基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器设计

针对基于高分辨距离像(HRRP)多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可分性,设计一种能让不同特征充分发挥优势作用的修正最近邻模糊分类器。该分类器用Fisher判决率对特征差隶属度进行加权修正;通过10类军民船目标的实测数据验证,表明基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器在舰船目标识别领域具有很好的实际应用前景。

基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器

提出一种基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器.首先,在提出与核点密切相关的核半径概念的基础上,应用共享最近邻聚类得到正常类空间的部分核点和核半径,建立求解正常类空间补充核点的多目标优化模型,从而获得刻画正常类空间的全部核点和核半径.然后,将模糊集理论引入正常类的类属划分中,利用核点和核半径定义正常类的隶属度函数,建立基于隶属度函数的分类函数或分类器.实验表明,该分类器能处理包含噪音、孤立点和不规则子类的高维数据集的分类问题.

适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器

在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理。最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题。

基于模糊粗糙最近邻算法的不平衡数据分类

为了提升不平衡数据中少数类的分类精度,利用SMOTE采样方法对数据集进行平衡化预处理;为了减轻样本重新合成过程中产生的类重叠和噪声对分类精度的影响,选择模糊粗糙最近邻算法(FRNN)作为分类器。在14个不平衡数据集上进行的仿真实验表明,该方法具有较好的分类表现,F值和G值最高分别可达0.965、0.932,是一种适用于不平衡率偏高数据集的分类方法。

基于模糊K近邻决策的柔性SVM分类算法

当海量样本之间相互混迭时,支持向量数目急剧增加,导致训练难度增大的同时SVM分类器性能明显下降。针对该问题,在此构造模糊KNN决策与支持向量机相结合的新的柔性SVM分类器。它先建立所有训练样本的类间最近邻距离,根据各个训练数据的类间最近邻距离进行升序排列;然后根据模糊k近邻分析结果对训练样本集进行修剪,在剩余空间中选择合适规模的样本子空间进行SVM训练。在分类阶段,首先计算待识别样本和SVM超平面的距离,如果距离大于某一设定门限,直接利用SVM进行分类,否则带入到所有支持向量与修剪样本合成的模糊KNN分类器中进行分类判决。对比实验结果表明,提出的算法无论是训练速度还是分类精度都远远好于单独的SVM分类器。

高分辨率遥感图像最近邻模糊分类器的研究及实现

本文针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了一种适合于组合特征识别的遥感图像最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本的平均值一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。以新疆和静县的SPOT5图像为例,应用此方法对其进行分类试验。结果表明:利用此分类方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,而且克服了由于特征选择的不稳定性对分类结果的影响,分类精度也得到了显著的提高。

一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法

稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.

基于Relax散射点特征提取的舰船目标识别方法

针对基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别问题,提出了一种基于Relax散射点特征提取和设计了基于散射中心最近邻模糊分类器的目标识别方法。首先对数据进行预处理,然后基于Relax算法提取出散射中心,最后通过最近邻模糊分类器进行识别匹配。通过仿真4类军民船目标的数据进行测试,验证结果表明该方法在舰船目标识别领域具有很好的应用前景。

基于改进时空兴趣点特征的双人交互行为识别

针对实际监控视频下双人交互行为的兴趣点特征选取不理想,且聚类词典中冗余单词导致识别率不高的问题,提出一种基于改进时空兴趣点(STIP)特征的交互行为识别方法。首先,引入基于信息熵的不可跟踪性检测方法,对序列图像进行跟踪得到交互动作的前景运动区域,仅在此区域内提取时空兴趣点以提高兴趣点检测的准确性。其次采用3维尺度不变特性转换(3D-SIFT)描述子对检测得到的兴趣点进行表述,利用改进的模糊C均值聚类方法得到视觉词典,以提升词典的分布特性;在此基础上建立词袋模型,即将训练集样本向词典进行投影得到每帧图像的直方图统计特征表示。最后,采用帧帧最近邻分类方法进行双人交互动作识别。在UT-interaction数据库上进行测试,该算法得到了91.7%的正确识别率。实验结果表明,通过不可跟踪性检测得到的时空兴趣点的改进词袋算法可以较大程度提高交互行为识别的准确率,并且适用于动态背景下的双人交互行为识别。

带有特征选取电站锅炉燃烧效率建模

针对电站锅炉效率难以准确测定问题,依据机器学习理论,采用数据驱动建模方法建立锅炉效率预测模型。分类回归树(CART)算法通过数据分析选取对锅炉效率影响显著的相关变量。然后,K最近邻(KNN)分类器对相关变量的样本进行分类,区分不同工况生产数据。根据不同工况数据,设计了一种基于差分进化算法(DE)的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立数据驱动模型(DDMMF),DE动态优化LSSVM的参数以提高模型精度。最后,对预测模型进行动态修正进一步提高预测精度。基于实际生产数据的实验结果表明,该模型能够准确预测锅炉燃烧效率,满足锅炉燃烧过程控制和优化的需求。

基于HRRP偶数阶中心矩特征的卫星目标识别

针对高分辨距离像(HRRP)的姿态敏感性和平移变化敏感性,提出用HRRP偶数阶中心矩特征进行目标识别.该方法用小波去噪方法提高HRRP的信噪比,在此基础上提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,为了降低特征矢量的维数,可以只把具有较强稳定性的偶数阶中心矩作为特征向量,以适用于组合特征的最近邻模糊分类算法对中心矩特征进行处理.实测卫星数据的验证结果显示,该方法在减少存储量和计算量的同时取得了非常好的识别效果.

基于下肢动静态特征融合的步态识别

针对目前步态识别研究中基于单一特征算法识别率低,多特征融合算法又过于复杂的问题,提出一种简单有效的步态识别算法。提取下肢肢体角度为动态特征,肢体长度为静态特征,另外引入动静态兼顾的可变区域面积特征,最后融合得到联合特征向量并引入一种最近邻模糊分类器进行分类。在CASIA步态数据库上进行大量的实验。实验结果表明,在降低融合算法计算复杂度的同时,识别率相对于单个特征有了很大提高。

基于多类特征融合的步态识别算法

步态识别作为一种新兴的生物认证技术,是指通过人的走路姿势来识别人的身份。由于步态受到很多因素的制约,基于单个特征识别率很低,而且不同的特征其特征类型和度量尺度不同。本文提出一种将人体轮廓特征、肢体角度特征、反射对称特征相融合的方法,得到一个联合特征矢量,并采用最近邻模糊分类器进行识别。实验结果表明,本文算法可以解决不同类别的特征融合问题,具有较好的识别性能。

一种基于雷达HRRP的舰船目标识别方法

针对高分辨雷达一维距离像的舰船目标识别问题,提出了一种基于多特征提取、最近邻模糊分类器的目标识别方法。该方法首先对海上舰船目标进行姿态角估计,然后对一维距离像进行预处理,提取出径向长度、中心矩、散射中心特征,并采用最近邻模糊分类器进行识别匹配。通过4类军民船数据进行测试,验证结果表明,该方法在舰船目标识别领域具有良好的应用前景。