准性能有了显著提高,同时确定性矩阵有利于图像配准系统的硬件实现。 展开更多
关键词 图像处理 图像配准 压缩感知 特征提取 多项式确定性矩阵
原文传递
引入极线约束的SURF特征匹配算法 被引量：19
11
作者 陈洁 高志强 +1 位作者 密保秀 陈会 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第8期1048-1056,共9页
目的特征点匹配算法是当今计算机图像处理领域的研究热点，但是大多数现存的方法不能同时获得数量多和质量优的匹配。鉴于此，基于SURF（speeded—uprobustfeatures）算法，通过引入极线约束来提高特征匹配效果。方法首先使用SURF算法... 目的特征点匹配算法是当今计算机图像处理领域的研究热点，但是大多数现存的方法不能同时获得数量多和质量优的匹配。鉴于此，基于SURF（speeded—uprobustfeatures）算法，通过引入极线约束来提高特征匹配效果。方法首先使用SURF算法检测和描述图像特征点，然后使用RANSAC（randomsamplingconsensus）方法计算匹配图像之间的基础矩阵，通过该基础矩阵计算所有特征点的极线。再引入极线约束过滤掉错误匹配，最终获得数量与质量显著提高的匹配集合。结果实验结果表明，该方法获得的匹配具有高准确度，匹配数目与原约束条件相比可高达2～8倍。结论本文方法实现过程简单，不仅匹配准确度高且能够大大提高正确的特征匹配数，适用于处理不同类型的图像数据。 展开更多
关键词 图像处理 特征匹配 极线约束 基础矩阵 SURF(speeded.up ROBUST features)
原文传递
基于用户兴趣特征提取的推荐算法研究 被引量：19
12
作者 刘枚莲 刘同存 李小龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1664-1667,共4页
传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应... 传统的推荐算法一定程度上降低了网络消费者的搜索成本,但难以实时提供消费者满意的推荐服务,也忽略了用户偏好动态转移性。为了提高电子商务系统的推荐质量,从用户偏好的行为特征入手,建立了网络用户的兴趣特征提取模型,并设计了相应的推荐算法。通过对用户兴趣特征提取模型的检验和用户兴趣度矩阵的建立,依据与目标用户偏好相似的邻居用户对商品的兴趣程度预测用户对未浏览商品的兴趣度,并选择兴趣度值较高的N个商品推荐给用户。实验结果表明,在用户偏好动态转移的情况下,所设计的推荐算法的推荐精度和推荐效率明显提高,提高了网络用户的满意度。 展开更多
关键词 兴趣特征 兴趣度 兴趣度矩阵 推荐算法
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人脸识别中PCA方法的推广 被引量：9
13
作者 陈伏兵 陈秀宏 +1 位作者 王文胜 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第34期34-38,共5页
主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,该文提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵... 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,该文提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵利用PCA进行鉴别分析。其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出。与PCA方法相比,由于使用子图像矩阵,分块PCA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便。此外,PCA是分块PCA的特殊情况。在Yale和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于经典的PCA方法,识别率可以分别提高6.7和4个百分点。 展开更多
关键词 主成分分析 特征抽取 分块PCA 特征矩阵 人脸识别
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基于区域特征分析的快速FCM图像分割改进算法 被引量：18
14
作者 徐少平 刘小平 +2 位作者 李春泉 胡凌燕 杨晓辉 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期987-995,共9页
提出一种基于图像区域特征估计聚类数的快速FCM图像分割算法.在算法的预测分析阶段,利用由共生矩阵统计值所构成的特征矢量描述图像中区域特征并结合多个聚类有效性判定函数实现准确的聚类数估计和隶属度矩阵值的初始化.在主聚类阶段,采... 提出一种基于图像区域特征估计聚类数的快速FCM图像分割算法.在算法的预测分析阶段,利用由共生矩阵统计值所构成的特征矢量描述图像中区域特征并结合多个聚类有效性判定函数实现准确的聚类数估计和隶属度矩阵值的初始化.在主聚类阶段,采用Gabor滤波器提取的颜色纹理隐式混合特征进行聚类,不但能获得更加合理的区域分割质量,同时也具有较好的抗噪声能力.实验表明改进算法有效克服基于像素点级特征的FCM图像分割算法在聚类数估计和隶属度矩阵初始化方面的不足,加快FCM主聚类阶段的迭代速度,执行效率更高. 展开更多
关键词 图像分割 FCM算法 区域特征 共生矩阵 颜色纹理隐式特征
原文传递
基于GM-ELM的有杆泵抽油井故障诊断 被引量：17
15
作者 侯延彬 陈炳均 高宪文 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1673-1678,共6页
为了解决有杆泵抽油井故障诊断问题,提出了基于灰度矩阵极限学习机(gray matrix-extreme learning machine,GM-ELM)故障诊断方法.首先用灰度矩阵对有杆泵抽油井进行故障特征提取;然后用数理统计的方法建立灰度矩阵的特征向量,将故障特... 为了解决有杆泵抽油井故障诊断问题,提出了基于灰度矩阵极限学习机(gray matrix-extreme learning machine,GM-ELM)故障诊断方法.首先用灰度矩阵对有杆泵抽油井进行故障特征提取;然后用数理统计的方法建立灰度矩阵的特征向量,将故障特征向量作为故障诊断模型的输入值;最后建立GM-ELM模型对有杆泵抽油井故障进行诊断.仿真结果表明该方法与GRNN(general regression neural network)方法、LS-SVM(least squares support vector machine)方法、BPNN(back propagation neural network)方法相比具有更高的故障诊断准确率. 展开更多
关键词 ELM 特征提取 故障诊断 灰度矩阵 示功图
