基于系统聚类算法和Fisher判别模型的古代玻璃成分分析与类别鉴定

古代玻璃体现了我国古代高度发达的工艺技术,新时代,玻璃成为了人们生产生活的必需品,研究古代玻璃有助于加深人们对玻璃的认识,唤醒我国人民对工艺研究的热情。本文对古代玻璃的实验数据进行分析,首先使用描述性统计分析和卡方检验分析研究玻璃文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律,得到玻璃表面风化与类型的关系;然后依据玻璃表面风化与类型的关系建立系统聚类算法模型,研究不同类别玻璃文物样品的化学成分之间的关联关系;最后依据化学成分之间关联关系建立Fisher判别模型,得到玻璃类别鉴定的Fisher判别公式,可以对未知类别的玻璃文物进行类别鉴定。本文对古代玻璃的成分分析与类别鉴定提供一定的借鉴意义。

基于Softplus激活函数和改进Fisher判别的ELM算法

在极限学习机(extreme learning machine,ELM)网络中,对可加型隐单元的激活函数通常选择的是Sigmoid函数.因此,首先提出一种新型修正线性函数的近似平滑函数Softplus来替代它.Softplus激活函数因为更接近生物学的激活模型且具有一定的稀疏能力,可进一步优化网络性能.其次,为了使ELM算法训练的网络具有更好的分类性能,考虑了类内距和类间距的约束,提出了基于改进Fisher判别约束的ELM算法,从而使解析求得的输出权值更加利于分类,进一步改进了识别性能.最后,在手写数字库和人脸库上的实验证明了改进ELM算法的可行性和优越性.

基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法

为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷积网络共享权值和池化、下采样等方法减少了权值个数,降低了模型复杂度;在反向传播权值调整时,采用了基于Fisher的约束准则.在权值的迭代调整时既考虑误差的最小化,又同时让样本保持类内距离小,类间距离大,从而使权值能更加快速地逼近有利于分类的最优值,当样本量不足或训练迭代次数不多时可有效地提高系统的识别率.大量的实验结果证明:该基于Fisher准则的混合深度学习算法在标签样本不足或者较少训练次数的情况下依然能达到较好的识别效果.

一种新的等级测评综合得分算法研究

信息安全等级保护测评报告模版(2015版)给出了信息系统等级测评综合得分算法,但该算法存在计算工作量大、计算结果不影响测评结论的问题。针对2015版等级测评综合得分算法存在的不足,文章提出了一种新的等级测评综合得分算法,该算法缩小了测评项符合程度的得分取值范围,简化了测评项加权得分的计算方法,大幅度降低了等级测评的计算工作量,实现了对信息系统等级测评结论的定量判定。实验结果表明,新的等级测评综合得分算法能够对信息系统进行合理评价,有效提高了等级测评结论的准确性和科学性。

基于向量小波变换及Fisher算法的红外弱小目标检测

提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法 ;即利用向量小波的优良性质 ,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理 ;而后对经向量小波变换得到的高频图像利用Fisher算法进行分割 ,最终将目标从背景中分离出来。通过理论分析和大量实验 ,表明了算法是有效的 ,并证明该算法能够快速稳定的检测出信噪比小于等于

基于Fisher准则的自适应遗传算法在图像分割中的应用

为了确定图像分割的最佳阈值,提出了一种基于自适应遗传算法的图像分割方法。自适应遗传算法能够在保证种群多样性的同时保证算法的收敛性,克服了基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。以二维Fisher准则作为图像分割的评价标准,利用自适应遗传算法对其进行优化,得到最佳分割阈值。实验结果表明,与基本遗传算法相比,该算法不仅能够保证图像分割的精度,而且分割速度提高了约30%。

Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用

不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性.针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性.在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法.

