{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用-武小红,武斌 南京大学出版社 97875641 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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武小红，武斌 著

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• 南京大学出版社
• 武小红
• 武斌
• 机器学习
• 数据挖掘
• 信息科学

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出版社： 南京大学出版社

ISBN：9787564171827

商品编码：29506570817

包装：平装

出版时间：2017-10-01

图书基本信息
图书名称	模糊分类及其在光谱信息处理中的应用	作者	武小红,武斌
定价	45.00元	出版社	南京大学出版社
ISBN	9787564171827	出版日期	2017-10-01
字数		页码	159
版次	1	装帧	平装

内容简介

《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》主要研究模糊分类中的模糊聚类，模糊特征提取和模糊分类器以及它们在农产品／食品的近红外光谱信息处理中的应用。模糊聚类算法涉及模糊c_均值聚类、联合模糊C_均值聚类、利用核方法和新的非欧氏距离改进一些模糊聚类、一种改进的可能模糊C_均值聚类算法等。模糊特征提取涉及模糊线性判别分析、核模糊主成分分析、核模糊判别分析、模糊非相关判别分析等。模糊分类器涉及模糊K近邻，核模糊K近邻。用模糊聚类算法对苹果近红外光谱、生菜近红外光谱、茶叶中红外光谱进行分类。用模糊线性判别分析和模糊非相关判别分析提取近红外光谱的鉴别信息。 　　《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》可为研究模糊分类、模式识别和近红外光谱信息处理方向的科研工作者提供借鉴和参考，也町为从事农产品、食品近红外光谱信息的分析和处理的研究生和教师提供参考。

作者简介

精彩内容敬请期待

目录

1 绪论 1．1 模糊分类概述 1．2 模糊分类的发展概况 1．3 模糊分类的基本理论简介 1．3．1 模糊集合 1．3．2 基于目标函数的模糊聚类 1．3．3 模糊判别分析 1．4 本章小结 参考文献 2 模糊混合聚类模型 2．1 模糊聚类概述 2．2 联合模糊C-均值聚类模型 2．2．1 MPCM模型 2．2．2 AFCM模型 2．2．3 MPCM和AFCM的对比实验 2．3 一种改进的可能模糊聚类算法 2．3．1 PCA算法及其存在的问题 2．3．2 改进的PCM与改进的PFcM 2．3．3 实验结果 2．4 基于聚类中心分离的可能模糊聚类模型 2．4．1 基于聚类中心分离的模糊C一均值聚类（FCM_CCS） 2．4．2 基于聚类中心分离的可能聚类（PCM_CCS） 2．4．3 基于聚类中心分离的可能模糊聚类（PFCM_CCS） 2．4．4 实验结果 2．5 一种混合可能聚类算法 2．5．1 算法描述 2．5．2 实验结果 2．6 联合模糊熵聚类 2．6．1 算法描述 2．6．2 实验结果 2．7 本章小结 参考文献 3 基于核的模糊聚类 3．1 核模糊聚类概述 3．2 基于核的修正可能C-均值聚类 3．2．1 算法描述 3．2．2 实验结果 3．3 基于核的广义噪声聚类算法 3．3．1 GNC算法 3．3．2 KGNC算法 3．3．3 实验结果 3．4 基于核的可能模糊C_均值聚类 3．4．1 算法描述 3．4．2 实验结果 3．5 基于核的聚类中心分离的模糊C_均值聚类 3．5．1 算法描述 3．5．2 实验结果 3．6 基于核的类间分离聚类 3．6．1 算法描述 3．6．2 实验结果 3．7 本章小结 参考文献 4 基于非欧氏距离的模糊聚类算法 4．1 引言 4．2 一种新的非欧氏距离 4．3 基于非欧氏距离可能模糊C_均值聚类算法 4．3．1 可能模糊c-均值聚类算法 4．3．2 APFCM算法 4．3．3 实验结果 …… 5 基于核的模糊鉴别信息提取及分类 6 基于模糊协方差矩阵聚类的茶叶红外光谱分类 7 苹果近红外光谱的模糊聚类分析 8 茶叶傅里叶红外光谱模糊聚类分析 9 模糊K调和均值聚类的近／中红外光谱分类 10 模糊学习矢量量化模型