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采用多形状特征融合的多视点目标识别 被引量：17
16
作者 李平 魏仲慧 +4 位作者 何昕 何丁龙 何家维 梁国龙 凌剑勇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3368-3376,共9页
研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的... 研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的归一化距离作为角点描述子。接着,分别提取目标的几何矩不变量、仿射矩不变量、目标边界的傅里叶描述子;计算4种特征的类内和类间散布矩阵;以样本散布矩阵的迹作为权重,加权融合4种特征。然后,对融合后的特征向量进行独立成分分析(ICA),得到相互独立的特征分量。最后,采用支持向量机的分类方法进行分类。实验结果表明,本文提出的方法比采用单一特征的方法的正确识别率平均提高10%以上,且在小训练样本(10%总体样本)情况下仍能获得80%以上的识别率,可满足经纬仪实时目标识别系统的要求。 展开更多
关键词 目标识别 多视点 特征融合 特征角点 散布矩阵 独立成分分析 支持向量机
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用于山核桃陈化时间检测的电子鼻传感器阵列优化 被引量：17
17
作者 徐克明 王俊 +2 位作者 邓凡霏 韦真博 程绍明 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期281-287,共7页
为更好地进行山核桃陈化时间检测,论文拟通过传感器阵列优化来有效提高电子鼻对其区分预测能力。该文依据响应曲线保留响应明显的传感器,并在提取传感器特征值构成初始特征矩阵的基础上,结合均值分析、变异系数分析、聚类分析、相关性... 为更好地进行山核桃陈化时间检测,论文拟通过传感器阵列优化来有效提高电子鼻对其区分预测能力。该文依据响应曲线保留响应明显的传感器,并在提取传感器特征值构成初始特征矩阵的基础上,结合均值分析、变异系数分析、聚类分析、相关性分析和多重共线性分析进行逐步优化以获取最终优化传感器阵列。对优化前后的数据采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)进行样品区分和预测能力的对比。结果表明:通过优化,经不同人工陈化时间(0、5、10、15d)处理的山核桃能有效区分开,且在PCA得分图中更为聚集;优化后的陈化时间回归模型(R2=0.933 4)较优化前(R2=0.888 7)具有更好的预测能力。说明所给出的阵列优化方法有效可行,为电子鼻针对性检测提供了一种思路。 展开更多
关键词 传感器 优化 主成分分析 电子鼻 特征值矩阵 偏最小二乘回归
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基于形态学与层次分析法的机构创新设计 被引量：17
18
作者 万强 林松 任子文 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期6-8,22,共4页
机构方案的拟定是机械产品设计中的首要问题。文中以功能特性为主线,根据预期的产品功能特性,采用数学分析法,建立了产品功能特征与求解机构特性之间有效映射的理论模型,并通过形态学矩阵获得求解方案。通过综合考虑机构特性之间的相容... 机构方案的拟定是机械产品设计中的首要问题。文中以功能特性为主线,根据预期的产品功能特性,采用数学分析法,建立了产品功能特征与求解机构特性之间有效映射的理论模型,并通过形态学矩阵获得求解方案。通过综合考虑机构特性之间的相容性、可行性、整体性及环境适应性等因素对产品功能特征的影响,借助于层次分析法(AHP)完成优化决策,并通过实例说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 机构设计 机构特性 产品功能特征 形态学举证 层次分析法
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基于DTW的语音识别和说话人识别的特征选择 被引量：13
19
作者 刘敬伟 徐美芝 +1 位作者 郑忠国 程乾生 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期50-54,共5页
研究了基于动态时间规正(DTW)和图论方法的语音识别和说话人识别的特征子集选择问题,提出了基于DTW距离的有向图方法(DTWDAG)。此方法推广了基于欧氏距离的相似矩阵聚类方法,将图论聚类方法改进为语音和说话人特征选择的代价函数。并将... 研究了基于动态时间规正(DTW)和图论方法的语音识别和说话人识别的特征子集选择问题,提出了基于DTW距离的有向图方法(DTWDAG)。此方法推广了基于欧氏距离的相似矩阵聚类方法,将图论聚类方法改进为语音和说话人特征选择的代价函数。并将此代价函数与(l-r)优化算法结合应用于孤立数字的特定人的语音识别和文本有关的说话人辩认的特征选择,实验结果表明,DTWDAG方法能够较好反映语音识别和说话人识别的特征子集的重要性。 展开更多
关键词 特征选择 相似矩阵 动态时间规正 (l—r)优化算法
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小样本的高光谱图像降噪与分类 被引量：15
20
作者 崔宾阁 马秀丹 谢小云 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期728-738,共11页
在样本数目稀少情况下实现高光谱图像精细分类是个挑战性的问题。高光谱图像信噪比提高比较困难,噪声大小对分类结果有最直接的影响。利用高光谱图像相邻波段之间的相关性和相邻像素之间的相关性,提出多级降噪滤波的高光谱图像分类方法... 在样本数目稀少情况下实现高光谱图像精细分类是个挑战性的问题。高光谱图像信噪比提高比较困难,噪声大小对分类结果有最直接的影响。利用高光谱图像相邻波段之间的相关性和相邻像素之间的相关性,提出多级降噪滤波的高光谱图像分类方法,通过改进的两阶段稀疏与低秩矩阵分解方法,去除高光谱图像中能量较高的噪声,利用主成分分析方法去除高光谱图像中能量较低的噪声,引导滤波方法去除分类结果图中的"椒盐噪声"。选取两幅真实高光谱图像进行实验,结果表明,两阶段稀疏与低秩矩阵分解法和主成分分析法两种降噪方法具有较强的互补性;引导滤波方法使得分类图更加平滑且分类精度更高。与其他光谱空间分类方法相比,本文方法分类精度更高,且在样本极少时能获得很高的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 特征提取 稀少样本 稀疏与低秩 矩阵分解
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