基于核函数的Fisher判别分析算法在人耳识别中的应用

针对人耳图像自身的特点,并通过对现有生物识别技术的研究,本文尝试采用了一种基于核函数的Fisher判别分析算法对人耳进行识别。该算法不仅可以有效地提取人耳特征,获得较高的识别率;而且还可以解决因为光照和人耳旋转角度等因素带来的非线性问题。实验表明:采用基于径向基核函数的Fisher判别分析算法对人耳图像进行识别,其识别率最高,为98.701%。

基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法

二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度。针对二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维处理,得到相应的特征矩阵,然后利用改进Fisher算法对特征矩阵进行类间离散度矩阵和类内离散度矩阵的计算,该算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题,有效提高了分类速度。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。

Fisher算法在语音声学模型分析中的研究与应用

语音识别中 ,通常把发音过程看作短时平稳的随机过程 ,为同时兼顾到平稳性和短时性 ,马尔可夫链成为语音建模的有效工具。本文在声学模型研究中 ,首次引进了多元统计分析的理论 ,用Fisher算法对语音模型的状态中心分类进行了研究 ,提出了一种新的基于 Fisher算法的状态中心估计方法 ,并同时指出了在汉语语音识别中 ,HMM状态数宜取在 6～ 8之间。

基于正交试验的PSO-Fisher图像分割算法

针对目前阈值分割法存在的不足,提出了一种使用粒子群优化算法(PSO)与Fisher评价函数结合的图像阈值分割法。并从理论与实践两个方面对算法的参数取值进行了讨论。实验结果证明,这种新的方法在很大程度上克服了背景与目标大小对分割结果的影响,并大大缩短了图像分割的时耗。

一般罚分(或得分)矩阵下的SPA算法

本文在一般罚分(或得分)矩阵条件下推广SPA(Super Pairwise Alignment)算法,该算法是一种次优算法,与Smith-Waterman算法比较,计算速度有明显改进(计算复杂度随序列长度线性增长).

基于Fisher判别的分布式K-Means聚类算法

为了解决集中式聚类算法不能处理海量大数据的问题,提出基于Fisher判别确定置信半径的分布式聚类算法.应用网络上各个节点的计算、存储能力,以及网络的带宽,将聚类所需的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点.通过应用Fisher线性判别找到节点在同一子类数据上的稠密和稀疏分布,从而快速确定聚类的置信半径并指导下一步的聚类过程,使得保持聚类精度的同时能提高分布式聚类的速度.对算法进行了数值模拟,并使用真实数据完成了试验.结果表明,所提出算法相比DFEKM聚类算法,能根据数据分布的不同在聚类结果和聚类速度上达到很好的平衡,这表明该算法具有更好的健壮性.

基于Fisher准则函数的二维阈值图像分割算法

文章针对图像分割中小目标物体识别困难和抗噪声性能差的问题,引入模式识别中的Fisher评价函数作为图像分割准则函数,基于Fisher准则函数提出二维阈值分割新技术,结合二维直方图抗噪声性能强和Fisher准则函数受目标和背景比例影响小的特点,对图像进行分割。实验结果表明,方法具有较好的识别能力和较强的抗噪声性能。

基于LLE与Fisher线性判别的人脸识别算法

为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。

基于Kernel Fisher Discriminant的JPEG文件隐形信息检测算法

隐秘信息分析的目的是正确的分辨出文件中是否带有隐藏的信息。自然图像和隐秘图像的DCT系数经过差分之后,它们的直方图会呈现不同的规律,以此为特征向量,来检测JPEG图像是否带有隐藏信息。并通过对低隐藏信息量的JPEG图像进一步分析,发现采用线性核函数的核Fisher判别有着较好的检测性能。实验结果表明,本文的算法有效。

基于SA4向量小波变换及Fisher算法的红外弱小目标检测

本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用Fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来。大量实验表明该算法是有效的。

有约束优化中结合Fisher函数的梯度投影算法

利用Fisher函数的特性,对求解约束优化问题提出一种新的结合Fisher函数的梯度投影算法。并且证明在通常的假设条件下,该算法在非精确线搜索下具有全局收敛性。