模糊分類及其在光譜信息處理中的應用武小紅，武斌東南大學齣版社9787564171827 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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武小紅，武斌 著

圖書標籤:

• 模糊分類
• 光譜信息處理
• 模式識彆
• 圖像處理
• 數據挖掘
• 機器學習
• 東南大學齣版社
• 武小紅
• 武斌
• 信息科學

店鋪： 一碧萬頃圖書專營店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564171827

商品編碼：29492510951

齣版時間：2017-09-30

頁數：159

圖書基本信息
書名：	模糊分類及其在光譜信息處理中的應用
叢書名：
作者/主編：	武小紅，武斌
齣版社：	東南大學齣版社
ISBN號：	9787564171827
齣版年份：	2017年10月

版次：	第 1 版
總頁數：	159頁
開本：	16
圖書定價：	45元
實際重量：	0.236kg
新舊程度：	正版全新

編輯推薦

《模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》可為研究模糊分類、模式識彆和近紅外光譜信息處理方嚮的科研工作者提供藉鑒和參考，也可為從事農産品、食品近紅外光譜信息的分析和處理的研究生和教師提供參考。

目錄

1緒論
1.1模糊分類概述
1.2模糊分類的發展概況
1.3模糊分類的基本理論簡介
1.3.1模糊集閤
1.3.2基於目標函數的模糊聚類
1.3.3模糊判彆分析
1.4本章小結
參考文獻
2模糊混閤聚類模型
2.1模糊聚類概述
2.2聯閤模糊C—均值聚類模型
2.2.1MPCM模型
2.2.2AFCM模型
2.2.3MPCM和AFCM的對比實驗
2.3一種改進的可能模糊聚類算法
2.3.1PCA算法及其存在的問題
2.3.2改進的PCM與改進的PFCM
2.3.3實驗結糶
2.4基於聚類中心分離的可能模糊聚類模型
2.4.1基於聚類中心分離的模糊C—均值聚類（FCM_CCS）
2.4.2基於聚類中心分離的可能聚婁（PCM_CCS）
2.4.3基於聚類中心分離的可能模糊聚類（PFCM_CCS）
2.4.4實驗結果
2.5一種混閤可能聚類算法
2.5.1算法描述
2.5.2實驗結果
2.6聯閤模糊熵聚類
2.6.1算法描述
2.6.2實驗結果
2.7本章小結
參考文獻
3基於核的模糊聚類
3.1核模糊聚類概述
3.2基於核的修正可能C均值聚類
3.2.1算法描述
3.2.2實驗結果
3.3基於核的廣義噪聲聚類算法
3.3.1GNC算法
3.3.2KGNC算法
3.3.3實驗結果
3.4基於核的可能模糊c_均值聚類
3.4.1算法描述
3.4.2實驗結果
3.5基於核的聚類中心分離的模糊C—均值聚類
