基于聚类分析与几何的目标特征敏感性评估算法 被引量：9

1

作者 吴瑕 周焰 +1 位作者 杨龙坡 崔建 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期914-918,共5页

为克服在较少先验知识的情况下,人为选择目标特征进行分类识别的盲目性,提出一种基于聚类分析与几何学的目标特征评估方法.该方法在类内类间距离的基础上引入几何学中有关圆的知识,定义了样本在特征空间中分布的"紧密度"、&qu... 为克服在较少先验知识的情况下,人为选择目标特征进行分类识别的盲目性,提出一种基于聚类分析与几何学的目标特征评估方法.该方法在类内类间距离的基础上引入几何学中有关圆的知识,定义了样本在特征空间中分布的"紧密度"、"分离度"函数和"松紧度"权重,以考察目标特征对目标样本之间的分类敏感性,并根据评估结果选取适当特征构成一个新的联合特征,以提高对目标的分类识别效率.最后通过仿真验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 聚类分析 几何学 类距离 特征评估 敏感性 目标识别

原文传递

基于二叉树的SVM多类分类算法 被引量：5

2

作者 吕晓丽 李雷 曹未丰 《信息技术》 2008年第4期1-3,共3页

在介绍了几种常用的支持向量机的多类分类方法及分析其存在的问题和缺点的基础上利用类均值距离思想提出了一种新的基于二叉树的多类SVM分类方法。

关键词 支持向量机 多类分类 类距离 二叉树

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改进的三维人脸识别方法 被引量：3

3

作者 莫建文 李雁 +2 位作者 首照宇 欧阳宁 罗晓燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第11期4328-4332,共5页

针对目前三维人脸几何特征识别算法中计算量大和设备昂贵,尤其是在特征融合时加权值确定的不精确性问题,提出了根据双目立体视觉原理,通过对普通二维图像确定脸部关键部位特征点的三维几何特征信息,并且依照类内距离越小越好,类间距离... 针对目前三维人脸几何特征识别算法中计算量大和设备昂贵,尤其是在特征融合时加权值确定的不精确性问题,提出了根据双目立体视觉原理,通过对普通二维图像确定脸部关键部位特征点的三维几何特征信息,并且依照类内距离越小越好,类间距离越大越好的准则设定适应度函数,使用人脸样本数据根据遗传算法进行训练,得到使适应度函数最小时的最优解,从而获得三维人脸几何特征融合时的最佳加权值。实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 三维人脸识别 几何特征 遗传算法 类内距离 类间距离 双目立体视觉

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基于FS-PCA-MSCD的地铁轴承可视化诊断方法 被引量：1

4

作者 杨建伟 白永亮 +1 位作者 武慧杰 化凤芳 《北京建筑大学学报》 2016年第3期116-120,131,共6页

针对地铁轴承的可视化故障诊断能力,本文提出了基于特征选择(Feature Selection,FS)与多尺度类距离(Multi Scale Class Distance,MSCD)的轴承故障诊断方法.首先对地铁齿轮箱轴承振动信号进行采集,获得不同故障类型的轴承故障样本集;然... 针对地铁轴承的可视化故障诊断能力,本文提出了基于特征选择(Feature Selection,FS)与多尺度类距离(Multi Scale Class Distance,MSCD)的轴承故障诊断方法.首先对地铁齿轮箱轴承振动信号进行采集,获得不同故障类型的轴承故障样本集;然后基于FS方法提取故障样本中存在的敏感特征值,并利用获得的特征向量进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),基于MSCD方法对各故障聚类进行再分类,提高故障类的可分性,获得可视化程度高的故障诊断结果.利用该方法对地铁齿轮箱轴承故障数据进行可视化故障诊断,诊断结果表明该方法能够提取敏感故障特征并获得具有较高故障可分性与可视化的诊断结果.该方法为地铁轴承在线故障分析能力提供了技术支持,在地铁运行维护与故障诊断方面均具有广阔的应用前景. 展开更多

