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综合相似接近度及其在模糊模式决策分类中的应用

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统计与决策 2006年第16期22卷 36-38页

作者：张倩生徐芳燕广东外语外贸大学信息科学技术学院广州510420

本文在综合考虑两模糊集间的三种接近程度的度量(即海明距、模糊综合贴近度、灰色关联度)的基础上提出了综合相似接近度概念,并将它应用于模糊模式决策分类;还通过一个实例表明,在模糊模式决策分类中运用相似接近度法,将大大提高分类的... 详细信息

本文在综合考虑两模糊集间的三种接近程度的度量(即海明距、模糊综合贴近度、灰色关联度)的基础上提出了综合相似接近度概念,并将它应用于模糊模式决策分类;还通过一个实例表明,在模糊模式决策分类中运用相似接近度法,将大大提高分类的准确率。

关键词：海明距离模糊综合贴近度灰色关联度综合相似接近度模糊模式分类

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一类基于模糊神经元的复杂非线性化学模式识别方法

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高等学校化学学报 2001年第11期22卷 1813-1818页

作者：程翼宇赵明洁浙江大学化学工程与生物工程学系制药工程研究所杭州310027

针对模式类别边界曲折而模糊的复杂化学模式分类问题 ,提出一种化学模式模糊分类方法 ,并给出其模糊神经元分类器设计和网络训练算法 ,使模糊神经元分类器具有学习功能 .

关键词：复杂化学模式识别模糊模式分类模糊神经元分析类器天然产物留兰香质量评价化学组成生物活性

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用于中药药品质量快速检测的近红外光谱模糊神经元分类方法

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化学学报 2005年第24期63卷 2216-2220页

作者：刘雪松程翼宇浙江大学药物信息学研究所杭州310027

针对非线性且分类界线模糊的药品质量类别快速测定难题,将近红外光谱分析与模糊神经网络相结合,经研究提出近红外光谱模糊神经网络分类方法,用于计算辨析中药等化学组成复杂药品的近红外光谱模式类别,从而快速评定这类药品的质量.以参... 详细信息

针对非线性且分类界线模糊的药品质量类别快速测定难题,将近红外光谱分析与模糊神经网络相结合,经研究提出近红外光谱模糊神经网络分类方法,用于计算辨析中药等化学组成复杂药品的近红外光谱模式类别,从而快速评定这类药品的质量.以参麦注射液为典型分析对象,以鉴别其生产厂家这一模式分类问题为例,考核本文方法,结果表明,其分类准确率达到94.2%,明显优于经典的BP神经网络分类方法(84.6%),可望用于中药产品质量类别的快速检测与评价.

关键词：药品质量评价中药分析近红外光谱模糊神经网络模糊模式分类

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基于高分辨率遥感影像的船舶识别研究

基于高分辨率遥感影像的船舶识别研究

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作者：韩亮大连海事大学

学位级别：硕士

21世纪是海洋时代,各国为了保护本国海洋权益,加大了对海域方面的监管力度,尤其是对本国海域内船舶的监管力度。船舶目标监测关系到国家的经济发展和国民安全,并且船舶监测不仅可以用于遇难船只的救援工作,还可以应用于打击非法捕鱼船... 详细信息

21世纪是海洋时代,各国为了保护本国海洋权益,加大了对海域方面的监管力度,尤其是对本国海域内船舶的监管力度。船舶目标监测关系到国家的经济发展和国民安全,并且船舶监测不仅可以用于遇难船只的救援工作,还可以应用于打击非法捕鱼船舶、非法倾倒垃圾船舶、打击走私船舶以及打击海盗等行为。随着人类海洋活动的快速开展以及国家海洋安全意识的不断增强,关于船舶目标监测的研究越来越受到重视。我国现有的船舶动态监管系统主要包括船舶交通管理系统、船舶自动识别系统、视频监控系统以及海巡系统等。然而现阶段的船舶动态监管系统为近距离监控,无法对远海船舶进行监控,无法完全满足海事动态监管及应急管理需要,海事船舶动态监管体系也越来越难以有效应对航运转型升级。本文将高分辨率光学遥感影像船舶目标检测分类作为研究方向,旨在利用高分遥感技术对船舶进行远距离、大范围的目标快速检测,作为对船舶动态监管的一种强有力的实施手段。本文设计了一套针对于高分辨率光学遥感卫星影像船舶目标快速检测分类的方法,以能够满足船舶远距离、大范围船舶目标快速识别的需求。首先对一维Otsu算法进行改进,提出基于主成分分析的Otsu算法,提高了光学遥感影像船舶提取的效率与抗噪性。之后对不同类别船舶纹理进行分析,利用灰度共生矩阵对船舶纹理特征值进行计算,分析不同类型船舶特征值内在关系,并对不同类别船舶进行建立模型。基于船舶子模块纹理特征,运用模糊模式识别算法对待测船舶进行分类。本文针对于GF-1光学遥感影像进行船舶目标检测与分类实验。实验结果证明,基于主成分分析的Otsu算法在准确率与效率方面都有较大改善,而船舶分类结果的准确率达到90%以上,取得较好分类效果。本文设计出的船舶检测分类方法能够实现大范围海域内船舶目标的快速识别,具有较高的准确率,在远距离船舶目标快速检测与分类领域具有实际应用价值,为我国船舶动态监管提供新的技术和方法。

关键词：高分辨率灰度阈值分割模糊模式分类船舶识别

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