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基于加权模糊C均值算法改进的高光谱图像分类方案设计 被引量:3
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作者 马欢 景志勇 +1 位作者 陈明 张建伟 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期539-549,共11页
为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度,减少对大数目数据集的依赖,在原型空间特征提取方法的基础上,提出一种基于加权模糊C均值算法方案。该方案通过加权模糊C均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的信息... 为了有效改善高光谱图像数据分类的精确度,减少对大数目数据集的依赖,在原型空间特征提取方法的基础上,提出一种基于加权模糊C均值算法方案。该方案通过加权模糊C均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的信息量。实验结果表明,与业内公认的原型空间提取算法相比,该方案在相对较小的数据集下,具有较为理想的稳定性,较高的分类精度,大大降低了对数据集样本数量的依赖性,同时改善了原型空间特征方法的效率。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱图像 数据分类 特征提取 加权模糊C均值算法
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改进的高斯混合模型在心音信号分类识别中应用 被引量:12
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作者 张文英 郭兴明 翁渐 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期29-34,共6页
为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMF... 为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMFCC;针对传统GMM参数初始化K-means算法缺点,用加权可选择模糊C均值算法进行改进;将提取的特征参数分别输入到改进后GMM进行分类识别。对临床采集的心音数据测试结果表明,该方法能有效提取心音特征,优于传统GMM识别性能。 展开更多
关键词 心音 特征参数 改进高斯混合模型 加权可选择模糊C均值
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