江苏省科技厅资助项目(BN2011056)
- 作品数：4 被引量：12H指数：3
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- 相关机构：盐城工业职业技术学院华东理工大学盐城纺织职业技术学院更多>>
- 发文基金：江苏省科技厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 基于FCM和BP神经网络的棉麻纤维识别方法研究被引量：8
- 2013年
- 提出一种基于模糊c均值(FCM)和BP神经网络的棉麻纤维识别方法。首先,根据纤维横向和纵向截面形态的不同,提取6个特征参数,然后运用模糊c均值算法将样本聚类成3类,再将聚类后的数据作为BP神经网络的输入进行训练和预测,最后进行仿真实验。结果表明,将两种算法结合起来用于纤维的识别具有明显优势,是值得推广的纤维识别方法。
- 殷士勇王文中
- 关键词：FCM模糊聚类BP神经网络纤维识别
- 基于模糊c-均值与核Fisher判别分析的不平衡数据分类方法被引量：3
- 2014年
- 为了解决传统分类方法对不平衡数据集中少数类的识别率较低的问题,提出一种基于模糊c-均值与核Fisher判别分析相结合的分类方法.该方法首先采用模糊c-均值算法对样本数据进行聚类,将聚类后的样本数据映射到特征空间中,再对映射后的样本数据采用核Fisher判别分析算法对数据进行分类.在UCI上选取8个不平衡数据进行仿真实验,就分类性能上与其他5种算法作了比较和分析.实验结果表明采用模糊c-均值与核Fisher判别相结合的方法可以获得较高的识别率,能有效地处理不平衡数据集的分类.
- 殷士勇
- 关键词：模糊C-均值核FISHER判别分析不平衡数据集
- 核Fisher判别分析在棉麻纤维识别中的应用被引量：3
- 2012年
- 核Fisher判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间中进行Fisher线性判别.本文将Fisher判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别,实验结果表明:选择不同的核函数其判别效果不同,总体上核Fisher判别分析方法对棉麻纤维的识别率明显较高.
- 殷士勇王文中
- 关键词：核FISHER判别分析核函数纤维识别
- 基于物联网技术的智慧校园建设
- 2013年
- 为了使校园管理智能化,将物联网技术应用到校园建设中,以期实现智慧校园。阐述了文章的研究背景,提出了物联网时代下的智慧校园层次结构以及建设智慧校园的一些关键技术,设计了智慧校园系统,并阐述了各个模块的功能,总结出当前物联网技术发展中遇到的几个问题。
- 殷士勇
- 关键词：物联网智慧校园系统设计