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文摘

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序言

1 绪论 1．1 模糊分类概述 1．2 模糊分类的发展概况 1．3 模糊分类的基本理论简介 1．3．1 模糊集合 1．3．2 基于目标函数的模糊聚类 1．3．3 模糊判别分析 1．4 本章小结 参考文献 2 模糊混合聚类模型 2．1 模糊聚类概述 2．2 联合模糊C-均值聚类模型 2．2．1 MPCM模型 2．2．2 AFCM模型 2．2．3 MPCM和AFCM的对比实验 2．3 一种改进的可能模糊聚类算法 2．3．1 PCA算法及其存在的问题 2．3．2 改进的PCM与改进的PFcM 2．3．3 实验结果 2．4 基于聚类中心分离的可能模糊聚类模型 2．4．1 基于聚类中心分离的模糊C一均值聚类（FCM_CCS） 2．4．2 基于聚类中心分离的可能聚类（PCM_CCS） 2．4．3 基于聚类中心分离的可能模糊聚类（PFCM_CCS） 2．4．4 实验结果 2．5 一种混合可能聚类算法 2．5．1 算法描述 2．5．2 实验结果 2．6 联合模糊熵聚类 2．6．1 算法描述 2．6．2 实验结果 2．7 本章小结 参考文献 3 基于核的模糊聚类 3．1 核模糊聚类概述 3．2 基于核的修正可能C-均值聚类 3．2．1 算法描述 3．2．2 实验结果 3．3 基于核的广义噪声聚类算法 3．3．1 GNC算法 3．3．2 KGNC算法 3．3．3 实验结果 3．4 基于核的可能模糊C_均值聚类 3．4．1 算法描述 3．4．2 实验结果 3．5 基于核的聚类中心分离的模糊C_均值聚类 3．5．1 算法描述 3．5．2 实验结果 3．6 基于核的类间分离聚类 3．6．1 算法描述 3．6．2 实验结果 3．7 本章小结 参考文献 4 基于非欧氏距离的模糊聚类算法 4．1 引言 4．2 一种新的非欧氏距离 4．3 基于非欧氏距离可能模糊C_均值聚类算法 4．3．1 可能模糊c-均值聚类算法 4．3．2 APFCM算法 4．3．3 实验结果 …… 5 基于核的模糊鉴别信息提取及分类 6 基于模糊协方差矩阵聚类的茶叶红外光谱分类 7 苹果近红外光谱的模糊聚类分析 8 茶叶傅里叶红外光谱模糊聚类分析 9 模糊K调和均值聚类的近／中红外光谱分类 10 模糊学习矢量量化模型