3.5.1算法描述
3.5.2實驗結果
3.6基於核的類間分離聚類
3.6.1算法描述
3.6.2實驗結果
3.7本章小結
參考文獻
4基於非歐氏距離的模糊聚類算法
4.1引言
4.2一種新的非歐氏距離
4.3基於非歐氏距離可能模糊C—均值聚類算法
4.3.1可能模糊C—均值聚類算法
4.3.2APFCM算法
4.3.3實驗結果
4.4基於非歐氏距離可能聚類算法
4.4.1IPCM算法
4.4.2AIPCM算法
4.4.3實驗結果
4.5本章小結
參考文獻
5基於核的模糊鑒彆信息提取及分類
5.1引言
5.2基於核的模糊判彆分析（KFDA）
5.2.1KFDA算法
5.2.2實驗結果
5.3模糊主元分析及其核模型
5.3.1模糊主元分析
5.3.2基於核的模糊主元分析
5.3.3實驗結果
5.4模糊非相關判彆轉換（FUDT）及其核模型
5.4.1非相關判彆轉換（UDT）
5.4.2模糊非相關判彆轉換（FUDT）
5.4.3基於核的模糊非相關判彆分析
5.4.4蘋果近紅外光譜的綫性和非綫性鑒彆信息提取實驗
5.5基於核的模糊K—近鄰法
5.5.1模糊K—近鄰法
5.5.2基於棱的模糊K—近鄰法
5.5.3實驗結果
5.6本章小結
參考文獻
6基於模糊協方差矩陣聚類的茶葉紅外光譜分類
6.1一種混閤GK聚類
6.1.1算法描述
6.1.2實驗結果
6.2模糊協方差矩陣的可能模糊聚類
6.2.1算法描述
6.2.2實驗結糶
6.3本聾小結
參考文獻
7蘋果近紅外光譜的模糊聚類分析
7.1蘋果近紅外光譜檢測研究
7.1.1國外研究進展
7.1.2國內研究進展
7.2蘋果近紅外光譜模糊聚類
7.2.1GK和GG模糊聚類
7.2.2一種混閤模糊類間分離聚類
7.2.3實驗結果
7.3一種快速聯閤模糊C—均值聚類
7.3.1FAFCM聚類
7.3.2實驗結果
7.4本章小結
參考文獻
8茶葉傅裏葉紅外光譜模糊聚類分析
8.1模糊鑒彆C—均值聚類
8.1.1算法描述
8.1.2實驗結果
8.2模糊鑒彆學習矢量量化
8.2.1算法描述
8.2.2實驗結果
8.3一種廣義噪聲聚類
8.3.1算法描述
8.3.2實驗結果
8.4本章小結
參考文獻
9模糊K調和均值聚類的近／中紅外光譜分類
9.1K調和均值聚類
9.2廣義模糊K調和均值聚類的近紅外光譜生菜儲藏時間鑒彆
9.2.1算法描述
9.2.2實驗結果
9.3一種混閤模糊K調和均值聚類
9.3.1算法描述
9.3.2實驗結果
9.4本章小結
參考文獻
10模糊學習矢量量化模型
10.1可能模糊學習矢量量化
10.1.1算法描述
10.1.2實驗結果
10.2無監督可能模糊學習矢量量化的近紅外光譜生菜品種鑒彆
10.2.1算法描述
10.2.2實驗結果
10.3一種基於優化的模糊學習矢量量化的蘋果分類
10.3.1算法描述
10.3.2實驗結果
10.4聯閤模糊學習矢量量化
10.4.1算法描述
10.4.2實驗結果
10.5本章小結
參考文獻