关键词 地铁轴承 特征选择 类距离 可视化诊断

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图像预处理对人脸识别系统性能影响研究

5

作者 金欣 文成玉 杜鸿 《成都信息工程学院学报》 2015年第1期27-31,共5页

目前多数工程化人脸识别系统是基于子空间算法的,针对子空间算法识别系统中稳定性和抗干扰性不高的问题,从图像预处理的角度出发,通过Matlab仿真Eigenface和Fisherface两种算法识别过程,建立起图像差值模型,同时引入不同预处理方法进行... 目前多数工程化人脸识别系统是基于子空间算法的,针对子空间算法识别系统中稳定性和抗干扰性不高的问题,从图像预处理的角度出发,通过Matlab仿真Eigenface和Fisherface两种算法识别过程,建立起图像差值模型,同时引入不同预处理方法进行比较,根据类间距离和类内距离的变化,从中确定出最优的预处理方法,改善算法识别率和效率,实验结果表明,加入合适的图像预处理可以增强识别系统的强壮性。 展开更多

关键词 信息处理 图像识别与处理 类内距离 类间距离 子空间算法 预处理

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基于类间距离和准则的镜头分割

6

作者 郭智强 黄志华 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2008年第4期108-111,共4页

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术.然而传统的镜头边界检测方法都只考虑了视频相邻两帧的信息,没有充分考虑到视频序列中前后的连续性,从而容易导致误检测.基于此,提出了一种基于类间距离和准则对镜头边界进行... 镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术.然而传统的镜头边界检测方法都只考虑了视频相邻两帧的信息,没有充分考虑到视频序列中前后的连续性,从而容易导致误检测.基于此,提出了一种基于类间距离和准则对镜头边界进行检测的新方法,该方法能够充分利用视频序列中的连续性信息,克服传统镜头边界检测方法的不足,有效地提高了检出率及精确率.大量实验表明,该方法是行之有效的. 展开更多

关键词 视频检索 镜头分割 类间距离

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基于类内和类间距离的主成分分析算法 被引量：15

7

作者 张素智 陈小妮 +2 位作者 杨芮 李鹏辉 蔡强 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第8期2177-2183,共7页

为改善高维数据的降维结果,提高数据低维表示的判别能力,通过对类内和类间距离的研究,提出基于类内和类间距离的主成分分析(IOPCA)数据降维算法。计算属性信息熵,对比信息熵阈值,进行数据矩阵特征筛选;采用综合类间距离最大化和类内距... 为改善高维数据的降维结果,提高数据低维表示的判别能力,通过对类内和类间距离的研究,提出基于类内和类间距离的主成分分析(IOPCA)数据降维算法。计算属性信息熵,对比信息熵阈值,进行数据矩阵特征筛选;采用综合类间距离最大化和类内距离最小化思想,改进PCA算法进行数据降维;将降维后的数据通过KNN、SVM算法分类。对比PCA、E-PCA、LDA算法,仿真结果表明,该算法在改善降维结果的同时,有效提高了降维后低维数据的判别性能。 展开更多

关键词 信息熵 类内距离 类间距离 主成分分析 数据降维

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一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法 被引量：14

8

作者 王修君 沈鸿 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1277-1285,共9页

KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种... KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集,具有较强的学习能力.实验结果表明:这种方法不仅可以降低KNN方法的测试时间,而且可以保持甚至提高分类的准确性. 展开更多

关键词 学习型矢量量化(LVQ) 生长型神经气(GNG) 学习误差 类间距离 学习概率

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基于分解的三维Otsu图像分割快速算法 被引量：13

9

作者 龚劬 倪麟 +1 位作者 唐萍峰 王菲菲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第6期1526-1528,共3页

针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高、运算量大的问题,提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并... 针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高、运算量大的问题,提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并给出了快速实现方法。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快1400倍左右。 展开更多

关键词 图像分割 OTSU法 类间距离 类内距离 阈值识别函数

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一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法 被引量：10

10

作者 张莎莎 谷延锋 +1 位作者 张钧萍 张晔 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1427-1430,共4页

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算... 针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法. 展开更多

关键词 红外图像 分割 量子遗传算法 类内类间距离判据

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基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法 被引量：12

11

作者 张旭 蒋建国 +1 位作者 洪日昌 杜跃 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期302-310,共9页

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对... 朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 图像分类 最近邻 K近邻 图像-类别距离 特征选择

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改进小波包多阈值去噪法及其工程应用 被引量：12

12

作者 陈世平 王振忠 +1 位作者 俞辉 王泉金 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第20期2414-2419,共6页

