基于傅立叶变换的多维数据可视化分类

• 作者: 于家新 刘文远 李芳 洪文学 王宝文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据可视化 雷达图 傅立叶描述子 形状识别 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 173-175
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3551字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.15.063

摘要

基于雷达图表示多维数据的原理,提出一种利用傅立叶描述子识别雷达图形的可视化数据分类新方法.该方法采用多元统计中的雷达图表示多维数据,不同模式类别的多维数据构成不同形状的雷达图形.在此基础上对雷达图的边界曲线进行傅立叶变换,计算傅立叶描述子作为雷达图的图形特征,并运用改进的概率神经网络进行识别.实验结果表明该方法具有较好的分类效果,分类精度比传统分类方法提高了约8.25%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪文学	燕山大学电气工程学院	171	1752	22.0	36.0
2	刘文远	燕山大学信息工程学院	154	739	14.0	19.0
3	王宝文	燕山大学信息工程学院	54	237	8.0	12.0
4	李芳	燕山大学信息工程学院	11	93	6.0	9.0
5	于家新	燕山大学信息工程学院	7	28	4.0	5.0