　《模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》主要研究模糊分類中的模糊聚類，模糊特徵提取和模糊分類器以及它們在農産品／食品的近紅外光譜信息處理中的應用。模糊聚類算法涉及模糊c_均值聚類、聯閤模糊C_均值聚類、利用核方法和新的非歐氏距離改進一些模糊聚類、一種改進的可能模糊C_均值聚類算法等。模糊特徵提取涉及模糊綫性判彆分析、核模糊主成分分析、核模糊判彆分析、模糊非相關判彆分析等。模糊分類器涉及模糊K近鄰，核模糊K近鄰。用模糊聚類算法對蘋果近紅外光譜、生菜近紅外光譜、茶葉中紅外光譜進行分類。用模糊綫性判彆分析和模糊非相關判彆分析提取近紅外光譜的鑒彆信息。
　　《模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》可為研究模糊分類、模式識彆和近紅外光譜信息處理方嚮的科研工作者提供藉鑒和參考，也町為從事農産品、食品近紅外光譜信息的分析和處理的研究生和教師提供參考。

模糊分類理論與實踐：探索海量數據中的模式與關聯 在信息爆炸的時代，如何有效地從海量、異質、甚至模糊的數據中提取有價值的信息，一直是科學研究和工程應用中的重大挑戰。傳統的精確分類方法在麵對現實世界中普遍存在的模糊性和不確定性時，往往顯得力不從心。而模糊分類技術，作為一種能夠處理模糊信息、捕捉細微差異並揭示內在關聯的強大工具，為我們理解和應用復雜數據提供瞭全新的視角和方法。 本書深入探討瞭模糊分類的理論基礎、關鍵算法及其在多個領域的創新應用。我們從模糊集閤論的基本概念齣發，闡述瞭模糊隸屬度函數、模糊關係、模糊邏輯等核心要素，為理解模糊分類的運作機製奠定堅實的基礎。隨後，本書係統地介紹瞭各種主流的模糊分類算法，包括基於模糊聚類的方法、基於模糊規則的方法、基於模糊神經網絡的方法以及混閤式模糊分類模型。對於每種算法，我們都詳細剖析其原理、優缺點，並通過具體的算例進行說明，幫助讀者理解其適用場景和操作細節。 一、模糊分類理論精要：駕馭模糊性，洞察數據本質 模糊分類的核心在於其能夠超越傳統二元邏輯的局限，賦予數據“部分屬於”的特性。這意味著一個數據點可以同時屬於多個類彆，其隸屬於程度由隸屬度函數來量化。本書將詳細介紹： 模糊集閤與隸屬度函數： 深入剖析模糊集閤的概念，理解隸屬度函數的構建原則與選擇策略。我們將探討不同類型的隸屬度函數（如三角隸屬度函數、梯形隸屬度函數、高斯隸屬度函數等）如何有效地刻畫數據的不確定性，並介紹基於數據分布和專傢知識確定隸屬度函數的方法。 模糊關係與相似性度量： 模糊關係是連接不同數據點或特徵的重要橋梁。本書將介紹模糊關係代數、模糊等價關係等概念，並探討多種模糊相似性度量方法，如Jaccard指數、餘弦相似度、歐氏距離的模糊化等，它們能夠更準確地衡量數據之間的“模糊相似度”。 模糊邏輯與決策規則： 模糊邏輯是模糊分類推理的基石。我們將深入講解模糊蘊含、模糊閤取、模糊析取等基本運算，以及如何構建和應用模糊規則集。這些規則能夠以“如果…那麼…”的形式，將模糊的輸入映射到模糊的輸齣，從而實現復雜的分類決策。 模糊推理機製： 詳細闡述基於模糊規則的推理方法，包括Mamdani模糊推理和Takagi-Sugeno模糊推理。我們將解析其工作流程，包括模糊化、規則評估、模糊規則閤成與去模糊化等關鍵步驟，並展示如何通過這些推理機製實現對未知數據的分類。 二、主流模糊分類算法詳解：從原理到實踐的深度探索 本書不僅停留在理論層麵，更側重於將模糊分類理論轉化為具體的算法實現。我們精心挑選並深入解析瞭多種經典與前沿的模糊分類算法，旨在為讀者提供一套完整的算法工具箱。 基於模糊聚類的分類方法： 模糊聚類（如模糊C均值，FCM）是模糊分類的重要基礎。本書將詳細介紹FCM算法的原理，包括如何定義目標函數、進行迭代優化，並探討如何將聚類結果轉化為分類模型。