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题名一类模糊重构度分类器
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作者
郭旋
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机构
广东工业大学自动化学院
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出处
《工业控制计算机》
2023年第5期109-110,133,共3页
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文摘
作为经典的分类器,模糊K近邻分类器(FKNN),有着较为广泛的应用,且衍生出许多改进分类器。不同于模糊K近邻分类器使用简单的投票策略构建模糊集,提出一种新的分类器,即基于重构度模糊分类器。得益于对样本重构方法的改良,新的分类器避免了传统FKNN需要根据不同的数据集合调整相应的K参数的不足,而是以数据集为驱动,进而无参数调整。同时,由于重构度从结构上对噪声所产生的影响有一定抑制作用,所以该分类器对于图片噪声的鲁棒性较强。实验结果也表明基于重构度的模糊分类器在加噪声的AR人脸库上都取得了超越其他类FKNN的表现。
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关键词
模糊分类器
噪声鲁棒性
自适应模型
重构度模糊集
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Keywords
fuzzy classifier
noise robustness
adaptive model
reconstruction fuzzy set
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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