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基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别
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作者 周代英 杨万麟 《电波科学学报》 EI CSCD 2001年第2期252-255,共4页
提出了一种基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别方法。判别矢量子空间一方面在分离意义上是较优的 ,同时该子空间的维数不受目标类别数限制 ,从而能够提取更有效的目标分类特征 ,改善目标正确识别率。仿真实验结果表明 :该方法... 提出了一种基于判别矢量子空间的雷达目标距离剖面像识别方法。判别矢量子空间一方面在分离意义上是较优的 ,同时该子空间的维数不受目标类别数限制 ,从而能够提取更有效的目标分类特征 ,改善目标正确识别率。仿真实验结果表明 :该方法识别率高于特征图像方法和正则子空间法。 展开更多
关键词 雷达 目标识别 距离剖面像 判别矢量空间
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多窗口融合判别子空间的高光谱图像异常检测 被引量:3
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作者 马春笑 黄远程 +1 位作者 胡荣明 张春森 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期64-72,共9页
由于高光谱图像异常检测受到不规则背景和噪声的干扰,直接应用传统的RX异常检测算法会造成很高的虚警和很大的运算量.针对这一问题,提出了一种基于判别子空间的结合多窗口融合的RX算法.首先在无先验信息的前提下采用聚类的方式得到样本... 由于高光谱图像异常检测受到不规则背景和噪声的干扰,直接应用传统的RX异常检测算法会造成很高的虚警和很大的运算量.针对这一问题,提出了一种基于判别子空间的结合多窗口融合的RX算法.首先在无先验信息的前提下采用聚类的方式得到样本类别,并对占优聚类样本进行判别特征提取;然后利用正交子空间投影使背景和目标信息达到最大程度的分离以实现对背景的抑制,从而在抑制背景的基础上利用局部多窗口融合的RX算法进行异常检测;最后将AUC值作为评价检测方法性能的指标. NUANCE和HYDICE高光谱数据异常目标检测实验的AUC值统计结果表明:多窗口融合算法在检测性能方面优于经典的全局和局部RX算法,它对背景和噪声有更强的抑制作用,且检测到的异常目标精确,可见该算法是有效而可行的. 展开更多
关键词 判别空间 RX算法 多窗口融合 高光谱图像
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基于l2,p-范数回归的判别子空间聚类算法 被引量:3
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作者 支晓斌 毕龙涛 《西安邮电大学学报》 2020年第3期77-81,共5页
针对基于F范数的判别子空间聚类算法存在对数据适应性差的缺陷,提出一种基于l2,p-范数回归的判别子空间聚类算法。扩展最小二乘线性判别分析的目标函数到l2,p-范数意义下,利用迭代重加权最小二乘法求解目标函数。将基于l2,p-范数的线性... 针对基于F范数的判别子空间聚类算法存在对数据适应性差的缺陷,提出一种基于l2,p-范数回归的判别子空间聚类算法。扩展最小二乘线性判别分析的目标函数到l2,p-范数意义下,利用迭代重加权最小二乘法求解目标函数。将基于l2,p-范数的线性判别分析和K-means聚类算法结合到单一的聚类框架中,从而构成广义的判别子空间聚类算法。对比实验结果表明,该算法有效地提高了判别子空间聚类对不同结构数据集的适应性。 展开更多
关键词 判别空间聚类 最小二乘判别分析 l2 p-范数
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基于正交判别分析子空间的雷达目标识别
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作者 孟继成 杨万麟 《信号处理》 CSCD 2003年第z1期336-338,共3页
本文提出了一种基于正交判别子空间的雷达目标距离像识别方法.该方法采用一种新的准则函数,得到由一组正交基组成子空间,与修正正则子空间相比其使用正交基数量少、计算简单.用四种不同类型飞机回波数据进行识别研究,结果表明了该方法... 本文提出了一种基于正交判别子空间的雷达目标距离像识别方法.该方法采用一种新的准则函数,得到由一组正交基组成子空间,与修正正则子空间相比其使用正交基数量少、计算简单.用四种不同类型飞机回波数据进行识别研究,结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 雷达目标识别 距离像 正交判别空间
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基于大间隔编码的空间非负矩阵分解 被引量:1
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作者 刘大琨 谭晓阳 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期120-125,共6页
虽然基于局部的表示方法在图像处理中具有很好的鲁棒性,但非负矩阵分解只有隐式局部约束,导致分解不唯一和基图像不够局部.另外,局部性与判别性作为样本表示的重要性质几乎没有在非负矩阵分解中被同时考虑过.为此,文中提出了基于大间隔... 虽然基于局部的表示方法在图像处理中具有很好的鲁棒性,但非负矩阵分解只有隐式局部约束,导致分解不唯一和基图像不够局部.另外,局部性与判别性作为样本表示的重要性质几乎没有在非负矩阵分解中被同时考虑过.为此,文中提出了基于大间隔编码的空间非负矩阵分解,将图像数据看作像素构成的二维网络,借鉴网络中的知识将空间信息嵌入基图像,不但施加了显式的局部约束,而且能够弥补数据向量化损失的空间信息.同时,利用大间隔约束学到的额外一维空间平衡重建误差和判别性约束对基图像的影响.在AR数据库和扩展的Yale B数据库上的人脸识别实验结果表明,相比于非负矩阵及其他几种典型的扩展方法,基于大间隔编码的空间非负矩阵分解更加鲁棒. 展开更多
关键词 模式分类 非负矩阵分解 空间约束 判别空间表示 大间隔约束
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核空间与二次相关滤波器融合的红外目标检测 被引量:1
