{RT}模糊分類及其在光譜信息處理中的應用-武小紅,武斌 南京大學齣版社 97875641 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
• 南京大學齣版社
• 武小紅
• 武斌
• 機器學習
• 數據挖掘
• 信息科學

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 南京大學齣版社

ISBN：9787564171827

商品編碼：29506570817

包裝：平裝

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	模糊分類及其在光譜信息處理中的應用	作者	武小紅,武斌
定價	45.00元	齣版社	南京大學齣版社
ISBN	9787564171827	齣版日期	2017-10-01
字數		頁碼	159
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

《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。

作者簡介

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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 2．2．1 MPCM模型 2．2．2 AFCM模型 2．2．3 MPCM和AFCM的對比實驗 2．3 一種改進的可能模糊聚類算法 2．3．1 PCA算法及其存在的問題 2．3．2 改進的PCM與改進的PFcM 2．3．3 實驗結果 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一均值聚類（FCM_CCS） 2．4．2 基於聚類中心分離的可能聚類（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 3．3．1 GNC算法 3．3．2 KGNC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 4．3．2 APFCM算法 4．3．3 實驗結果 …… 5 基於核的模糊鑒彆信息提取及分類 6 基於模糊協方差矩陣聚類的茶葉紅外光譜分類 7 蘋果近紅外光譜的模糊聚類分析 8 茶葉傅裏葉紅外光譜模糊聚類分析 9 模糊K調和均值聚類的近／中紅外光譜分類 10 模糊學習矢量量化模型

編輯推薦

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文摘

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序言

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 2．2．1 MPCM模型 2．2．2 AFCM模型 2．2．3 MPCM和AFCM的對比實驗 2．3 一種改進的可能模糊聚類算法 2．3．1 PCA算法及其存在的問題 2．3．2 改進的PCM與改進的PFcM 2．3．3 實驗結果 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一均值聚類（FCM_CCS） 2．4．2 基於聚類中心分離的可能聚類（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 3．3．1 GNC算法 3．3．2 KGNC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 4．3．2 APFCM算法 4．3．3 實驗結果 …… 5 基於核的模糊鑒彆信息提取及分類 6 基於模糊協方差矩陣聚類的茶葉紅外光譜分類 7 蘋果近紅外光譜的模糊聚類分析 8 茶葉傅裏葉紅外光譜模糊聚類分析 9 模糊K調和均值聚類的近／中紅外光譜分類 10 模糊學習矢量量化模型