模糊集理论与方法研究 前言 在信息爆炸的时代，如何有效地处理和理解海量数据，特别是那些存在不确定性、模糊性或难以精确描述的数据，已成为科学研究与工程应用中的重要挑战。传统数学理论在处理精确、清晰的数据时表现出色，但在面对现实世界中普遍存在的模糊现象时，其能力受到了限制。模糊集理论的诞生，为解决这一难题提供了全新的视角和强大的工具。本书将深入探讨模糊集理论的核心概念、基本方法，并重点阐述其在信息处理领域，尤其是光谱信息处理中的具体应用。 第一章 模糊集理论基础 本章将系统性地介绍模糊集理论的起源、基本原理和核心概念。 1.1 模糊现象的引入与模糊集的定义 我们将从现实世界中存在的模糊现象出发，例如“高”、“年轻”、“满意”等主观性强的概念，引出传统集合论在描述这些概念时的不足。随后，我们将正式介绍模糊集的定义，即一个元素属于某个模糊集的程度由一个介于0和1之间的隶属度函数来衡量。这与经典集合中元素要么属于要么不属于的二元性质形成鲜明对比。我们将详细阐述隶属度函数的意义及其在量化模糊性方面的作用。 1.2 隶属度函数的类型与构造方法 隶属度函数的选择和构造是模糊集理论应用的关键。本节将介绍几种常见的隶属度函数类型，如三角形隶属度函数、梯形隶属度函数、高斯隶属度函数、sigmoidal函数等，并分析它们各自的特点和适用场景。同时，我们将讨论隶属度函数的构造方法，包括主观评价法、客观数据统计法、专家经验法以及基于模糊相似性或统计规律的自动构造方法，为实际应用提供指导。 1.3 模糊集之间的运算 如同经典集合存在并集、交集、补集等基本运算一样，模糊集也定义了相应的运算。本节将详细介绍模糊集的并集、交集和补集运算，并解释这些运算在模糊信息融合和推理中的作用。我们将重点讨论基于t-conorm和t-norm的模糊集运算，并介绍经典的Zadeh算子、概率和算子、代数积算子等，分析它们的数学性质和在不同情境下的适用性。 1.4 模糊关系与模糊图 模糊关系是描述模糊对象之间相互联系的重要工具。本章将介绍模糊关系的定义、性质以及模糊关系的合成运算。我们将探讨模糊关系在建模模糊系统、解决模糊匹配问题中的应用。此外，模糊图作为模糊关系的图形化表示，也将被详细介绍，帮助读者更直观地理解模糊对象间的复杂联系。 1.5 模糊推理 模糊推理是模糊集理论在决策和控制领域的核心应用。本节将介绍模糊推理的基本框架，包括模糊化、模糊规则库、模糊推理机和反模糊化等步骤。我们将讨论几种典型的模糊推理方法，如Mamdani模糊推理和Takagi-Sugeno模糊推理，并分析它们在处理不确定性和模糊信息方面的优势。 第二章 模糊信息处理方法 本章将进一步深入探讨模糊集理论在信息处理中的具体方法和技术。 2.1 模糊聚类 聚类是数据挖掘和模式识别中的基本任务，旨在将相似的数据对象划分到同一组。模糊聚类则允许数据对象同时属于多个簇，其隶属于度由一个介于0和1之间的值表示。本节将重点介绍模糊C均值（FCM）算法，详细阐述其原理、算法流程和优缺点。我们还将讨论FCM算法的改进算法，如加权FCM、核FCM等，以及它们在处理不同类型数据时的优势。 2.2 模糊模式识别 模式识别的任务是从数据中识别出具有特定特征的模式。模糊模式识别技术利用模糊逻辑来描述和识别模式，能够更好地处理数据中的模糊性和不确定性。本节将介绍基于模糊规则的模式识别方法，以及如何利用模糊神经网络等混合模型进行模式识别。我们将讨论模糊模式识别在图像识别、语音识别等领域的应用潜力。 2.3 模糊分类 分类是根据已知类别的信息，对未知数据进行归类。模糊分类允许将数据对象以模糊的方式分配到各个类别，提高了分类的灵活性和鲁棒性。本章将详细介绍几种经典的模糊分类方法，如基于模糊决策树的分类、基于模糊规则的分类以及利用模糊逻辑进行支持向量机（SVM）分类等。我们将分析不同方法的原理、实现步骤以及在实际应用中的效果。 2.4 模糊综合评价 模糊综合评价是一种将模糊数学理论应用于多因素、多指标评价的方法，适用于评价对象难以用精确的数值来描述的情况。本节将介绍模糊综合评价的基本模型，包括确定评价指标、构造模糊判断矩阵、计算权重向量以及得出综合评价结果等步骤。我们将分析该方法在社会、经济、技术等领域的广泛应用，例如对项目可行性、产品质量、人才评价等的模糊综合评价。 2.5 模糊数学在数据降维和特征提取中的应用 在处理高维数据时，降维和特征提取是至关重要的一步。本章将探讨模糊数学方法在这些任务中的应用。我们将介绍如何利用模糊逻辑和模糊聚类等技术来提取数据的关键特征，以及如何通过模糊方法降低数据的维度，从而提高后续处理的效率和准确性。 