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一种具有三角模糊系数的线性规划方法

系统工程与电子技术 2004年第12期26卷 1818-1820页

作者：梁志贞施鹏飞上海交通大学图像处理和模式识别研究所上海200030

针对模糊系数的线性规划,提出了一种将三角模糊系数的线性规划转化为常规线性规划的方法,同时给出几个定理和命题以及相应的算法。该方法与常规方法的不同之处在于目标函数和限制条件中模糊系数的隶属度可以取不同的值。因此提出的方法... 详细信息

针对模糊系数的线性规划,提出了一种将三角模糊系数的线性规划转化为常规线性规划的方法,同时给出几个定理和命题以及相应的算法。该方法与常规方法的不同之处在于目标函数和限制条件中模糊系数的隶属度可以取不同的值。因此提出的方法取得的规划结果更加满足决策者的需要。最后通过实例说明该方法的有效性,并且表明该方法在某些条件下与一些常规方法是一致的。

关键词：线性规划模糊数三角模糊数

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核不相关鉴别分析以及它在字符识别中的应用

计算机研究与发展 2006年第1期43卷 132-137页

作者：梁志贞施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的·然而,由于核函数的运用,计算核不相关矢量集变得更加复杂·为了解决这个问题,提出一种解决核不相关鉴别分析的有效算法·该算法巧妙地利用了矩阵的分解,然后在一个矩阵对上... 详细信息

核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的·然而,由于核函数的运用,计算核不相关矢量集变得更加复杂·为了解决这个问题,提出一种解决核不相关鉴别分析的有效算法·该算法巧妙地利用了矩阵的分解,然后在一个矩阵对上进行广义奇异值分解·与此同时,提出了几个相关的定理·最重要的是,提出的算法能克服核不相关鉴别分析中矩阵的奇异问题·在某种意义上,提出的算法拓宽了已有的算法,即从线性问题到非线性问题·最后,用手写数字字符识别实验来验证提出的算法是可行和有效的·

关键词：核鉴别分析广义奇异值分解核不相关鉴别分析手写数字字符

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工业器件上的字符提取及识别

计算机工程 2005年第9期31卷 41-42,131页

作者：梁志贞施鹏飞周煦潼上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030 上海住金控制有限公司上海200030

介绍了一个工业器件上字符识别和获取系统。在字符提取阶段,给出了两种字符的提取方法以及互补Ostu二值化方法。在识别阶段,对第一类字符利用TM矩和仿射不变矩提取特征并且组合成特征向量,然后利用交叉相关来识别;对第二类字符利用模板... 详细信息

介绍了一个工业器件上字符识别和获取系统。在字符提取阶段,给出了两种字符的提取方法以及互补Ostu二值化方法。在识别阶段,对第一类字符利用TM矩和仿射不变矩提取特征并且组合成特征向量,然后利用交叉相关来识别;对第二类字符利用模板匹配法,基于Hu不变矩和TM矩的交叉相关分别得到各自的识别结果,然后采用投票原则来作出最后的判决。实验结果表明提出的方案是可行的和合理的。

关键词：字符提取字符识别矩投票原则

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基于Lp范数的样本对加权的人脸识别

计算机工程与设计 2014年第7期35卷 2504-2508,2519页

作者：刘宁梁志贞中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

针对双向的二维主成分分析算法容易受到样本均值影响的问题,提出一种优化模型并用迭代算法对其进行求解。该模型不仅能有效避免样本均值的影响,而且采用高斯函数对样本对进行加权,通过控制模型的参数p求取稀疏的最优投影向量,在一定程... 详细信息

针对双向的二维主成分分析算法容易受到样本均值影响的问题,提出一种优化模型并用迭代算法对其进行求解。该模型不仅能有效避免样本均值的影响,而且采用高斯函数对样本对进行加权,通过控制模型的参数p求取稀疏的最优投影向量,在一定程度上减弱部分遮挡对人脸识别的影响。在NYU_UMIST、Yale和ORL人脸数据库上的实验结果表明,与同类算法相比,该算法性能提高1%-4%。

关键词：主成分分析样本均值加权样本对 Lp范数人脸识别

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Lp范数约束下的最大化L1范数主成分分析

模式识别与人工智能 2013年第2期26卷 211-218页

作者：梁志贞李勇夏士雄周勇中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116

针对主成分分析在处理污染数据时的敏感性且其投影向量非稀疏的特性,提出一种鲁棒主成分分析的优化模型.该模型的目标函数采用L1范数且投影向量受Lp范数约束.范数约束下的主成分分析算法被用来求解该模型且其理论分析表明该算法可取得... 详细信息