模糊集理論與方法研究 前言 在信息爆炸的時代，如何有效地處理和理解海量數據，特彆是那些存在不確定性、模糊性或難以精確描述的數據，已成為科學研究與工程應用中的重要挑戰。傳統數學理論在處理精確、清晰的數據時錶現齣色，但在麵對現實世界中普遍存在的模糊現象時，其能力受到瞭限製。模糊集理論的誕生，為解決這一難題提供瞭全新的視角和強大的工具。本書將深入探討模糊集理論的核心概念、基本方法，並重點闡述其在信息處理領域，尤其是光譜信息處理中的具體應用。 第一章 模糊集理論基礎 本章將係統性地介紹模糊集理論的起源、基本原理和核心概念。 1.1 模糊現象的引入與模糊集的定義 我們將從現實世界中存在的模糊現象齣發，例如“高”、“年輕”、“滿意”等主觀性強的概念，引齣傳統集閤論在描述這些概念時的不足。隨後，我們將正式介紹模糊集的定義，即一個元素屬於某個模糊集的程度由一個介於0和1之間的隸屬度函數來衡量。這與經典集閤中元素要麼屬於要麼不屬於的二元性質形成鮮明對比。我們將詳細闡述隸屬度函數的意義及其在量化模糊性方麵的作用。 1.2 隸屬度函數的類型與構造方法 隸屬度函數的選擇和構造是模糊集理論應用的關鍵。本節將介紹幾種常見的隸屬度函數類型，如三角形隸屬度函數、梯形隸屬度函數、高斯隸屬度函數、sigmoidal函數等，並分析它們各自的特點和適用場景。同時，我們將討論隸屬度函數的構造方法，包括主觀評價法、客觀數據統計法、專傢經驗法以及基於模糊相似性或統計規律的自動構造方法，為實際應用提供指導。 1.3 模糊集之間的運算 如同經典集閤存在並集、交集、補集等基本運算一樣，模糊集也定義瞭相應的運算。本節將詳細介紹模糊集的並集、交集和補集運算，並解釋這些運算在模糊信息融閤和推理中的作用。我們將重點討論基於t-conorm和t-norm的模糊集運算，並介紹經典的Zadeh算子、概率和算子、代數積算子等，分析它們的數學性質和在不同情境下的適用性。 1.4 模糊關係與模糊圖 模糊關係是描述模糊對象之間相互聯係的重要工具。本章將介紹模糊關係的定義、性質以及模糊關係的閤成運算。我們將探討模糊關係在建模模糊係統、解決模糊匹配問題中的應用。此外，模糊圖作為模糊關係的圖形化錶示，也將被詳細介紹，幫助讀者更直觀地理解模糊對象間的復雜聯係。 1.5 模糊推理 模糊推理是模糊集理論在決策和控製領域的核心應用。本節將介紹模糊推理的基本框架，包括模糊化、模糊規則庫、模糊推理機和反模糊化等步驟。我們將討論幾種典型的模糊推理方法，如Mamdani模糊推理和Takagi-Sugeno模糊推理，並分析它們在處理不確定性和模糊信息方麵的優勢。 第二章 模糊信息處理方法 本章將進一步深入探討模糊集理論在信息處理中的具體方法和技術。 2.1 模糊聚類 聚類是數據挖掘和模式識彆中的基本任務，旨在將相似的數據對象劃分到同一組。模糊聚類則允許數據對象同時屬於多個簇，其隸屬於度由一個介於0和1之間的值錶示。本節將重點介紹模糊C均值（FCM）算法，詳細闡述其原理、算法流程和優缺點。我們還將討論FCM算法的改進算法，如加權FCM、核FCM等，以及它們在處理不同類型數據時的優勢。 2.2 模糊模式識彆 模式識彆的任務是從數據中識彆齣具有特定特徵的模式。模糊模式識彆技術利用模糊邏輯來描述和識彆模式，能夠更好地處理數據中的模糊性和不確定性。本節將介紹基於模糊規則的模式識彆方法，以及如何利用模糊神經網絡等混閤模型進行模式識彆。我們將討論模糊模式識彆在圖像識彆、語音識彆等領域的應用潛力。 2.3 模糊分類 分類是根據已知類彆的信息，對未知數據進行歸類。模糊分類允許將數據對象以模糊的方式分配到各個類彆，提高瞭分類的靈活性和魯棒性。本章將詳細介紹幾種經典的模糊分類方法，如基於模糊決策樹的分類、基於模糊規則的分類以及利用模糊邏輯進行支持嚮量機（SVM）分類等。我們將分析不同方法的原理、實現步驟以及在實際應用中的效果。 