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变精度相容粗糙集模型被引量：6: 2012年; 将变精度粗糙集的思想引入相容粗糙集,提出了两种变精度相容粗糙集模型,在模型I中,目标概念的下近似和边界域的交集非空;在模型II中,目标概念的下近似和边界域的交集为空。研究了两种模型中上、下近似算子的基本性质、两种模型之间的关系,以及与其他粗糙集模型之间的关系。; 翟俊海翟梦尧高原原王熙照; 关键词：粗糙集下近似变精度粗糙集相容粗糙集

基于小波子空间集成的人脸识别被引量：4: 2012年; 基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸识别;第2种方法首先对人脸图像做L层小波分解,然后对每1层的3个高频子空间图像求平均,连同每层的1个低频子空间图像得到L个小波子空间图像,最后集成这L个小波子空间图像进行人脸识别。本文提出的方法充分利用了不同频率小波子段图像的识别信息,能够提高人脸识别的精度。在ORL、YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的实验结果显示,本文提出的方法特别是方法 2在识别精度方面都优于其他方法。; 翟俊海翟梦尧张素芳王熙照; 关键词：人脸识别小波变换二维主成分分析

基于非参数判别性分析的局部线性嵌入算法研究被引量：1: 2011年; 局部线性判别嵌入(locally linear discriminant embedding,LLDE)将局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)和最大间隔(maximum margin criterion,MMC)进行融合,有效地提高了LLE算法的识别力。但其保留的是数据的全局判别信息,且依赖数据的分布。针对LLDE的不足,本研究将LLE和加权非参数最大间隔(weighted non-parametric maximum margin criterion,WNMMC)进行融合,提出了一种新的有监督的降维方法——非参数判别性局部线性嵌入(nonparametric locally linear discriminant embedding,NLLDE)。NLLDE保留了数据更为有效的局部判别信息,因此更具判别力。NLLDE采用了非参数数据表示,使得模型及求解不依赖于数据的分布,克服了LLDE针对高斯分布数据有效的局限,其应用范围更为广泛。Yale和PIE人脸数据库上的实验结果证实了NLLDE的高效性。; 王熙照白丽杰花强刘玉超; 关键词：降维子空间学习人脸识别

基于小波多尺度奇异值分解的人脸识别被引量：2: 2011年; 作为一种矩阵分解方法,奇异值分解可用于提取图像的代数特征。图像的奇异值特征具有很多好的性质,如稳定性、几何不变性、对噪声的不敏感性。但是只用一个尺度的图像奇异值特征难以获得高识别率。基于小波变换和奇异值分解,提出了基于小波多尺度奇异值分解的图像特征提取方法,它将多个尺度的小波子图奇异值特征组合起来用于人脸识别,在ORL,YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的识别率分别达到82.11%,100%和95.68%。; 翟俊海王华超翟梦尧王熙照; 关键词：小波变换人脸识别奇异值分解多尺度分析特征提取

关于模糊数H差的存在性的讨论被引量：2: 2015年; 主要对模糊数之间的H差运算的存在性进行研究。给出了一般模糊数H差存在的必要条件,对于常用的梯形模糊数以及三角模糊数分别给出H差存在的充分必要条件。; 李洪亮裴慧丽何强西正明; 关键词：模糊数

粗糙集与决策树比较研究被引量：1: 2012年; 粗糙集和决策树都属于归纳学习方法,都可以从一个离散值决策表中抽取出规则.本文从算法过程、计算复杂性、规则个数、泛化能力、稳健性几个方面对粗糙集和决策树进行了比较研究,得出了一些重要结论,能为相关研究提供一些有价值的参考.; 翟俊海张素芳徐正夫王熙照; 关键词：粗糙集决策树信息熵

Zadeh扩张原理下模糊数空间的代数结构被引量：4: 2014年; 主要对模糊数空间的代数结构进行研究。由Zadeh扩张原理得到的模糊数之间的加法和乘法构成了模糊数空间的两种代数运算。在这两种代数运算下,模糊数空间分别是交换幺半群的代数结构。; 李洪亮裴慧丽吴从炘; 关键词：模糊数代数运算

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河北省高等学校科学技术研究指导项目(ZD2010139)