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武小红,武斌 著
店铺: 华裕京通图书专营店 出版社: 南京大学出版社 ISBN:9787564171827 商品编码:29506570817 包装:平装 出版时间:2017-10-01
{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用-武小红,武斌 南京大学出版社 97875641 电子书 下载 mobi epub pdf txt
{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用-武小红,武斌 南京大学出版社 97875641-so88
{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用-武小红,武斌 南京大学出版社 97875641 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
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武小红,武斌 著
店铺: 华裕京通图书专营店 出版社: 南京大学出版社 ISBN:9787564171827 商品编码:29506570817 包装:平装 出版时间:2017-10-01
图书基本信息 | |||
图书名称 | 模糊分类及其在光谱信息处理中的应用 | 作者 | 武小红,武斌 |
定价 | 45.00元 | 出版社 | 南京大学出版社 |
ISBN | 9787564171827 | 出版日期 | 2017-10-01 |
字数 | 页码 | 159 | |
版次 | 1 | 装帧 | 平装 |
内容简介 |
《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》主要研究模糊分类中的模糊聚类,模糊特征提取和模糊分类器以及它们在农产品/食品的近红外光谱信息处理中的应用。模糊聚类算法涉及模糊c_均值聚类、联合模糊C_均值聚类、利用核方法和新的非欧氏距离改进一些模糊聚类、一种改进的可能模糊C_均值聚类算法等。模糊特征提取涉及模糊线性判别分析、核模糊主成分分析、核模糊判别分析、模糊非相关判别分析等。模糊分类器涉及模糊K近邻,核模糊K近邻。用模糊聚类算法对苹果近红外光谱、生菜近红外光谱、茶叶中红外光谱进行分类。用模糊线性判别分析和模糊非相关判别分析提取近红外光谱的鉴别信息。 《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》可为研究模糊分类、模式识别和近红外光谱信息处理方向的科研工作者提供借鉴和参考,也町为从事农产品、食品近红外光谱信息的分析和处理的研究生和教师提供参考。 |
作者简介 |
精彩内容敬请期待 |
目录 |
1 绪论 1.1 模糊分类概述 1.2 模糊分类的发展概况 1.3 模糊分类的基本理论简介 1.3.1 模糊集合 1.3.2 基于目标函数的模糊聚类 1.3.3 模糊判别分析 1.4 本章小结 参考文献 2 模糊混合聚类模型 2.1 模糊聚类概述 2.2 联合模糊C-均值聚类模型 2.2.1 MPCM模型 2.2.2 AFCM模型 2.2.3 MPCM和AFCM的对比实验 2.3 一种改进的可能模糊聚类算法 2.3.1 PCA算法及其存在的问题 2.3.2 改进的PCM与改进的PFcM 2.3.3 实验结果 2.4 基于聚类中心分离的可能模糊聚类模型 2.4.1 基于聚类中心分离的模糊C一均值聚类(FCM_CCS) 2.4.2 基于聚类中心分离的可能聚类(PCM_CCS) 2.4.3 基于聚类中心分离的可能模糊聚类(PFCM_CCS) 2.4.4 实验结果 2.5 一种混合可能聚类算法 2.5.1 算法描述 2.5.2 实验结果 2.6 联合模糊熵聚类 2.6.1 算法描述 2.6.2 实验结果 2.7 本章小结 参考文献 3 基于核的模糊聚类 3.1 核模糊聚类概述 3.2 基于核的修正可能C-均值聚类 3.2.1 算法描述 3.2.2 实验结果 3.3 基于核的广义噪声聚类算法 3.3.1 GNC算法 3.3.2 KGNC算法 3.3.3 实验结果 3.4 基于核的可能模糊C_均值聚类 3.4.1 算法描述 3.4.2 实验结果 3.5 基于核的聚类中心分离的模糊C_均值聚类 3.5.1 算法描述 3.5.2 实验结果 3.6 基于核的类间分离聚类 3.6.1 算法描述 3.6.2 实验结果 3.7 本章小结 参考文献 4 基于非欧氏距离的模糊聚类算法 4.1 引言 4.2 一种新的非欧氏距离 4.3 基于非欧氏距离可能模糊C_均值聚类算法 4.3.1 可能模糊c-均值聚类算法 4.3.2 APFCM算法 4.3.3 实验结果 …… 5 基于核的模糊鉴别信息提取及分类 6 基于模糊协方差矩阵聚类的茶叶红外光谱分类 7 苹果近红外光谱的模糊聚类分析 8 茶叶傅里叶红外光谱模糊聚类分析 9 模糊K调和均值聚类的近/中红外光谱分类 10 模糊学习矢量量化模型 |
编辑推荐 |
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文摘 |
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序言 |
1 绪论 1.1 模糊分类概述 1.2 模糊分类的发展概况 1.3 模糊分类的基本理论简介 1.3.1 模糊集合 1.3.2 基于目标函数的模糊聚类 1.3.3 模糊判别分析 1.4 本章小结 参考文献 2 模糊混合聚类模型 2.1 模糊聚类概述 2.2 联合模糊C-均值聚类模型 2.2.1 MPCM模型 2.2.2 AFCM模型 2.2.3 MPCM和AFCM的对比实验 2.3 一种改进的可能模糊聚类算法 2.3.1 PCA算法及其存在的问题 2.3.2 改进的PCM与改进的PFcM 2.3.3 实验结果 2.4 基于聚类中心分离的可能模糊聚类模型 2.4.1 基于聚类中心分离的模糊C一均值聚类(FCM_CCS) 2.4.2 基于聚类中心分离的可能聚类(PCM_CCS) 2.4.3 基于聚类中心分离的可能模糊聚类(PFCM_CCS) 2.4.4 实验结果 2.5 一种混合可能聚类算法 2.5.1 算法描述 2.5.2 实验结果 2.6 联合模糊熵聚类 2.6.1 算法描述 2.6.2 实验结果 2.7 本章小结 参考文献 3 基于核的模糊聚类 3.1 核模糊聚类概述 3.2 基于核的修正可能C-均值聚类 3.2.1 算法描述 3.2.2 实验结果 3.3 基于核的广义噪声聚类算法 3.3.1 GNC算法 3.3.2 KGNC算法 3.3.3 实验结果 3.4 基于核的可能模糊C_均值聚类 3.4.1 算法描述 3.4.2 实验结果 3.5 基于核的聚类中心分离的模糊C_均值聚类 3.5.1 算法描述 3.5.2 实验结果 3.6 基于核的类间分离聚类 3.6.1 算法描述 3.6.2 实验结果 3.7 本章小结 参考文献 4 基于非欧氏距离的模糊聚类算法 4.1 引言 4.2 一种新的非欧氏距离 4.3 基于非欧氏距离可能模糊C_均值聚类算法 4.3.1 可能模糊c-均值聚类算法 4.3.2 APFCM算法 4.3.3 实验结果 …… 5 基于核的模糊鉴别信息提取及分类 6 基于模糊协方差矩阵聚类的茶叶红外光谱分类 7 苹果近红外光谱的模糊聚类分析 8 茶叶傅里叶红外光谱模糊聚类分析 9 模糊K调和均值聚类的近/中红外光谱分类 10 模糊学习矢量量化模型 |
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