基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法

提出了一种二维局部保持鉴别分析（Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA）特征提取算法.该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则（Maximum Margin Criterion,MMC）,从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题.通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性.     

n维凸模糊集与n维模糊数

在n维模糊集理论的基础上,给出了n维凸模糊集的定义,利用凸模糊集的有关性质研究了n维凸模糊集的有关性质.在此研究基础上,又给出了n维(闭)模糊数的概念,根据模糊数的有关性质得到了n维(闭)模糊数相应的运算性质和表示定理,为建立基于n维模糊集的凸分析理论奠定了基础.     

基于加权双向二维线性判别特征的焊点检测算法

为克服现有自动光学检测(AOI)算法的缺陷,针对AOI的特点,对传统的双向二维线性判别方法进行改进,提出一种基于加权双向二维线性判别方法的焊点检测算法.在计算协方差矩阵时,对不同的类别以及类内不同的样本进行加权,从而提取更有判别力的特征.将改进后的算法应用于焊点检测,可实现对不同批次用料的自动分类.文中提出的算法检测速度可以满足实际需要,且与现有AOI系统中常用的图像对比算法和图像分析法相比,可以显著降低误报率.     

二维线性离散系统理论在迭代学习控制中的应用

利用二维线性离散系统理论设计了线性离散控制系统的迭代学控制器,并给出了这种迭代学习控制规律收敛的充要条件,该迭代学习控制器较为简单,且在应用中受到的限制也较少,说明二维线性离散系统理论在线性离散系统迭代学习控制中的应用是成功的。     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征，得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集，提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法．利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征，根据典型相关分析对这两组特征进行融合，获得更具鉴别力的典型鉴别特征．经过ORL标准人脸库实验，验证了所提算法的有效性．     

改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别

针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中.重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵.采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别.结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2％,证明了该算法的有效性.     

二维线性大间距判别分析及其在步态识别中的应用

提出一种二维线性大间距判别分析(Two dimensional linear maximum margin discriminant analysis,2DLMMDA)的投影算法。该算法一方面采用了有效且稳定的大间距优化准则,引入了Laplacian矩阵,保持了特征矩阵的流形结构,且优化域为Laplacian类间散度与Laplacian类内散度之差,能克服Fisher准则带来的小样本问题;另一方面,采用了具有监督信息的判别分析,大大地提高了识别率。为了验证所提出的算法对特征提取的有效性,选择最近邻分类器进行特征分类,最后通过在CASIA(B)步态库上实验。实验结果表明,文中提出的算法具有更高的识别率和识别速度。     

二维线性转子系统的热力学性质

二维转子系统是在任何时刻的位置可以由主轴的空间方位角θ,φ确定,将双原子分子看作一根细的两端联接着质量为m1和m2的两个质点绕其质心的转动,这样就把两体问题转化为单体问题.文章根据经典力学和量子力学来研究二维线性转子系统和对二维线性转子系统推导出配分函数并讨论对应的物理量.     

基于双向二维加权主分量分析的面部表情识别

将二维主分量分析方法与加权的方法相结合,给出了一种双向二维加权主分量分析方法用于面部表情特征提取,该方法从水平和垂直两个方向对图像矩阵进行降维处理,大幅降低了所提取的特征数目;且考虑到面部不同部位包含不同的表情信息这一特点,对各个特征赋予不同的权重系数.经实验验证了该方法的有效性.     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性.     

一种新的基于软集合理论的文本分类方法

文本分类技术是文本信息处理的核心技术之一,主要包括文本的向量模型表示、文本特征选择和分类器训练三大过程.本文提出了一种混合(EIBA+DHChi2)特征选择算法,并将所获取的特征作为软集合理论中的参数集进行文本分类,从而建立了一种新的基于软集合理论的文本分类技术.实验表明查准率与查全率比原有算法都有所提高,说明新的基于...     

一种基于模糊集理论的双聚类算法

双聚类（Biclustering）算法是一种横向纵向同时进行的数据挖掘的聚类算法,主要用于生物信息学上对高维复杂的数据进行聚类,以平均平方残基作为筛选标准,贪婪迭代的方法来选取数据．传统双聚类算法聚出来的簇通常不是预想的结果,迭代次数越多偏差就越大,对于庞大的数据精确度会更小,而模糊集理论可以改进这种迭代产生偏差与得不蓟预想结果的不足．为了获得更加好的实验结果,用模糊数学中的隶属矩阵和综合评判等方法改进双聚类的算法,使得聚类结果更精确更具有一致性,便于发现数据的关联性．     

一种新的基于Fuzzy集的相似度量

给出了基于Fuzzy集的相似度量的定义,在此基础上提出了一种新的基于Fuzzy集的相似度量方法。解释了这种新的相似度量的含义和来源,并认为这种新的定义在智能系统的近似推理中是十分有用的。     

基于模糊点数据的线性回归模型在判别分析中的应用

在经典回归分析理论中,训练数据在回归方程的构建中是被同等对待的.然而,在许多实际问题中,训练数据的作用是不同的,通常有些训练数据比其他数据更重要.为此,给每个训练数据赋予一个置信权重(这里的样本称为模糊点样本数据),并且给出了确定该置信权重的几种常用方法,讨论了基于模糊点数据的线性回归模型用于判别分析的情况.最后给出了数值例子.     

基于特征向量集的距离判别

针对距离判别在处理复杂数据时的不足,提出了一种新的判别方法,该方法的主要思想是确定各总体的特征向量集后,以样品到各总体特征向量集的最短距离为准则对样品进行属类判别.然后利用此方法对多个实例进行检验,并以回代正确率为标准与常用的判别方法进行比较.     

Modeling Multisource-heterogeneous Information Based on Random Set and Fuzzy Set Theory

This paper presents a new idea, named as modeling multisensor-heterogeneous information, to incorporate the fuzzy logic methodologies with mulitsensor-multitarget system under the framework of random set theory. Firstly, based on strong random set and weak random set, the unified form to describe both data （unambiguous information） and fuzzy evidence （uncertain information） is introduced. Secondly, according to signatures of fuzzy evidence, two Bayesian-markov nonlinear measurement models are proposed to fuse effectively data and fuzzy evidence. Thirdly, by use of ＂the models-based signature-matching scheme＂, the operation of the statistics of fuzzy evidence defined as random set can be translated into that of the membership functions of relative point state variables. These works are the basis to construct qualitative measurement models and to fuse data and fuzzy evidence.     

对新模糊集合论基础的一些注记

近来,一些学者指出Zadeh模糊集合论存在缺点和错误,建立了新模糊集合论.针对新模糊集合论提出了自己的见解.首先,在分析C-模糊集合论的定义时,发现该定义中存在两个不足之处.正是由于这两个不足之处,模糊集合之间的运算就会受到质疑而无法进行.最后,辨证地分析了Zadeh模糊集合论存在的缺点和错误.     

基于模糊线性规划理论的风险投资决策分析

风险投资的显著特点是高风险和高收益,要获得高资金回报率,对项目的选择非常重要.基于风险投资的模糊不确定性,应用模糊线性规划理论,建立了风险投资项目选择的模糊最优决策模型,通过实例分析,说明了该模型的有效性、实用性.