针对机械振动信号提取时面临的去噪问题,在小波包多阈值准则去噪法的基础上,提出一种改进的小波包多阈值准则综合去噪方法(改进FMC去噪法)。该方法首先采用探测插值法对机床原始振动信号进行预处理,剔除受外界干扰产生的突变噪声信号;... 针对机械振动信号提取时面临的去噪问题,在小波包多阈值准则去噪法的基础上,提出一种改进的小波包多阈值准则综合去噪方法(改进FMC去噪法)。该方法首先采用探测插值法对机床原始振动信号进行预处理,剔除受外界干扰产生的突变噪声信号;再以小波包分析为基础,根据有用信号的最小频率确定最大分解层数,并按最小代价原理确定信号分解的最佳小波包基;最后采用小波包多阈值降噪准则对振动信号进行重构,得到去噪后的机床振动信号。针对含噪blocks信号、doppler信号及模拟的含噪振动信号进行的仿真实验结果表明,改进后的FMC去噪法去噪效果优于传统方法。将该方法应用于气囊修整机振动信号分析中,结果表明,改进FMC去噪法能够有效剔除振动信号各频段的噪声,提高信号特征的可分离性。 展开更多

关键词 振动信号 去噪 小波分析 探测插值 多阈值 类间距判据

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基于类距离的可分离性判据 被引量：8

13

作者 李海峰 张建州 游志胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第26期97-99,共3页

可分离性判据在统计模式识别的特征提取和聚类分析中有重要应用。论文定义了基于类距离的可分离性判据,发现可比基于类内类间距离的可分离性判据更好地反映类别分离性,也有更好的几何意义,并将它用于特征提取。

关键词 类距离 可分离性 特征提取

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改进的Island损失函数在人脸表情识别上的应用 被引量：8

14

作者 张文萍 贾凯 +1 位作者 王宏玉 徐方 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期1910-1917,共8页

人脸表情识别在众多场景下都有应用,但是由于光照变化、面部外观改变和遮挡的影响,导致识别准确率下降.针对此现象,提出将改进的Island损失函数用于辅助表情识别.Island损失函数虽然能够提高测试性能,但是却降低了泛化性能,针对这一问题... 人脸表情识别在众多场景下都有应用,但是由于光照变化、面部外观改变和遮挡的影响,导致识别准确率下降.针对此现象,提出将改进的Island损失函数用于辅助表情识别.Island损失函数虽然能够提高测试性能,但是却降低了泛化性能,针对这一问题,改进的Island损失函数采用指数损失减小类内距离的方法提高泛化性能,采用余弦距离损失与欧几里得度量损失增大类间距离的方法进一步提高测试性能.结果证明,与Island损失函数相比,LCE损失函数与ECE损失函数均可以同时提高测试性能与泛化性能,ECE损失函数在CK+,JAFFE,SFEW,RAF和Older数据集上的平均泛化性能提高了1.05%. 展开更多

关键词 人脸表情识别 改进的Island损失函数 指数损失 类内距离 类间距离

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基于离群点检测(LOF)的K-means算法 被引量：7

15

作者 杨红 李丹宁 王雅洁 《通信技术》 2019年第8期1884-1888,共5页

通过对传统K均值聚类(K-means)算法各种改进算法的学习与研究,针对离群点导致聚类结果效果不理想的问题,提出将离群点检测算法(LOF)与传统K-means算法相结合,首先利用离群点检测算法对数据集进行预处理并将离群点按一定比例筛选,然后用K... 通过对传统K均值聚类(K-means)算法各种改进算法的学习与研究,针对离群点导致聚类结果效果不理想的问题,提出将离群点检测算法(LOF)与传统K-means算法相结合,首先利用离群点检测算法对数据集进行预处理并将离群点按一定比例筛选,然后用K-means算法对数据集进行分类,将未经LOF处理的分类结果与预处理后的结果进行对比。由实验仿真结果可知,提出的算法与传统K-means算法相比较,分类效果具有更大的类间距离和更小的类内距离,聚类结果更好。 展开更多

