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基于神经模糊的模式识别的几个问题的研究

2020-11-28阅读(461)

基于神经模糊的模式识别的几个问题的研究

论文摘要

模式识别技术是人工智能的重要研究内容。基于各种技术,几十年来各种不同的模式识别方法得到了广泛的研究。其中,随着神经模糊技术的发展,基于神经模糊技术的模式识别方法也得到了长足的发展,引起了众多学者的广泛关注,形成一个独特的研究方向:神经模糊模式识别技术。目前,基于神经模糊技术的模式识别及其相关技术已经得到了较深入的研究,一些成果已成功高效地应用于不同的领域。虽然如此,该类技术依然面临着许多重大的挑战。其中几个关键的挑战是:1)如何构建更鲁棒的神经模糊模式识别算法。2)如何开发基于新模型的神经模糊模式识技术。3)如何把神经模糊模式识别及其相关技术应用于更广泛的领域,如生物信息学、计算机视觉等。针对上述的挑战,本课题进行了相关的研究。所研究内容主要涉及三个部分,分述如下。第一部分,包含第二章到第五章,主要探讨了鲁棒的神经模糊模式识别技术。具体地,第二章针对模糊聚类神经网络FCNN对例外点敏感的缺陷,通过引入Vapnik’sε?不敏感损失函数,重新构造网络的目标函数,并根据拉格朗日优化理论推导出新的鲁棒模糊聚类神经网络及其算法RFCNN。第三章针对极大熵聚类算法MEC对例外点较敏感和不能标识例外点之缺陷,提出了一种鲁棒的极大熵聚类算法RMEC。第四章提出了一种较鲁棒的基于视觉原理和WEBER定律的TSK模糊系统建模方法。第五章提出了一种新的级联MLP神经网络CATSMLP。证明了CATSMLP神经网络等价于一种特殊的基于演绎模糊推理的级联模糊推理系统CATSFIS;由于级联模糊逻辑推理较之于if-then模糊逻辑推理对噪声的干扰具有较小的误差上界,从而推导出CATSMLP神经网络较ATSMLP具有更好的鲁棒性。第二部分,包含第六章到第八章,主要探讨了基于球模型的神经模糊模式识别技术。具体地,第六章提出了一种基于核化技术的模糊核超球感知器分类算法,该算法通过核化技术把样本数据映射到高维特征空间,并利用超球感知器学习寻找高维特征空间的决策超球,从而得到各类样本的决策函数。第七章基于最小最大概率策略和模糊技术提出了一种新的分类学习机:模糊超椭球学习机MPFHM。第八章探讨了压缩集密度估计器RSDE和最小包含球MEB之间的关系,证明了RSDE能被视为一个特殊的MEB问题。进一步引入基于核集的最小包含球逼近策略开发出了快速的压缩集密度估计器FRSDE,并有效地应用于分类、建模及图像分割。第三部分,即第九章,基于模糊推理规则提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法。进一步地,把形变视频跟踪看作一个动态图像配准问题,提出的弹性配准方法被应用于视频跟踪。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.1.1 神经模糊技术
  • 1.1.2 基于神经模糊的模式识别技术
  • 1.2 课题目标和意义
  • 1.2.1 神经模糊模式识别及相关研究面临的挑战
  • 1.2.2 课题的研究目标和意义
  • 1.3 课题主要研究内容、特色和创新
  • 第二章 鲁棒性的模糊聚类神经网络RFCNN
  • 2.1 引言
  • 2.2 FCNN算法及其例外点敏感性
  • 2.3 具有更好鲁棒性的模糊聚类神经网络RFCNN
  • 2.3.1 基于Vapnik’sε- 不敏感损失函数的网络目标函数的构造
  • 2.3.2 RFCNN算法
  • 2.4 仿真试验及试验分析
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识
  • 3.1 引言
  • 3.2 极大熵聚类算法MEC
  • 3.3 鲁棒的极大熵聚类算法RMEC
  • 3.3.1 改进的目标函数
  • 3.3.2 算法RMEC的推导及证明
  • 3.4 试验研究
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于视觉原理和Weber定律的TSK模糊建模
  • 4.1 引言
  • 4.2 视觉原理和Weber定律
  • 4.2.1 视觉原理
  • 4.2.2 Weber定律
  • 4.3 基于视觉系统原理和Weber定律的TSK模糊系统构造
  • 4.3.1 TSK模糊系统
  • 4.3.2 基于视觉原理和Weber定律的误差函数