第三章 光谱信息处理中的模糊方法应用 本章将聚焦于模糊集理论在光谱信息处理这一特定领域的应用。光谱信息具有维度高、信息量大、噪声多且存在一定模糊性的特点，模糊方法在此领域展现出独特的优势。 3.1 光谱信息概述与挑战 本节将简要介绍光谱信息的来源（如可见光、红外、紫外光谱等）及其在物质成分分析、遥感、医学诊断等领域的重要作用。同时，我们将深入分析光谱信息处理面临的主要挑战，包括高维性、光谱混合、噪声干扰、物质成分识别的模糊性、数据稀疏性等，为后续模糊方法的引入提供理论铺垫。 3.2 基于模糊聚类的光谱数据分析 我们将详细阐述如何利用模糊聚类算法对光谱数据进行分析。例如，在遥感图像分类中，模糊聚类可以识别出具有相似光谱特征的区域，实现土地覆盖类型的模糊分类。我们将讨论如何选择合适的隶属度函数和聚类算法来处理光谱数据的模糊性，以及如何解释聚类结果以提取有意义的光谱信息。 3.3 模糊分类在光谱物质识别中的应用 识别光谱数据对应的物质成分是光谱分析的核心任务之一。本节将介绍如何构建模糊分类器，将未知光谱信号归类到已知的物质类别中。我们将讨论如何利用模糊规则库或模糊神经网络来学习物质的光谱特征，并对新的光谱数据进行模糊判断和分类。这对于识别未知样品、检测污染物等具有重要意义。 3.4 模糊综合评价在光谱数据质量评估与物质定性分析中的应用 光谱数据的质量直接影响分析结果的准确性。本章将探讨如何运用模糊综合评价方法来评估光谱数据的质量，例如考虑信号强度、信噪比、基线漂移等因素进行模糊评分。此外，对于某些难以精确量化的物质成分，模糊综合评价也可以用于进行定性分析，提供一个模糊的评价等级。 3.5 模糊模型在光谱信号去噪与增强中的作用 光谱信号中常常包含噪声，影响物质成分的识别。本节将介绍如何利用模糊逻辑和模糊推理来设计自适应的去噪算法，根据信号的模糊特性来判断和去除噪声。同时，模糊方法也可以用于光谱信号的增强，突出目标物质的光谱特征，提高信噪比。 3.6 案例分析：模糊方法在特定光谱应用中的实例 为具体说明模糊方法在光谱信息处理中的实际效果，本章将提供若干详细的案例分析。例如，可以选取遥感影像的分类、环境污染物的光谱识别、食品成分的光谱分析等作为研究对象，展示模糊聚类、模糊分类、模糊综合评价等方法如何在这些具体场景下解决问题，并与传统方法进行对比，突出模糊方法的优势。 结论与展望 本书系统地介绍了模糊集理论的基础知识，并深入探讨了其在光谱信息处理领域的应用。模糊集理论以其处理不确定性和模糊性的能力，为理解和分析复杂信息提供了强大的工具。在光谱信息处理中，模糊方法能够有效地应对数据的高维性、混合性、噪声干扰以及物质识别本身的模糊性，为提高分析精度、拓展应用范围提供了新的途径。 未来，模糊集理论与光谱信息处理的结合仍有巨大的研究空间。例如，可以进一步研究更先进的模糊学习模型，如模糊深度学习，以处理更复杂的光谱数据；探索模糊方法在实时光谱数据处理中的应用；以及将模糊理论与其他信息处理技术（如机器学习、人工智能）进行融合，构建更强大的光谱信息处理系统。相信随着研究的不断深入，模糊集理论必将在光谱信息科学及相关领域发挥越来越重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个长期从事遥感数据处理的从业者而言，光谱信息处理一直是工作中绕不开的关键环节。每天面对海量的卫星影像数据，如何准确、高效地从中提取有用的信息，是我和我的团队一直在探索的问题。传统的监督分类和非监督分类方法，虽然在一定程度上解决了问题，但在面对光谱信息固有的不确定性、噪声以及数据质量的波动时，其分类精度和鲁棒性往往会受到限制。因此，《{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书的出现，无疑给了我们眼前一亮的感觉。我非常期待书中能够详细阐述模糊分类理论如何有效地克服这些挑战。具体来说，我希望书中能详细介绍如何构建和优化用于光谱特征的模糊隶属度函数，如何设计适应高光谱数据特性的模糊分类模型，以及如何提高模糊分类算法的处理速度和计算效率。书中是否会探讨一些先进的模糊分类技术，例如结合机器学习的模糊系统，或者在深度学习框架下实现模糊分类？我尤其关注书中是否会提供一些针对遥感影像光谱分析的实际案例，例如利用模糊分类来提高土地覆盖分类精度、识别地质构造、监测作物健康状况，或者区分不同水体类型。这样的实践指导对我来说至关重要，能够帮助我将书中的理论知识转化为实际工作中的解决方案，进一步提升我们遥感数据处理的整体水平。