关键词 LOF K-MEANS算法 类内距离 类间距离

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基于类内类间距离的模糊C-均值聚类分割算法 被引量：6

16

作者 刘璐 吴成茂 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第6期1626-1631,共6页

针对模糊C均值聚类算法存在仅考虑以类内距离作为算法测度的不足,通过融入聚类中心之间的类间距离,提出一种将类内和类间距离相结合的模糊C-均值聚类算法并将其应用于图像分割。在目标函数中将类内距离与类间距离之差作为样本聚类依据,... 针对模糊C均值聚类算法存在仅考虑以类内距离作为算法测度的不足,通过融入聚类中心之间的类间距离,提出一种将类内和类间距离相结合的模糊C-均值聚类算法并将其应用于图像分割。在目标函数中将类内距离与类间距离之差作为样本聚类依据,使其考虑到类内紧密度与类间离散度,通过调节有关参数使类内紧密度和类间离散度达到最优值,提高图像分割的准确性和鲁棒性。大量人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,改进的类内类间聚类算法是有效的,尤其是对噪声较大的图像进行分割时,其效果明显优于其它模糊聚类算法分割效果。 展开更多

关键词 模糊聚类 类内距离 类间距离 图像分割 误分率

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一种改进的K-means算法 被引量：6

17

作者 尹宝勇 吴斌 刘建生 《江西理工大学学报》 CAS 2018年第5期97-102,共6页

通过分析传统K-means算法难以确定聚类中心数目的问题,提出了一种改进的K-means聚类算法(CS-kmeans).该算法分析当聚类效果较好时最大类内距离与最小类间距离之间的关系,使用类内距离小于最小类间距离以及类间距离大于最大类内距离实现... 通过分析传统K-means算法难以确定聚类中心数目的问题,提出了一种改进的K-means聚类算法(CS-kmeans).该算法分析当聚类效果较好时最大类内距离与最小类间距离之间的关系,使用类内距离小于最小类间距离以及类间距离大于最大类内距离实现对类别数的自动分割与合并,从而确定适当的聚类数目.实验结果表示,文中改进后的算法相比传统K-means算法和其他改进算法,对于确定聚类中心数目、提高聚类质量是更为有效的. 展开更多

关键词 K—means算法 类间距离 类内距离

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基于类别距离和Bhattacharyya距离的雷达信号特征评价 被引量：5

18

作者 邓延丽 金炜东 余志斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4079-4081,共3页

从瞬时自相关法、小波变换法和时频原子法提取的脉内特征比较分析入手,提出了一种新的最优特征评价准则。以类内距离、类间距离和Bhattacharyya距离为基础,从特征的空间分布和错误识别率的上界等方面对不同算法提取出的脉内特征进行分析... 从瞬时自相关法、小波变换法和时频原子法提取的脉内特征比较分析入手,提出了一种新的最优特征评价准则。以类内距离、类间距离和Bhattacharyya距离为基础,从特征的空间分布和错误识别率的上界等方面对不同算法提取出的脉内特征进行分析,实现了最优特征的选择。实验的仿真结果表明,这种最优特征评价准则是有效的,为雷达辐射源信号的特征评价提供了有意义的参考。 展开更多

关键词 类内距离 类间距离 BHATTACHARYYA距离 特征评价

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结合类内和类间距离的可能聚类分割算法 被引量：5

19

作者 刘璐 吴成茂 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第9期1155-1165,共11页

目的为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与... 目的为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。 展开更多

关键词 模糊聚类 可能聚类 图像分割 误分率 类内距离 类间距离

原文传递

支持向量域多分类器 被引量：6

20

作者 吴德 刘三阳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期87-91,共5页

为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MS-VDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域;在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离... 为解决多分类支持向量机计算量大、训练时间长的问题,构造了支持向量域多分类器(MS-VDC).在训练阶段,运用支持向量域描述求得各类样本的最小包围超球,进而将数据空间划分为不同区域;在测试阶段,计算待识别样本与最小包围超球球心的距离,并判断其空间位置;对超球重叠以及超球外区域的样本,定义一种相对类距离,判断样本归属该值较小的类.MSVDC避免了重复利用训练样本,降低了内存占用并提高了计算效率.数值实验结果表明:MSVDC具有好的鲁棒性,分类精度可高达98.89%,分别比一对多和一对一算法高4.51%和1.24%,训练时间分别为一对多和一对一算法的18.06%和55.41%. 展开更多

关键词 多分类器 支持向量域描述 最小包围超球 相对类距离 空间位置

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