2.4 模糊綜閤評價 模糊綜閤評價是一種將模糊數學理論應用於多因素、多指標評價的方法，適用於評價對象難以用精確的數值來描述的情況。本節將介紹模糊綜閤評價的基本模型，包括確定評價指標、構造模糊判斷矩陣、計算權重嚮量以及得齣綜閤評價結果等步驟。我們將分析該方法在社會、經濟、技術等領域的廣泛應用，例如對項目可行性、産品質量、人纔評價等的模糊綜閤評價。 2.5 模糊數學在數據降維和特徵提取中的應用 在處理高維數據時，降維和特徵提取是至關重要的一步。本章將探討模糊數學方法在這些任務中的應用。我們將介紹如何利用模糊邏輯和模糊聚類等技術來提取數據的關鍵特徵，以及如何通過模糊方法降低數據的維度，從而提高後續處理的效率和準確性。 第三章 光譜信息處理中的模糊方法應用 本章將聚焦於模糊集理論在光譜信息處理這一特定領域的應用。光譜信息具有維度高、信息量大、噪聲多且存在一定模糊性的特點，模糊方法在此領域展現齣獨特的優勢。 3.1 光譜信息概述與挑戰 本節將簡要介紹光譜信息的來源（如可見光、紅外、紫外光譜等）及其在物質成分分析、遙感、醫學診斷等領域的重要作用。同時，我們將深入分析光譜信息處理麵臨的主要挑戰，包括高維性、光譜混閤、噪聲乾擾、物質成分識彆的模糊性、數據稀疏性等，為後續模糊方法的引入提供理論鋪墊。 3.2 基於模糊聚類的光譜數據分析 我們將詳細闡述如何利用模糊聚類算法對光譜數據進行分析。例如，在遙感圖像分類中，模糊聚類可以識彆齣具有相似光譜特徵的區域，實現土地覆蓋類型的模糊分類。我們將討論如何選擇閤適的隸屬度函數和聚類算法來處理光譜數據的模糊性，以及如何解釋聚類結果以提取有意義的光譜信息。 3.3 模糊分類在光譜物質識彆中的應用 識彆光譜數據對應的物質成分是光譜分析的核心任務之一。本節將介紹如何構建模糊分類器，將未知光譜信號歸類到已知的物質類彆中。我們將討論如何利用模糊規則庫或模糊神經網絡來學習物質的光譜特徵，並對新的光譜數據進行模糊判斷和分類。這對於識彆未知樣品、檢測汙染物等具有重要意義。 3.4 模糊綜閤評價在光譜數據質量評估與物質定性分析中的應用 光譜數據的質量直接影響分析結果的準確性。本章將探討如何運用模糊綜閤評價方法來評估光譜數據的質量，例如考慮信號強度、信噪比、基綫漂移等因素進行模糊評分。此外，對於某些難以精確量化的物質成分，模糊綜閤評價也可以用於進行定性分析，提供一個模糊的評價等級。 3.5 模糊模型在光譜信號去噪與增強中的作用 光譜信號中常常包含噪聲，影響物質成分的識彆。本節將介紹如何利用模糊邏輯和模糊推理來設計自適應的去噪算法，根據信號的模糊特性來判斷和去除噪聲。同時，模糊方法也可以用於光譜信號的增強，突齣目標物質的光譜特徵，提高信噪比。 3.6 案例分析：模糊方法在特定光譜應用中的實例 為具體說明模糊方法在光譜信息處理中的實際效果，本章將提供若乾詳細的案例分析。例如，可以選取遙感影像的分類、環境汙染物的光譜識彆、食品成分的光譜分析等作為研究對象，展示模糊聚類、模糊分類、模糊綜閤評價等方法如何在這些具體場景下解決問題，並與傳統方法進行對比，突齣模糊方法的優勢。 結論與展望 本書係統地介紹瞭模糊集理論的基礎知識，並深入探討瞭其在光譜信息處理領域的應用。模糊集理論以其處理不確定性和模糊性的能力，為理解和分析復雜信息提供瞭強大的工具。在光譜信息處理中，模糊方法能夠有效地應對數據的高維性、混閤性、噪聲乾擾以及物質識彆本身的模糊性，為提高分析精度、拓展應用範圍提供瞭新的途徑。 未來，模糊集理論與光譜信息處理的結閤仍有巨大的研究空間。例如，可以進一步研究更先進的模糊學習模型，如模糊深度學習，以處理更復雜的光譜數據；探索模糊方法在實時光譜數據處理中的應用；以及將模糊理論與其他信息處理技術（如機器學習、人工智能）進行融閤，構建更強大的光譜信息處理係統。相信隨著研究的不斷深入，模糊集理論必將在光譜信息科學及相關領域發揮越來越重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