针对主成分分析在处理污染数据时的敏感性且其投影向量非稀疏的特性,提出一种鲁棒主成分分析的优化模型.该模型的目标函数采用L1范数且投影向量受Lp范数约束.范数约束下的主成分分析算法被用来求解该模型且其理论分析表明该算法可取得局部最优解.另外把核函数嵌入到线性模型并给出核方案.通过在UCI数据集和人脸库上的实验表明该算法的可行性和有效性.

关键词：主成分分析 Lp范数敏感性核函数

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基于核函数的PCA-L1算法

计算机工程 2011年第22期37卷 174-175,178页

作者：李勇梁志贞夏士雄中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范数使距离函数达到最小。实验结果表明,该算法具有旋转不变性,... 详细信息

主成分分析方法由于使用了L2范数,因此对异常值较敏感。针对该问题,提出一种基于核函数的L1范数主成分分析方法。运用核函数将原始数据映射到核空间中得到核矩阵,再利用L1范数使距离函数达到最小。实验结果表明,该算法具有旋转不变性,对异常值和非线性问题具有稳定性,且正确识别率较高。

关键词： PCA-L1算法 L1范数核主成分分析核函数人脸识别

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基于样本加权的格拉斯曼平均算法

计算机工程与应用 2017年第22期53卷 126-129页

作者：钟倩杨丽梁志贞中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

格拉斯曼平均子空间对应着高斯数据的主成分,解决了PCA的扩展性问题,但算法假定样本的贡献取决于样本的长度,这可能导致离群点对算法的干扰较强。为此,利用无监督学习数据的局部特性或监督学习中样本的类别信息建立样本的权重,从而提出... 详细信息

格拉斯曼平均子空间对应着高斯数据的主成分,解决了PCA的扩展性问题,但算法假定样本的贡献取决于样本的长度,这可能导致离群点对算法的干扰较强。为此,利用无监督学习数据的局部特性或监督学习中样本的类别信息建立样本的权重,从而提出一种基于样本加权的格拉斯曼平均的算法,在UCI数据集和ORL人脸数据库上的实验结果表明,新算法有好的鲁棒性并且其识别率比已有方法提高1%~2%。

关键词：样本加权格拉斯曼平均主成分分析法鲁棒性

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基于L_p范数的2DPCA的人脸识别方法

计算机工程与应用 2013年第11期49卷 183-186,227页

作者：李勇梁志贞夏士雄中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

主成分分析(PCA)是降维的一种经典方法。二维主成分分析(2DPCA)在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定而且得到的向量通常不是稀疏的。提出了一... 详细信息

主成分分析(PCA)是降维的一种经典方法。二维主成分分析(2DPCA)在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定而且得到的向量通常不是稀疏的。提出了一种基于L1范数的且受Lp范数约束的2DPCA方法(2DPCA-Lp)。当参数p接近1时,它可以得到稀疏的解。该方法既具有2DPCA的快速方便性,又是泛化的并且对异常值较不敏感。同时也证明该方法可以取得一个局部最大化的解。通过在ORL和UMIST人脸库上的实验表明了该方法的有效性。

关键词：主成分分析脸识别特征提取二维主成份分析 Lp范数 ORL人脸库

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一种具有Lp范数约束的特征提取算法

计算机应用与软件 2014年第8期31卷 249-252页

作者：刘宁梁志贞强梦婷张磊中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

针对Lp范数约束的最大化L1范数主成分分析受样本均值影响的特点,提出一种新的优化模型。该模型能避免样本均值对优化模型的影响。一种迭代算法被用来求解该模型并且取得局部最优解。在NYU_UMIST人脸数据库和UCI数据集上的实验表明该方... 详细信息

针对Lp范数约束的最大化L1范数主成分分析受样本均值影响的特点,提出一种新的优化模型。该模型能避免样本均值对优化模型的影响。一种迭代算法被用来求解该模型并且取得局部最优解。在NYU_UMIST人脸数据库和UCI数据集上的实验表明该方法的识别性能比以前方法的性能改善1%～3%。

关键词：主成分分析优化模型 Lp范数迭代算法数据集