计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (9): 178-181.
宋晓宁,郑宇杰,杨静宇,杨习贝
SONG Xiao-ning, ZHENG Yu-jie, YANG Jing-yu,YANG Xi-bei
摘要: 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近部(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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