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高建强;范丽娅;李，李;徐立忠

基于核的模糊判别分析的实际应用。 （英语） Zbl 1284.62373号

国际期刊申请。数学。计算。科学。 23，第4期，887-903（2013）.
摘要：提出了一种新的特征提取和识别方法，称为核模糊判别分析（KFDA），用于处理识别问题，例如图像。KFDA方法是结合模糊方法和核技巧的优点而得到的。基于矩阵的正交三角分解和奇异值分解（SVD），得到了KFDA的两个不同变体KFDA/QR和KFDA/SVD。在该方法中，将隶属度引入类间和类内散布矩阵的定义中，以得到类间和类别内散布矩阵。通过结合样本数据的特征度量来获得隶属度。此外，从纯数学的角度研究了采用不同措施的效果，并使用t检验统计方法比较了学习算法的鲁棒性。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果表明，就平均正确识别率而言，KFDA/QR和KFDA/SVD比模糊判别分析（FDA）和核判别分析（KDA）更有效、更可行。

引用于2文件

MSC公司：

62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62小时86 多元分析与模糊性
62华氏35 多元分析中的图像分析
15B99型 特殊矩阵

关键词：

模糊k近邻;QR分解;SVD公司;模糊隶属矩阵;t检验

软件：

KPCA加LDA;ORL面;ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-Q.Gao}等人，国际期刊应用。数学。计算。科学。23，第4号，887--903（2013；Zbl 1284.62373）
全文： 内政部

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