我們將討論如何利用模糊聚類揭示數據內在的簇結構，並為每個簇賦予清晰的語義描述，進而為新數據提供分類依據。此外，還將介紹模糊隸屬度作為特徵增強技術，提高傳統分類器性能。 基於模糊規則的分類器（Fuzzy Rule-Based Classifiers, FRBCs）： FRBCs通過學習一組“如果-那麼”規則來實現分類。本書將重點介紹幾種典型的FRBCs算法，例如： 模糊決策樹（Fuzzy Decision Trees）： 融閤模糊邏輯與決策樹結構，生成具有模糊分支和模糊葉節點的決策樹。我們將分析其如何處理模糊屬性並生成易於理解的模糊規則。 基於數據驅動的規則生成算法： 如Apriori-based規則生成、基於遺傳算法的規則優化等。這些方法能夠自動從數據中提取有效的模糊規則，減少人工乾預。 模糊關聯規則挖掘： 藉鑒關聯規則挖掘的思想，尋找數據中的模糊模式，並將其轉化為分類規則。 模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks, FNNs）： FNNs將模糊邏輯的推理能力與神經網絡的學習能力相結閤，能夠構建具有自學習和自適應能力的分類模型。本書將詳細介紹不同類型的FNNs，包括： ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）： 作為一種經典的FNN模型，ANFIS能夠有效地學習隸屬度函數和模糊規則，實現高效的分類。我們將詳細解析ANFIS的結構、學習算法以及在不同場景下的應用。 基於捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的模糊化模型： 探討如何將模糊邏輯融入深度學習模型，提升其處理模糊數據的能力，尤其是在圖像識彆和序列數據分析領域。 混閤式模糊分類模型： 現實世界中的數據往往復雜多樣，單一的模糊分類算法可能難以滿足所有需求。本書還將介紹如何結閤多種模糊分類技術，或將模糊分類與其他機器學習技術（如支持嚮量機、集成學習等）相結閤，構建更強大、更魯棒的混閤式分類模型。我們將分析不同混閤策略的優勢，並提供設計和實現此類模型的指導。 三、模糊分類的創新應用：驅動各領域數據處理的革新 模糊分類技術的應用領域極其廣泛，其獨特的處理模糊性和不確定性的能力，使其在眾多學科和行業中發揮著至關重要的作用。本書精選瞭多個具有代錶性的應用案例，展示瞭模糊分類技術的強大潛力和創新價值。 光譜信息處理中的應用： 高光譜圖像分類： 針對高光譜圖像中像素點光譜特徵的模糊性和連續性，模糊分類技術能夠有效區分具有相似但又不完全相同的地物類彆，例如，在遙感圖像中區分不同類型的植被、土壤或礦物。我們將詳細探討如何利用模糊分類器處理高光譜數據的“混閤像元”問題，提高分類精度。 物質成分識彆與定量分析： 在化學、材料科學等領域，光譜數據往往包含大量模糊信息，例如，不同物質的混閤會産生復雜的混閤光譜。模糊分類技術能夠幫助我們從這些混閤光譜中準確識彆齣潛在的物質成分，甚至進行一定程度的定量分析，例如，在食品安全檢測中識彆摻假物，或在環境監測中識彆汙染物。 光譜特徵提取與降維： 探討如何利用模糊理論構建光譜特徵提取器，或將模糊隸屬度作為新的特徵維度，以增強分類器性能。同時，介紹模糊聚類在光譜數據降維方麵的應用，將高維光譜信息映射到低維的模糊子空間，降低計算復雜度。 生物醫學信息學： 疾病診斷與風險預測： 利用模糊邏輯處理醫學影像（如CT、MRI）中病竈的模糊邊界，或將病人的模糊生理指標（如體溫、血壓的輕微波動）納入診斷模型，提高診斷的靈敏度和特異性。 基因錶達數據分析： 基因錶達數據往往存在噪聲和不確定性，模糊分類技術能夠幫助識彆具有模糊錶達模式的基因集，發現潛在的生物標誌物。 藥物研發與篩選： 基於化閤物的模糊結構-活性關係進行藥物分子篩選，尋找具有潛在療效的候選藥物。 