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宋晓宁；刘，子；杨喜蓓；杨靖宇

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号

计算。数学。申请。 66，第10期，1782-1794（2013）.
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，这在理论上有效地克服了不精确样本带来的分类限制。其次，当需要一个新的模糊LDA模型来对特征提取和分类做出决策时，模糊LDA的动态参数估计方法应该递归地处理可用的测量数据。根据前面的论点，我们通过考虑Hopfield神经网络（HNN）的形式，即HRF-LDA，来处理RF-LDA的控制参数估计问题。第三，考虑到核Fisher判别法（KFD）能够有效地利用核技巧提取特征空间的非线性判别信息，随后提出了一种核版本的HRF-LDA，其性能可能优于传统的模糊学习算法，特别是在非线性小样本情况下。该学习算法的优点是成功地将改进的核模糊LDA算法用作监督特征提取工具。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是动态赋值的问题。在ORL、NUST603、FERET、Yale和XM2VTS人脸图像上进行的大量实验研究表明了所提模糊集成算法的有效性。

MSC公司：

62小时86 多元分析与模糊性
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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）

关键词：

判别分析；模糊系统；参数估计；核方法；图像识别

软件：

费雷特；KPCA加LDA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛X.Song｝等人，计算机。数学。申请。66，第10号，1782--1794（2013；Zbl 1381.62221）
全文： 内政部

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