国家自然科学基金(10926157)
- 作品数：9 被引量：17H指数：3
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- 基于核的模糊C均值聚类算法的收敛性定理被引量：3
- 2011年
- 利用Zangwill收敛性定理,证明了基于核的模糊c均值聚类算法(KFCM)的收敛性.结果表明,当核函数在给定数据集上诱导的距离矩阵满足一定条件时,KFCM算法产生的迭代序列收敛或至少存在一个子序列收敛于KFCM聚类模型目标函数的局部极小值点或鞍点.
- 曲福恒胡雅婷马驷良苑丽红孙爽滋
- 关键词：聚类分析模糊C均值核函数收敛性
- 一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型被引量：1
- 2013年
- 提出一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型.该模型针对射频场所引起的磁共振图像灰度值不均匀问题,将在Rician噪声模型下的最大后验估计与全变差正则化模型相结合,在模型中引入了瞬时变化系数.根据Euler-Lagrange方程,给出了模型的解及方程解的离散形式.数值实验验证了所提算法的有效性.
- 王洋左平
- 关键词：磁共振图像图像去噪最大后验估计
- 多策略多参数并行差分进化算法被引量：2
- 2011年
- 针对差分进化(DE)算法收敛早熟与计算效率不理想的问题,提出一种改进的差分进化算法。首先,在进化中同时并行多个策略与参数组合来提高个体多样性。其次,依据建立的评价指标自适应地调整组合来提高寻优效率。最后,把进化过程分为若干的子进程以避免前期优势组合不适应后期的问题。在10个标准测试函数上的实验结果表明,提出的算法与其他算法相比具有相对较好的性能。
- 曲福恒胡雅婷杨勇孙爽滋苑丽红
- 关键词：全局优化差分进化进化策略控制参数
- 一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法被引量：5
- 2014年
- 提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法,并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法,改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题,同时保留了图像中的边缘信息.数值实验表明,用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.
- 左平王洋申延成
- 关键词：图像处理图像去噪小波包变换
- 改进差分进化算法及其在模糊聚类分析中的应用
- 2011年
- 针对差分进化算法早熟与搜索效率不理想的问题,提出一种改进的差分进化算法。算法在变异阶段采用多策略与多参数并行的方法一次产生多个变异个体,有效地保持了种群中个体的多样性,抑制了早熟现象的发生。根据竞争机制选择适应度最好的变异个体进行选择操作,提高了搜索效率。与差分进化及其改进算法的对比实验表明了算法的有效性,并把提出的算法应用到模糊聚类分析中,较好的解决了原始聚类模型求解容易陷入局部极值的问题。
- 曲福恒胡雅婷杨勇谷欣超
- 关键词：全局优化差分进化进化策略聚类分析
- 硬度图像角点检测算法
- 2011年
- 硬度检测图像中存在大量杂质与噪声,目标区域的边缘模糊且形状复杂,传统角点检测算法无法检测出目标区域的角点,也很难应用直线拟合或直线检测算法实现角点的精确定位。针对硬度检测中面临的复杂环境下角点检测任务,提出一种新的基于旋转灰度变化的角点检测算法。与传统的角点检测算法相比,该方法对噪声和杂质具有更好的鲁棒性,能够在背景复杂、边缘模糊的情况下准确检测出目标区域的角点位置,具有更好的适用性。在硬度图像上与传角点检测算法及直线求交确定角点方法的对比实验表明了算法的有效性。
- 曲福恒杨勇胡雅婷陈学广
- 关键词：角点检测图像处理鲁棒性
- 手背静脉特征提取算法被引量：1
- 2010年
- 提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法.在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像"分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别.结果表明:与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性.
- 韩笑冀进朝左平张禹
- 关键词：手背静脉特征提取算法
- 脊波分析在手背静脉识别中的应用被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法.利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点,对手背静脉特征进行分析.使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解,得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征,再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配.实验结果表明,与传统静脉特征提取方法相比,该方法较完整地保留了静脉的原始信息,提高了运行速度并降低了算法复杂度.
- 韩笑徐坤马驷良
- 关键词：有限脊波变换有限RADON变换手背静脉
- 一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法被引量：4
- 2012年
- 先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简,利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心,再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标,实现对数据的无监督聚类,改进了无监督模糊c均值聚类算法聚类性能过分依赖初始化中心及大数据集下计算效率不理想的问题.与已有算法的对比实验表明,所提出的算法具有更高的求解精度与计算效率,得到的聚类个数更合理.
- 曲福恒胡雅婷马驷良郭世龙李恒燕
- 关键词：模糊C均值聚类有效性无监督聚类数据约简
