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一种用于非线性判别分析的动态参数估计模糊监督学习方法。(英语) Zbl 1381.62221
摘要:本文提出了一种基于动态参数估计的模糊监督学习算法。首先,针对训练样本提出了一种改进的监督模糊LDA算法(RF-LDA)。与传统的模糊LDA算法相比,该算法从每个训练样本中计算出与隶属度相关的判别向量,从理论上有效地克服了不精确样本带来的分类局限性。其次,当需要一个新的模糊LDA模型来进行特征提取和分类决策时,模糊LDA模型的动态参数估计方法应在测量数据可用时递归处理。在前人的研究基础上,我们通过考虑霍普菲尔德神经网络(HNN)的形式来研究RF-LDA的控制参数估计问题。第三,考虑到核Fisher判别法(KFD)能有效地利用核技巧提取特征空间的非线性判别信息,提出了一种核形式的HRF-LDA,它具有优于传统模糊学习算法的潜力,特别是在非线性小样本的情况下。该学习算法的优点是成功地将改进的核模糊LDA算法作为一种有监督的特征提取工具。同时,通过控制参数估计,解决了隶属度计算中偏移量的特定值动态分配的问题。对ORL,NUST603,FERET,Yale和XM2VTS人脸图像进行了大量的实验研究,结果表明了该算法的有效性。
理学硕士:
86小时62分 多元分析与模糊性
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
68吨10 模式识别,语音识别
94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
PDF格式 双歧杆菌 引用
全文: 内政部
参考文献:
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