评分☆☆☆☆☆

从一个对信息科学和数据挖掘充满好奇的普通读者角度来看，《{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书的题目本身就带着一种“解密”的吸引力。光谱信息，听起来就很高深，似乎与我们日常生活有些距离，但实际上，我们每天都在通过各种方式接收和处理着“光谱”信息，比如我们看到的颜色，就是可见光的光谱表现。而“模糊分类”，则暗示了一种更灵活、更接近人脑思维的分类方式。我非常好奇，这本书是如何将这两个看似独立的领域巧妙地联系在一起的。书中是否会先从光谱信息的基础知识讲起，例如不同物质的光谱特性是什么，我们如何采集和预处理这些数据？然后，再引入模糊分类的概念，比如什么是“模糊集”，什么是“隶属度函数”，以及如何基于这些概念进行分类？我特别想知道，在光谱信息处理中，“模糊”体现在哪里？也许是因为光谱数据的连续性，或者是因为物质本身的复杂性，使得我们无法用明确的边界来区分不同的类别。书中能否通过一些生动形象的比喻，或者简单的实例，来解释模糊分类的原理，让像我这样的非专业人士也能有所领悟？我期待这本书能够提供一些具体的应用场景，比如用模糊分类来识别不同的植物叶片，或者区分不同种类的矿物。这样的案例不仅能让我理解理论，更能让我看到技术的力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对交叉学科研究充满热情的研究者，我一直关注着不同领域知识的融合与碰撞。当我在书店偶然看到《{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书时，我的第一反应是：这是一个多么有潜力的研究方向！光谱信息，作为物质的一种独特“指纹”，在科研和工程领域有着广泛的应用，从天文学的星体分析到工业界的质量控制，都离不开它。然而，光谱数据往往是高维度的，而且可能受到噪声、仪器误差以及物质本身复杂性的影响，这使得传统的精确分类方法常常显得力不从心。这时，“模糊分类”理论的引入就显得尤为重要和前瞻。我好奇书中将如何系统地阐述模糊分类的数学基础，以及它在处理光谱数据中的具体优势。是否会讲解如模糊C均值（FCM）聚类、模糊逻辑推理等经典模糊方法，并论述它们如何有效地捕捉光谱数据中的不确定性和隶属度关系？书中是否会提供一些基于模糊分类的算法框架，能够应对光谱数据中的噪声干扰和特征提取难题？我特别期待书中能够展示一些具体的应用案例，比如利用模糊分类来区分不同种类的农作物光谱，或者在遥感影像中识别不同地物类型。这些案例不仅能直观地展示模糊分类的实际效用，更能激发读者在其他光谱信息处理问题上的创新思路。这本书如果能提供一些具体的代码实现或者算法伪代码，那就更完美了，能够帮助我们这些实践者快速上手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简约而不失学术的严谨感。书名《{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》虽然有些专业，但“模糊分类”和“光谱信息处理”这两个关键词立刻勾起了我的好奇心。我一直对图像识别和数据分析领域很感兴趣，而光谱信息处理似乎是其中的一个重要分支。虽然我本人可能不是这方面的资深专家，但了解到这本书是由武小红和武斌两位教授撰写，并且由南京大学出版社出版，这无疑增加了我对它内容的期待。南京大学在基础科学研究方面的实力一直有目共睹，相信两位教授的研究成果定能达到一定的学术高度。我特别好奇书中是如何将“模糊分类”这一概念与“光谱信息处理”这一具体应用相结合的。光谱数据往往包含着丰富的、但又常常是不精确或不确定的信息，模糊分类理论在这种情况下显得尤为实用。书中是否会介绍模糊分类的一些基础理论，然后逐步深入到如何在光谱数据分析中应用这些理论？例如，在医学诊断、环境监测或材料科学等领域，光谱分析常常用于识别物质成分，而这些识别过程本身就可能存在模糊性。这本书能否提供一些具体的算法、模型，甚至是实际案例分析，来展示这种结合的威力？我设想，书中可能会通过大量的图表和公式来阐述复杂的概念，这对我这样的读者来说，既是挑战，也是学习的机会。我期待这本书能够打开我通往光谱信息处理新世界的大门，让我对数据分析和模式识别有更深刻的理解，尤其是在处理那些“非黑即白”的现实问题时，模糊分类理论的价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理论研究的价值最终体现在其解决实际问题的能力上。当我看到《{RT}模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书的标题时，我immediately联想到了我们在实际工作中遇到的许多挑战。在很多领域，我们收集到的光谱数据往往不是完美的，总会存在各种各样的问题，比如信号的噪声、采集设备的差异、以及目标物本身的内在变异性，这些都使得用传统的、基于硬性阈值的分类方法来处理变得非常困难。这时，模糊分类理论，以其能够处理不精确、不确定信息的能力，就显得格外珍贵。我希望这本书能够深入浅出地介绍模糊分类的精髓，并详细阐述它如何被有效地应用于处理这些复杂的光谱数据。我设想书中会详细讲解如何构建模糊规则，如何设计模糊推理系统，以及如何将这些模糊方法与光谱特征提取技术相结合，以达到更准确、更鲁棒的分类结果。例如，书中是否会提供一些针对光谱数据特性的模糊化方法，比如如何根据波长或反射率的数值范围来定义模糊集合？是否会讨论如何处理多光谱或高光谱数据中的冗余信息和特征选择问题？我特别关注书中是否会提供一些具体的算法实现，能够指导我们如何在实际项目中应用这些模糊分类技术，并可能通过一些案例研究来展示其在不同领域的实际效果，比如在食品安全检测、地质勘探或者环境污染监测中。