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作者 魏坤 刘密歌 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期163-168,共6页
针对二次相关滤波器(QCF)与核空间特征相结合在红外目标检测中的应用,提出KSSQSDF核直接映射法与MPKPCASSQSDF核特征提取融合法。前者对低维空间下的QCF直接进行高维映射,使其转化为核空间下的非线性相关滤波器;后者采用核空间进行特征... 针对二次相关滤波器(QCF)与核空间特征相结合在红外目标检测中的应用,提出KSSQSDF核直接映射法与MPKPCASSQSDF核特征提取融合法。前者对低维空间下的QCF直接进行高维映射,使其转化为核空间下的非线性相关滤波器;后者采用核空间进行特征提取,对提取后的特征向量使用低维空间的相关滤波器,用于红外目标检测。通过实验分析2种算法间的相互联系,在目标检测结果及计算复杂性等方面的差异,结果表明,2种算法的检测精度大致相同,均明显优于低维空间的QCF检测,但MPKPCA-SSQSDF核特征提取融合法不受QCF种类限制,检测时间短,具有广泛性,在某种程度上可以代替KSSQSDF核直接映射法。 展开更多
关键词 红外目标检测 空间 特征提取 二次相关滤波器 混合概率模型 空间二次综合判别函数
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基于近红外光谱的冻融猪肉糜鉴别模型研究 被引量:2
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作者 白天 张丽华 +2 位作者 李顺峰 黄姗 纵伟 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第20期56-63,共8页
目的建立基于近红外光谱的定性分析模型,实现对冻融猪肉糜的判别。方法采用近红外光谱分析技术对新鲜猪肉糜和不同冻融次数猪肉糜分别进行无损鉴别,建立了窄神经网络(narrow neural network,NNN)、线性判别(linear discriminant,LD)、... 目的建立基于近红外光谱的定性分析模型,实现对冻融猪肉糜的判别。方法采用近红外光谱分析技术对新鲜猪肉糜和不同冻融次数猪肉糜分别进行无损鉴别,建立了窄神经网络(narrow neural network,NNN)、线性判别(linear discriminant,LD)、支持向量机(support vector machine,SVM)和子空间判别(subspace discriminant,SD)4种不同的判别模型,并对所建立的模型性能采用正确判别率、混淆矩阵(confusion matrix,CM)、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)和曲线下面积(area under the curve,AUC)4个指标进行评价。结果基于SD建立的判别模型较优,其预测集正确判别率为96.2%,高于基于LD(94.3%)、NNN(79.0%)和SVM(54.8%)所建的判别模型正确判别率,并且其CM、ROC和AUC均显示基于SD所建判别模型对于冻融猪肉糜分类的优越性。结论本研究建立的近红外光谱技术结合SD模型对冻融猪肉糜的鉴别能力较强,可为工业化在线检测方法的开发提供技术支撑。 展开更多
关键词 猪肉糜 冻融次数 近红外光谱 子空间判别 混淆矩阵
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Optimal programmable unambiguous discriminator between two unknown latitudinal states 被引量:1
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作者 XiaoBing Sunian YuWei Li Tao Zhou 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第10期19-24,共6页
Two unknown states can be unambiguously distinguished by a universal programmable discriminator, which has been widely discussed in previous works and the optimal solution has also been obtained. In this paper, we inv... Two unknown states can be unambiguously distinguished by a universal programmable discriminator, which has been widely discussed in previous works and the optimal solution has also been obtained. In this paper, we investigate the programmable unambiguous discriminator between two unknown "latitudinal" states, which lie in a subspace of the total state space. By equivalence of unknown pure states to known average mixed states, the optimal solution for this problem is systematically derived, and the analytical success probabilities for the optimal unambiguous discrimination are obtained. It is beyond one's expectation that the optimal setting for the programmable unambiguous discrimination between two unknown "latitudinal" states is the same as that for the universal ones. The results in this work can be used for the realization of the programmable discriminator in laboratory. 展开更多
关键词 programmable state discrimination unambiguous discrimination latitudinal state
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