  • 4.3.3 基于视觉目标函数的TSK模糊系统的构造
  • 4.4 试验研究
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 具有高度解释性和更好鲁棒性的级联加法TS型多层感知器网络
  • 5.1 引言
  • 5.2 加法TS型MLP神经网络和加法TS型模糊推理系统
  • 5.3 级联加法TS型MLP神经网络CATSMLP
  • 5.3.1 网络结构
  • 5.3.2 CATSMLP神经网络和CATSFIS模糊系统的等价性
  • 5.3.2.1 演绎模糊推理
  • 5.3.2.2 基于演绎模糊推理的级联模糊推理系统CATSFIS
  • 5.3.2.3 CATSMLP和CATSFIS之间的等价性证明
  • 5.3.3 CATSMLP神经网络的鲁棒性分析
  • 5.4 试验研究
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 模糊核超球感知器
  • 6.1 引言
  • 6.2 超球感知器
  • 6.3 核化超球感知器
  • 6.4 多类样本模糊核超球感知器分类
  • 6.5 试验研究
  • 6.5.1 人造样本数据
  • 6.5.2 网络下载的基准样本数据
  • 6.6 本章小结
  • 第七章 最小最大概率模糊超椭球学习机
  • 7.1 引言
  • 7.2 基于最小最大概率的决策超椭球
  • 7.2.1 主要思想
  • 7.2.2 主要结论
  • 7.2.3 MPFHM算法
  • 7.3 核化的MPFHM
  • 7.4 试验研究
  • 7.4.1 模拟数据集
  • 7.4.2 基准数据集
  • 7.4.3 癌基因表达数据集
  • 7.5 本章小结
  • 第八章 基于最小包含球逼近的快速压缩数据集概率密度估计器及其应用
  • 8.1 引言
  • 8.2 压缩集密度估计器RSDE
  • 8.3 快速的压缩集密度估计器FRSDE
  • 8.3.1 MEB和核化的MEB
  • 8.3.2 RSDE和MEB之间的联系
  • 8.3.3 基于Core-Set和MEB逼近的快速RSDE
  • 8.3.3.1 基于Core-set的MEB逼近
  • 8.3.3.2 FRSDE
  • 8.3.4 关于FRSDE的一些讨论
  • 8.4 试验研究
  • 8.4.1 逼近参数ε对FRSDE性能的影响
  • 8.4.2 密度估计性能比较研究
  • 8.4.2.1 FRSDE对一维多模态数据集性能
  • 8.4.2.2 FRSDE对多维2 模态数据集性能
  • 8.4.3 FRSDE对大规模数据集密度估计的性能
  • 8.4.4 FRSDE在大尺寸图像分割上的应用
  • 8.4.5 FRSDE在分类识别上的应用
  • 8.4.6 FRSDE在模糊建模上的应用
  • 8.5 本章小结
  • 第九章 基于模糊规则自适应学习的自动弹性图像配准及其在视频跟踪中的应用
  • 9.1 引言
  • 9.2 基于模糊推理规则的弹性变换模型
  • 9.2.1 几何和特征变换的线性模型
  • 9.2.2 基于模糊规则的弹性变换模型
  • 9.3 模型参数的学习
  • 9.3.1 基于移动估计和SSD目标函数的模型参数自适应学习
  • 9.3.2 鲁棒的模型参数学习
  • AEIR'>9.3.3 基于模糊推理规则的自动弹性图像配准算法FIRAEIR
  • 9.4 试验研究
  • 9.4.1 医学和遥感图像配准
  • 9.4.1.1 试验细节
  • 9.4.1.2 模拟图像实验
  • 9.4.1.3 真实图像实验
  • 9.4.1.4 性能比较
  • AEIR在视频跟踪中的应用'>9.4.2 FIRAEIR在视频跟踪中的应用
  • AEIR的形变视频跟踪策略'>9.4.2.1 基于FIRAEIR的形变视频跟踪策略
  • 9.4.2.2 人脸视频跟踪结果
  • 9.4.2.3 车辆视频跟踪结果
  • 9.5 本章小结
  • 第十章 结束语
  • 博士学位论文的主要创新点
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 附录1: 攻读博士学位期间撰写的与课题相关的论文列表
  • 附录2: 攻读博士学位期间参加的科研项目列表

    • 相关论文文献

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