一种改进的典型相关分析方法及其应用

传统典型相关分析准则函数在界定同组特征矢量中各元素之间不相关时采用乘法运算,易出现无法保证两组特征矢量同时达到同组元素协方差意义下最小的问题。为解决这一问题,提出了一种改进的典型相关分析方法,对典型相关准则函数分母部分进行修正,将其中的乘法改成加法,对该方法进行推导得到投影矫正系数,该系数对两组特征矢量特征方程进行调整,保证两组特征矢量同时达到同组元素协方差意义下最小。该方法有效地改善了融合效果、提高了人脸识别的正确率。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果都验证了其有效性。

求解非规则非致密分布数据的一种算法

考虑到空间数据分布特性差异造成聚类算法采用的不同,在比较分析K均值算法、模糊均值算法和遗传算法的基础上,提出了改进的近邻函数准则,并有机整合形成遗传算法与改进近邻函数准则的新算法,综合了遗传算法的全局性概率搜索的优点,并考虑到空间数据内在的连接方式,在一定程度上较好地解决了数据的非致密非规则分布问题。