圖像與視頻處理： 模糊目標檢測與識彆： 在復雜背景或遮擋環境下，對目標進行模糊檢測，例如，在視頻監控中識彆模糊的行人或車輛。 圖像分割與邊緣檢測： 利用模糊邏輯處理圖像中像素灰度或顔色的模糊過渡，實現更精細的圖像分割和更準確的邊緣檢測。 人臉識彆與錶情分析： 捕捉人臉特徵的細微變化和模糊過渡，提高人臉識彆的魯棒性，以及對錶情的細緻分析。 金融與經濟領域： 信用風險評估： 將藉款人的模糊財務指標納入評估模型，提高信用風險評估的準確性。 股票市場預測： 捕捉股票市場中模糊的價格波動和交易量變化，構建模糊預測模型。 客戶細分與市場營銷： 基於客戶的模糊購買行為和偏好進行細分，製定更精準的市場營銷策略。 其他領域： 自然語言處理： 處理文本中的詞義模糊性、句子結構的模糊性，實現更智能的文本分類和信息檢索。 智能控製係統： 構建模糊邏輯控製器，用於處理復雜的、非綫性的控製對象，實現更平穩、高效的控製。 推薦係統： 基於用戶模糊的偏好和曆史行為，提供更個性化的推薦。 結語 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的模糊分類理論與實踐的知識體係。通過對理論基礎的嚴謹闡述、對主流算法的詳細解析以及對前沿應用的深入探討，我們希望能夠激發讀者對模糊分類技術的興趣，並幫助他們在各自的研究和工程領域中，有效運用這些強大工具，駕馭海量數據中的模糊性，發掘隱藏的模式與關聯，從而推動科學研究和技術創新的發展。本書不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往理解復雜世界、解決現實問題新途徑的窗口。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對那些能夠處理現實世界復雜性的技術都非常著迷，特彆是那些能夠超越簡單二元判斷的算法。模糊分類，這個概念聽起來就非常有潛力，它不像傳統的硬分類那樣非此即彼，而是允許事物在不同類彆之間具有一定的“模糊”程度，這似乎更能反映我們現實世界中許多現象的本質。而這本書將這一概念與“光譜信息處理”相結閤，更是讓我覺得它具有極高的實用價值。我們知道，光譜數據往往充滿瞭細微的變化和模糊的邊界，尤其是在區分一些相似度很高的物質或者監測動態變化時，傳統的硬分類方法很容易捉襟見肘。我非常好奇，這本書將如何闡述模糊分類的理論框架，它是否會介紹一些經典和前沿的模糊分類算法，比如模糊C均值、貝葉斯模糊分類器，亦或是基於神經網絡的模糊係統。我更期待書中能夠詳細討論這些算法在處理光譜信息時，如何有效地構建隸屬度函數，如何進行模糊規則的提取和推理，以及如何通過實際案例來展示模糊分類在提高分類精度、魯棒性和可解釋性方麵的優勢。如果書中能夠提供一些關於參數調優和模型評估的指導，那就更加完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到瞭一個棘手的問題，涉及到海量遙感影像的自動解譯。現有的分類算法在麵對復雜地物混閤像元時，效果並不理想，經常齣現錯分或者漏分的情況。因此，我一直在尋找一種能夠處理這種“模糊”邊界的分類方法。偶然間發現瞭這本書，立刻被“模糊分類及其在光譜信息處理中的應用”這個主題所吸引。我一直覺得，現實世界中的很多事物都不是非黑即白的，光譜信息更是如此，不同類彆的光譜麯綫往往存在重疊和過渡區域。傳統的硬分類算法，例如支持嚮量機或者K-means，在處理這類問題時顯得有些力不從心。而模糊分類，顧名思義，就是能夠允許一個樣本同時屬於多個類彆，並且具有不同的隸屬度，這似乎正是解決我目前睏境的“鑰匙”。我非常期待書中能夠詳細介紹各種模糊分類算法的原理，例如模糊C均值（FCM）、模糊神經網絡（FNN）等，並且能夠結閤具體的遙感光譜數據，給齣詳細的實現步驟和參數設置指南。如果書中能提供一些實際的案例分析，展示模糊分類是如何在遙感影像解譯中提升精度和魯棒性的，那就更好瞭。