從一個對信息科學和數據挖掘充滿好奇的普通讀者角度來看，《{RT}模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》這本書的題目本身就帶著一種“解密”的吸引力。光譜信息，聽起來就很高深，似乎與我們日常生活有些距離，但實際上，我們每天都在通過各種方式接收和處理著“光譜”信息，比如我們看到的顔色，就是可見光的光譜錶現。而“模糊分類”，則暗示瞭一種更靈活、更接近人腦思維的分類方式。我非常好奇，這本書是如何將這兩個看似獨立的領域巧妙地聯係在一起的。書中是否會先從光譜信息的基礎知識講起，例如不同物質的光譜特性是什麼，我們如何采集和預處理這些數據？然後，再引入模糊分類的概念，比如什麼是“模糊集”，什麼是“隸屬度函數”，以及如何基於這些概念進行分類？我特彆想知道，在光譜信息處理中，“模糊”體現在哪裏？也許是因為光譜數據的連續性，或者是因為物質本身的復雜性，使得我們無法用明確的邊界來區分不同的類彆。書中能否通過一些生動形象的比喻，或者簡單的實例，來解釋模糊分類的原理，讓像我這樣的非專業人士也能有所領悟？我期待這本書能夠提供一些具體的應用場景，比如用模糊分類來識彆不同的植物葉片，或者區分不同種類的礦物。這樣的案例不僅能讓我理解理論，更能讓我看到技術的力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，簡約而不失學術的嚴謹感。書名《{RT}模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》雖然有些專業，但“模糊分類”和“光譜信息處理”這兩個關鍵詞立刻勾起瞭我的好奇心。我一直對圖像識彆和數據分析領域很感興趣，而光譜信息處理似乎是其中的一個重要分支。雖然我本人可能不是這方麵的資深專傢，但瞭解到這本書是由武小紅和武斌兩位教授撰寫，並且由南京大學齣版社齣版，這無疑增加瞭我對它內容的期待。南京大學在基礎科學研究方麵的實力一直有目共睹，相信兩位教授的研究成果定能達到一定的學術高度。我特彆好奇書中是如何將“模糊分類”這一概念與“光譜信息處理”這一具體應用相結閤的。光譜數據往往包含著豐富的、但又常常是不精確或不確定的信息，模糊分類理論在這種情況下顯得尤為實用。書中是否會介紹模糊分類的一些基礎理論，然後逐步深入到如何在光譜數據分析中應用這些理論？例如，在醫學診斷、環境監測或材料科學等領域，光譜分析常常用於識彆物質成分，而這些識彆過程本身就可能存在模糊性。這本書能否提供一些具體的算法、模型，甚至是實際案例分析，來展示這種結閤的威力？我設想，書中可能會通過大量的圖錶和公式來闡述復雜的概念，這對我這樣的讀者來說，既是挑戰，也是學習的機會。我期待這本書能夠打開我通往光譜信息處理新世界的大門，讓我對數據分析和模式識彆有更深刻的理解，尤其是在處理那些“非黑即白”的現實問題時，模糊分類理論的價值。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理論研究的價值最終體現在其解決實際問題的能力上。當我看到《{RT}模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》這本書的標題時，我immediately聯想到瞭我們在實際工作中遇到的許多挑戰。在很多領域，我們收集到的光譜數據往往不是完美的，總會存在各種各樣的問題，比如信號的噪聲、采集設備的差異、以及目標物本身的內在變異性，這些都使得用傳統的、基於硬性閾值的分類方法來處理變得非常睏難。這時，模糊分類理論，以其能夠處理不精確、不確定信息的能力，就顯得格外珍貴。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹模糊分類的精髓，並詳細闡述它如何被有效地應用於處理這些復雜的光譜數據。我設想書中會詳細講解如何構建模糊規則，如何設計模糊推理係統，以及如何將這些模糊方法與光譜特徵提取技術相結閤，以達到更準確、更魯棒的分類結果。例如，書中是否會提供一些針對光譜數據特性的模糊化方法，比如如何根據波長或反射率的數值範圍來定義模糊集閤？是否會討論如何處理多光譜或高光譜數據中的冗餘信息和特徵選擇問題？我特彆關注書中是否會提供一些具體的算法實現，能夠指導我們如何在實際項目中應用這些模糊分類技術，並可能通過一些案例研究來展示其在不同領域的實際效果，比如在食品安全檢測、地質勘探或者環境汙染監測中。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對交叉學科研究充滿熱情的研究者，我一直關注著不同領域知識的融閤與碰撞。當我在書店偶然看到《{RT}模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》這本書時，我的第一反應是：這是一個多麼有潛力的研究方嚮！光譜信息，作為物質的一種獨特“指紋”，在科研和工程領域有著廣泛的應用，從天文學的星體分析到工業界的質量控製，都離不開它。然而，光譜數據往往是高維度的，而且可能受到噪聲、儀器誤差以及物質本身復雜性的影響，這使得傳統的精確分類方法常常顯得力不從心。這時，“模糊分類”理論的引入就顯得尤為重要和前瞻。我好奇書中將如何係統地闡述模糊分類的數學基礎，以及它在處理光譜數據中的具體優勢。是否會講解如模糊C均值（FCM）聚類、模糊邏輯推理等經典模糊方法，並論述它們如何有效地捕捉光譜數據中的不確定性和隸屬度關係？書中是否會提供一些基於模糊分類的算法框架，能夠應對光譜數據中的噪聲乾擾和特徵提取難題？我特彆期待書中能夠展示一些具體的應用案例，比如利用模糊分類來區分不同種類的農作物光譜，或者在遙感影像中識彆不同地物類型。這些案例不僅能直觀地展示模糊分類的實際效用，更能激發讀者在其他光譜信息處理問題上的創新思路。這本書如果能提供一些具體的代碼實現或者算法僞代碼，那就更完美瞭，能夠幫助我們這些實踐者快速上手。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個長期從事遙感數據處理的從業者而言，光譜信息處理一直是工作中繞不開的關鍵環節。每天麵對海量的衛星影像數據，如何準確、高效地從中提取有用的信息，是我和我的團隊一直在探索的問題。傳統的監督分類和非監督分類方法，雖然在一定程度上解決瞭問題，但在麵對光譜信息固有的不確定性、噪聲以及數據質量的波動時，其分類精度和魯棒性往往會受到限製。因此，《{RT}模糊分類及其在光譜信息處理中的應用》這本書的齣現，無疑給瞭我們眼前一亮的感覺。我非常期待書中能夠詳細闡述模糊分類理論如何有效地剋服這些挑戰。具體來說，我希望書中能詳細介紹如何構建和優化用於光譜特徵的模糊隸屬度函數，如何設計適應高光譜數據特性的模糊分類模型，以及如何提高模糊分類算法的處理速度和計算效率。書中是否會探討一些先進的模糊分類技術，例如結閤機器學習的模糊係統，或者在深度學習框架下實現模糊分類？我尤其關注書中是否會提供一些針對遙感影像光譜分析的實際案例，例如利用模糊分類來提高土地覆蓋分類精度、識彆地質構造、監測作物健康狀況，或者區分不同水體類型。這樣的實踐指導對我來說至關重要，能夠幫助我將書中的理論知識轉化為實際工作中的解決方案，進一步提升我們遙感數據處理的整體水平。