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基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法
引用本文:邵 俊,吴小俊,王士同,杨静宇.基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法[J].计算机工程,2008,34(3):225-227.
作者姓名:邵 俊  吴小俊  王士同  杨静宇
作者单位:[1]江苏科技大学电子与信息学院,镇江212003 [2]江南大学信息工程学院,无锡214122 [3]南京理工大学信息学院,南京210094
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60472060,60572034);中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室基金资助项目(RL200108);江苏省自然科学基金资助项目(BK2004058,BK2006081);图像处理与图像通信实验室开放基金资助项目(KJS03038);教育部科学技术研究项目(105087)
摘    要:对特征抽取方法进行了研究,提出一种新的特征抽取方法,克服了Roman W等提出的特征抽取方法中缺乏鉴别信息的缺点。通过对高维的人脸数据用PCA和LDA降维,利用粗糙集理论中的属性约简算法进行进一步的维数压缩。实验结果表明,该方法具有良好的性能。

关 键 词:属性约简  属性重要度  近似约简误差
文章编号:1000-3428(2008)03-0225-03
收稿时间:2007-03-30
修稿时间:2007年3月30日
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