這本書是否能夠成為我解決實際問題的“救星”，我拭目以待。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能和模式識彆領域充滿好奇的學習者，我對“模糊分類”這個概念一直有著濃厚的興趣。傳統的分類方法，尤其是那些基於硬閾值的算法，在麵對現實世界中數據本身的“模糊性”時，往往顯得有些捉襟見肘。比如，當我們試圖區分某些相似的植物種類，或者識彆具有微妙色差的材料時，簡單的“是”或“否”的判斷就顯得過於武斷。而“模糊”的概念，恰恰能夠捕捉到這種不確定性和漸變性。當我看到這本書的書名時，我感到眼前一亮，因為它將模糊分類與“光譜信息處理”這一重要的應用領域相結閤。光譜信息，我們知道，包含瞭物質的獨特“指紋”，但在實際采集和處理過程中，由於環境因素、儀器誤差等原因，往往會帶有很多噪聲和模糊性。如何有效地從這些模糊的光譜數據中提取有用的信息，並進行準確的分類，一直是該領域的研究難點。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹模糊分類的理論基礎，比如模糊集閤、隸屬度函數、模糊規則等，並詳細闡述這些理論如何被應用於光譜數據的預處理、特徵提取和最終分類。我對書中可能包含的各種模糊分類模型，以及它們在不同類型光譜數據（如高光譜、多光譜）上的性能錶現，充滿瞭濃厚的探索欲。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能在科學研究中的應用一直保持著高度關注，尤其是在那些能夠處理復雜、不確定性信息的領域。模糊分類，作為一個能夠模擬人類模糊思維過程的數學工具，一直讓我覺得它在處理現實世界中的復雜問題時擁有巨大的潛力。而這本書將模糊分類的理論巧妙地與“光譜信息處理”這一重要且極具挑戰性的領域相結閤，這讓我覺得它非常有分量。光譜數據，其內在的連續性和不確定性，使得傳統的硬分類算法在麵對細微的化學成分差異、混閤像元或者噪聲乾擾時，往往顯得力不從心。模糊分類，以其能夠允許樣本同時屬於多個類彆的特性，以及能夠用隸屬度來描述這種“歸屬程度”的能力，似乎是處理這類問題的理想選擇。我迫切想知道，書中將如何構建模糊分類的模型，它會采用哪些主要的模糊分類算法，比如模糊C均值（FCM）、模糊神經網絡（FNN）或者其他更先進的模型。我尤其關注書中對於隸屬度函數的選擇和設計，以及模糊推理過程的詳細介紹，這些都是實現有效光譜分類的關鍵。如果書中能夠提供具體的算例，展示模糊分類如何在實際的光譜信息處理任務中，例如物質識彆、環境監測、醫學診斷等，取得比傳統方法更優越的結果，那麼這本書的價值將是無可估量的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，字體清晰，給人一種專業嚴謹的感覺。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅僅是瀏覽目錄和前言，我就能感受到作者們在“模糊分類”這一領域所付齣的心血。模糊分類，這個概念本身就充滿瞭吸引力，它似乎能夠彌閤傳統分類中非此即彼的僵化界限，引入更符閤現實世界復雜性的“模糊”維度。尤其想到它在光譜信息處理中的應用，更是讓我充滿期待。光譜信息，我們知道，往往是連續的、多維度的，並且充滿瞭噪聲和不確定性。傳統的硬分類方法可能難以捕捉到光譜數據中細微的變化和內在的相似性。而模糊分類，是否能夠提供一種更靈活、更魯棒的分析框架，從而在圖像識彆、物質成分分析、遙感數據處理等領域取得突破？我非常好奇作者將如何構建理論模型，如何設計具體的算法，以及如何通過實際案例來驗證其有效性。從書名來看，理論與實踐並重，這正是我希望看到的。我尤其關注書中關於模糊集的構建、隸屬度函數的選擇以及模糊推理機製的闡述，這些都是實現有效模糊分類的關鍵。希望這本書能夠為我打開新的研究視野，提供解決實際問題的有力工具。