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基于变精度容差粗集的鲁棒分类器
引用本文:赵永强,张洪才,潘泉. 基于变精度容差粗集的鲁棒分类器[J]. 计算机工程与应用, 2004, 40(4): 87-88,226
作者姓名:赵永强  张洪才  潘泉
作者单位:西北工业大学自动控制系,西安,710072;西北工业大学自动控制系,西安,710072;西北工业大学自动控制系,西安,710072
基金项目:航空基金(编号:03D53032),校青年科技创新基金,校研究生创新基金
摘    要:该文基于目标识别中出现的不确定问题,提出了一种改进的粗集模型:变精度容差粗集模型。利用粗集中信息容量的定义,对不确定系统进行属性约减,并利用约减后的结果进行目标识别,仿真试验表明,利用该粗集模型进行目标识别时,具有较高的识别率和较高的鲁棒性。

关 键 词:不确定系统  变精度容差粗集  属性约减  目标识别
文章编号:1002-8331-(2004)04-0087-02

A Robust Classifier Based on Variable Precision Tolerant Rough Set
Zhao Yongqiang Zhang Hongcai Pan Quan. A Robust Classifier Based on Variable Precision Tolerant Rough Set[J]. Computer Engineering and Applications, 2004, 40(4): 87-88,226
Authors:Zhao Yongqiang Zhang Hongcai Pan Quan
Abstract:In this paper,an improved model,variable precision tolerant rough set,is proposed to be used in uncertain problem in automatic target recognition.Through the definition of the information content to reduce the uncertain system.And the reduction is utilized to object recognition.It can be proved by experiment that high rate of recognition and robust can be achieved by this method.
Keywords:Uncertain System  Variable precision tolerant rough set  Character reduction  Object recognition  
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