【摘 要】
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对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院603教研室,江苏科技大学计算机科学与工程学院,中国电子科技集团公司第28研究所
【基金项目】
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863高技术研究发展计划(2006AA01Z119);国家自然科学基金(60632050,60503026,60572034)资助
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对模糊线性鉴别分析算法进行了本质研究。通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出了一种松弛的归一化条件,将每一个样本的隶属度根据它对散布矩阵重定义所做的贡献按照松弛条件融入到特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集。该算法同传统模糊线性鉴别分析方法相比有效地解决了小样本和离群样本问题,在ORL和NUST603人脸数据库上的实验结果验证了它的有效性。
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