模糊分类器相关论文
大多数的模糊分类器是以建立在先验的或专家知识基础上的模糊规则构建。由于在大量的实际数据中是没有先验知识的，因此提取模糊规则......
研究了模糊规则构建专家系统(FuRES)和模糊优化联想记忆(FOAM)两种模糊分类器应用于慢性肾病病人诊断的可行性，采用包含不同噪......
模式识别是信号与信息处理的一个重要应用领域，随着人工智能在50年代的兴起，模式识别的发展更为迅速，应用更为广泛。它所研究的理论和......
该文针对有限复杂背景下的海上目标的自动识别与跟踪研究并设计了一种新颖的IT-2A智能电视跟踪系统.论文着重研究"IT-2A智能电视跟......
随着数据库技术的成熟应用和Internet的迅速发展,人们积累的数据量正在以指数级迅速增长。对于这些数据,人们已不满足于传统的查询......
在海量数据环境中研究模式识别(或分类)问题时，常面临具有如下特点的数据：表示该数据的特征空间维数高，样本数量大而且所涉及的类别数......
从样本中提取规则进而进行构建模糊分类器是一种有效的建模方式。Wang-Mendel(WM)方法根据模糊数学理论方法从数据中直接提取模糊......
粗糙集理论、模糊集理论是信息系统中处理知识不确定和不完全的两种重要方法,是数据挖掘的重要工具。经典粗糙集理论是在1982年由......
传统的单个模糊分类器方法采用固定的去模糊化规则,在情感数据分类上容易引起文本歧义,针对该问题,提出一种基于深度神经网络和模......
人体姿态包括整体躯体运动的人体行为以及局部肢体运动的手势,随着物联网等技术的发展,姿态识别在生物医疗、人机交互、智能家居等......
本文提出了基于量子跃迁神经网络的汉语数字语音识别系统的多层分类器。本系统由两层的分类器组成，第一层叫做量子神经网络模糊......
为解决核监测中的信号识别问题，本文设计了基于遗传算法的神经网络分类器、模糊神经分类器和基于遗传算法的模糊分类器。利用双螺旋......
模糊分类器(NFC)和支持向量机(SVM)是解决模式识别和分类问题的有力的工具.本文分别用自适应模糊神经分类器和支持向量机解决说话......
本文介绍了几种模糊聚类分析的方法,包括模糊C-均值算法、改进的模糊C-均值算法、模糊K-近邻分类等,其中对于模糊K-近邻分类作了尤......
该文选用Ｅｌａｍｎ网络构造了一个分布式动态递归神经网络，用于建模和辨识非线性系统模型。文章提出了采用Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型作模糊分类器，将输入样本空......
提出了一种基于支持向量机学习的模糊分类器(FCBSVM)。介绍了FCBSVM的基本思想及其结构,分析了隶属函数参数和惩罚参数C对分类规则......
AFS(Axiomatic Fuzzy Set)理论是一种新的处理模糊数据的方法。在AFS理论框架内,模糊集的隶属函数及其逻辑运算可以依据原始数据和......
血液中流动的栓子是引起脑血管疾病的主要原因之一，对栓子的准确检测可以为早期诊断脑血管疾病提供可靠依据，具有重要的临床意义。超......
表面肌电信号(Surface Electromyography，SMEG)作为一种重要的生物电信号，已经被广泛应用于仿生学、生物反馈、运动医学和康复工程中......
雷达目标识别技术是现代雷达技术的一个十分重要的发展方向，尤其在军事领域有着显著的实际意义。高分辨雷达和成像技术的不断发展，为......
本文结合无线传感网实验室近地移动目标识别项目，针对无线传感侦察网络中的模式识别问题展开工作。研究对象主要是野外环境中的近地......
在基于知识的模糊技术的应用中,构造合适的模糊规则集是关键的问题.随着系统复杂度的提高,依靠专家的经验和设计者的反复试验构造......
支持向量机(SVM)以及由此衍生的C-SVM,ν-SVM及基于核函数的学习是机器学习中基本的,应用最广泛的理论和方法。对于包含不确定信息......
基于内容的图像匹配是计算机科学中一个具有挑战性的问题,它由两个相对困难的任务组成:识别图像上的对象和快速搜索已识别对象的集......
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本文提出了一种新颖的基于Boosting模糊分类的滚动轴承故障诊断方法。利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解,得到滚动轴......
针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透......
提出一种新颖的基于boosting模糊分类的交通事件检测方法．该方法利用Boosting方法和遗传算法以迭代形式获取一组模糊规则及规则对应......
针对网络安全入侵行为升级快、隐蔽性强和随机性高等严重的安全问题，提出了一种基于半监督的网络安全入侵检测算法．该算法利用Boosti......
在分析区间值模糊集理论和现有模糊分类器的基础上，提出两种分类器的算法，它们分别是建立在区间值推理和AFS结构上的．经Iris数据实验，......
为了提高分类器的分类率，再一次把模糊的思想引入K-均值算法，构成双重模糊K-均值算法的分类器，所不同的是把模糊化思想引入到分类规则......
针对低合金钢电弧焊工艺焊缝热裂纹形成条件判别问题，提出一种新的模糊分类器，其每条规则能以不同的概率表达一类以上的类别。首先，将......
大多数的模糊分类器,是建立在先验的或专家知识的基础上的模糊规则而构建的模糊分类器,但在实际的大量数据中,是没有先验知识的,进......
基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法.基于竞争学习算法的模糊分类器确定系......
讨论了基于模糊遗传机器学习机制的密歇根方法在多维分类问题上的应用及性能问题,并提出了一种新的模糊遗传学习方法.将每一模糊规......
为了对不同神经元进行区分，采用L—Measure软件对神经元的几何形态进行特征提取，通过主成分分析对提取的特征降维进行处理。采用概率......
在分析分类理论的基础上,提出一种新的基于模糊集理论的分类器的设计算法.最后对iris数据库进行了分类处理,结果证明该分类器的设......
采用完全树式结构小波包分解方法提取了声纳图像的纹理特征。通过计算小波包系数的统计特征和共生矩阵,构造了一个基于小波包变换......
采用Mamdani模型作为模糊分类器 ,利用神经网络建立非线性模型 ,构造一种分布式神经网络。采用多组样本数据建模 ,根据各输入模糊......
本文研究了一种基于模糊分类的调制信号识别方法,即提取信号时域、频域、功率谱等统计特性,利用模糊分类器进行分类识别.计算机仿......
该文从结构和算法上研究了Max-Min模糊神经网络(MMNN),找出了其固有的局限性,相应提出了一系列的改进措施形成改进MMNN算法。为了......
基于模糊K-均值算法的模糊分类器,就是把目前比较常用的模糊K-均值算法的聚类方法,再一次与模糊分类规则提取相结合而得到的一种分......
通过对Pal-K ing边缘检测算法的分析,提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强,然后依据当前像素及其8-邻域......
为了找到模糊分类规则的优化集,以改善与数据挖掘中分类问题有关的数据探索与开拓的性能,提出了在分类问题中利用模拟退火（SA）技术。......
词边界检测误差是语音识别中产生错误的主要原因之一,常规的检测算法在低信噪比尤其在背景噪声能量可变的环境下不能有效工作.文中......
THRFuzzy： Tangential holoentropy-enabled rough fuzzy classifier to classification of evolving data s
电信的域里的快速的开发，传感器数据，金融应用程序，等等，数据分析流增加数据到达，数据采矿技术在之中被认为重要进程的率。数据分析过程......
