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吴莉

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:南京工业大学自动化与电气工程学院更多>>
发文基金:江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇特征提取
  • 1篇子群
  • 1篇小波
  • 1篇小波不变矩
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇目标识别
  • 1篇进制
  • 1篇核主成分分析
  • 1篇二进制
  • 1篇二进制粒子群...
  • 1篇改进粒子群
  • 1篇改进粒子群优...
  • 1篇SO
  • 1篇BPSO
  • 1篇CONTOU...
  • 1篇FISHER
  • 1篇FLD
  • 1篇KPC
  • 1篇不变矩

机构

  • 2篇南京工业大学

作者

  • 2篇林锦国
  • 2篇梅雪
  • 2篇吴莉

传媒

  • 2篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于IPSO算法的特征选择与目标识别
2011年
为了提高相似目标的分类识别率,实现降维,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的特征选择与目标识别方法。IPSO利用二进制位串来计算位置和速度,并在速度更新公式中增加约束项,权衡识别率与特征维数的比重选择适应度函数。结合距离分类器,用IPSO在自建的相似目标特征库上进行最优特征子集选择及分类实验。实验结果表明了该算法的有效性,在UCI数据集上的对比实验结果表明了IPSO的改进效果。
吴莉梅雪林锦国
关键词:小波不变矩
基于Contourlet变换和KFD的相似目标特征提取被引量:2
2011年
对形状轮廓相似目标进行识别时,应用全局特征很难得到有效的鉴别结果,针对这一问题,提出了一种基于Con-tourlet、核主成分分析+Fisher线性辨别(KPCA+FLD)的特征提取方法。选取Contourlet分解后提取出来的多尺度局部特征,以加权求和的方式进行融合处理,选用KFD(KPCA+FLD)对融合后的特征进行降维,选择鉴别力强的特征。最后通过一系列的仿真实验,包括选用不同的特征提取方法、分解层次、核函数、融合权重,验证了该特征提取方法的有效性。
吴莉梅雪林锦国
关键词:特征提取CONTOURLET变换
共1页<1>
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