基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法

• 作者: 吴小俊 杨静宇 王士同 邵俊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 属性约简 属性重要度 近似约简误差
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 225-227
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.03.080

摘要

对特征抽取方法进行了研究,提出一种新的特征抽取方法,克服了Roman W等提出的特征抽取方法中缺乏鉴别信息的缺点.通过对高维的人脸数据用PCA和LDA降维,利用粗糙集理论中的属性约简算法进行进一步的维数压缩.实验结果表明,该方法具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江苏科技大学电子与信息学院	170	1079	17.0	22.0
3	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
4	杨静宇	南京理工大学信息学院	623	11098	50.0	74.0
7	邵俊	江苏科技大学电子与信息学院	2	1	1.0	1.0