国家教育部博士点基金(20110092120034)
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
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- 基于完整似然最短信息长度准则的高斯混合模型聚类(英文)被引量：1
- 2013年
- 针对数据真实的概率分布不符合事先假设的高斯混合模型的情形,提出了一种鲁棒的基于高斯混合模型的聚类方法.首先,提出了一种新的模型选择准则,即完整似然最短信息长度准则.该准则不仅能衡量模型对数据的拟合优度,还能度量该模型对数据分组的性能.然后,将该准则作为聚类的代价函数,提出了一种新的期望最大化算法来估计模型参数.与标准的期望最大化算法相比,新算法能较好地避免不理想的局部最优解.实验结果表明:当数据概率分布模型不符合假设的高斯混合模型时,所提方法可克服现有的基于高斯混合模型聚类方法过拟合的缺点,鲁棒地得到准确的聚类结果.
- 曾洪卢伟宋爱国
- 关键词：高斯混合模型期望最大化算法
- 地基云图云状识别技术及其研究进展被引量：6
- 2014年
- 云在大气辐射传输和气候变化中起着重要作用,准确自动地对云的类型进行判断是提高天气预报准确率的重要应用研究之一。地基云图云状的识别是实现地面测云仪器观测自动化的重难点问题。总结了地基云图识别技术的国内外的研究现状及其关键技术,介绍了地基云图光谱和纹理特征提取以及自动分类的方法,讨论了研究中面临的难题,在此基础上,对地基云图识别技术的研究前景进行了展望。
- 陈晓颖宋爱国李建清王敏孙学金
- 关键词：特征提取图像分类
- 地基云图识别的光照补偿算法
- 2013年
- 为研究地基云图云状识别中的光照补偿问题,针对可见光地基云图,提出了一种基于BEMD与Closed-Form景物提取算法相结合的地基云图光照补偿算法对云图进行预处理,经过去光照处理后的云图,再进行Hilbert谱特征提取,最后进行云类的识别.与基于L1的全变分模型的光照补偿算法相比,可有效地去除云图的光照影响,又不至于去掉云图自身的信息,且与背景区别明显.试验结果表明,使用该方法与未进行处理的云图相比识别率提高4.17％～18.88％.
- 陈晓颖宋爱国李建清孙学金朱益民
- 关键词：二维经验模式分解
