湖南省教育厅科研基金(05C093)
- 作品数：16 被引量：90H指数：6
- 相关作者：张东波王耀南黄辉先易灵芝汤红忠更多>>
- 相关机构：湖南大学湘潭大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于近似域划分的可变离散精度粗逻辑网络及其遥感图像分类应用被引量：1
- 2007年
- 为解决粗逻辑神经网络精度与网络规模复杂性和推广泛化能力之间的矛盾,该文提出了一种具有可变离散精度的粗逻辑神经网络设计方法。该方法通过近似域划分,将论域空间划分为确定性区域和可能性区域,由于可能性区域信息粒度过大是造成误分类的重要原因,只需对可能性区域离散区间进一步细化,即可达到提高粗逻辑网络的精度,同时抑制网络规模增长过快的目的。在长白山地区的遥感图像分类实验中,常规方法在离散等级为7时有最好性能,而该文方法以较小的网络代价和训练时间获得了逼近的分类结果。
- 张东波王耀南
- 关键词：遥感图像分类粗糙集
- 一种适用于模式分类的模糊粗隶属函数神经网络被引量：2
- 2007年
- 在设计模式分类器时,由于很难甚至不可能获得实现精确分类的所有必要的本质特征属性,使得在进行分类时出现模糊不确定性和粗糙不确定性并存的情况.基于模糊粗糙集理论,本文构建了一种模糊粗隶属函数神经网络FRMFN.该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力,在对加拿大Norman Wells地区的红外波段合成图像进行分类的测试中,显示FRMFN网络具有比相应RBF网络更好的分类精度,同时保留了RBF网络学习速度快的优点.
- 张东波王耀南
- 关键词：模糊粗糙集RBF神经网络遥感图像分类神经网络
- 基于模糊神经元网络的图像融合滤波被引量：6
- 2006年
- 为解决图像滤波处理过程中噪声的有效去除和图像细节保留两者难以兼顾的问题,引入了神经网络信息融合技术,通过设计的模糊神经元网络(FNN)对多级F IR中值混合滤波(M FMHF)和5×5中值滤波进行融合,使融合图像在噪声滤除和细节保留上获得较好的平衡。实验仿真表明,FNN网络的融合有效,而且FNN网络的融合性能和学习效率比BP网络更好。
- 张东波王耀南黄辉先易灵芝
- 关键词：图像融合模糊神经元网络中值滤波
- 基于模糊逻辑关断角补偿的开关磁阻电动机控制系统研究
- 2006年
- 针对开关磁阻电动机(SRM)转矩脉动大的问题,采用模糊控制器对开关磁阻电动机的关断角进行实时补偿,实现SRM关断角自动调节,从而达到减小转矩脉动的目的。采用Matlab/simulink仿真软件,构建SRM控制系统的仿真模型,进行仿真实验。
- 汤小君易灵芝彭寒梅
- 关键词：开关磁阻电动机转矩脉动关断角补偿模糊控制
- FCM聚类算法和粗糙集在医疗图像分割中的应用被引量：34
- 2006年
- 本文通过结合FCM聚类算法和粗糙集,提出了一种新的图像分割方法。首先,以不同聚类数情况下FCM的分割结果为依据构建属性值表,基于属性构成的不可分辨关系将图像分成多个小区域;然后,通过值约简获得各属性权值并以此为依据,计算各区域之间的差异度,进而通过差异度定义的等价关系,实现各区域相似度评价;最后,通过相似度定义的最终等价关系实现区域合并,完成图像分割。该方法在人工生成图像和大脑CT图像及MRI图像的分割中得到验证,实验结果表明,本文方法和FCM方法相比,可以降低错分率,且对模糊边界区域的分割效果较好。
- 张东波王耀南
- 关键词：FCM聚类粗糙集图像分割
- 动态自适应选择神经网络集成的方法研究被引量：1
- 2007年
- 为了有效提高神经网络的集成性能,提出了基于局部分类精度估计的动态自适应选择集成的思想.根据贝叶斯理论,证明了在满足一定假设的条件下,动态自适应选择集成的分类性能可以逼近最优贝叶斯分类器.在此基础上,分别介绍了硬决策和软决策两种个体网络选择方法.选自UCI机器学习数据库的5个数据集的实验结果表明,动态自适应选择的分类性能明显优于常用的投票法和平均法,且集成分类性能对邻域的大小并不敏感;其中,软决策方法要优于硬决策方法.
- 张东波王耀南
- 关键词：神经网络
- 一种粗逻辑神经网络研究被引量：2
- 2007年
- 该文基于粗逻辑理论,研究了粗逻辑意义下的粗集神经网络的设计,分析和比较了粗逻辑神经网络和模糊逻辑神经网络的性质。在重庆地区Landsat TM遥感图像的地物分类实验中,验证了粗逻辑神经网络的有效性,同时可以发现其在网络结构和收敛性方面的优势。
- 张东波王耀南
- 关键词：粗糙集
- 自底向上粗集神经网络建模方法
- 2009年
- 提出了一种基于自底向上方式构造模糊粗糙数据模型并实现粗集神经网络建模的方法,该方法通过自适应G-K聚类算法,实现输入论域空间的模糊划分,在基于聚类数和约简属性搜索的基础上,提取优化的模糊粗糙数据模型,在此基础上融合神经网络实现粗集神经网络建模.对Brodatz纹理图像的实验表明,该方法性能优于传统的贝叶斯和LVQ方法,和传统的粗逻辑神经网络RLNN相比,该方法建立的神经网络结构精简,收敛速度快,具有更强的泛化能力.
- 张东波
- 关键词：粗糙集粗集神经网络粗糙集数据分析纹理分类
- 基于粗糙集相容关系的图像聚类分割被引量：3
- 2006年
- 通过基于粗糙集相容关系的划分,介绍了一种新的图像聚类分割方法,首先,以不同聚类数情况下FCM的分割结果为依据构建反映空间分割关系的信息表,在合并重复行后,图像被分成多个对象区域,然后,通过值约简获得各属性权值并以此为依据,计算各对象之间的差异度,进而通过差异度定义α相容关系,最后由α相容关系对对象论域进行划分,完成图像分割。该方法在人工生成图像和大脑MRI图像的分割中得到验证,实验结果表明,该文方法比FCM方法具有更好的分割准确性,对模糊边界区域的分割效果较好。
- 张东波王耀南
- 关键词：FCM聚类粗糙集图像分割
- 一种可变离散精度粗逻辑网络
- 基于近似域划分,论域空间被划分为确定性区域和可能性区域,而可能性区域信息粒度过大是造成误分类的重要原因．为避免对整个论域空间的细化处理,考虑采用只针对可能性区域的可变离散精度区间细化,提高粗逻辑网络的精度,同时抑制网络规...
- 张东波王耀南
- 关键词：粗糙集遥感图像分类
- 文献传递
