粗糙集在前视红外图像质量指标约简中的应用

• 作者: 孙继银 林熙烨 王鹏 郭文普
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 前视红外 图像质量评价 粗糙集 因子分析 指标约简
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 279-282
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.04.080

摘要

为了对因子分析之后保留的前视红外图像质量指标作进一步约简,把目标是否正确匹配的决策问题抽象成决策信息系统,运用粗糙集理论中的属性约简方法去除了对图像质量影响不显著的指标,得到了包含5个指标的一种约简.由于粗糙集属性约简在原理上防止了属性之间的强相关性,所以直接采用粗糙集理论再次约简最初的15个指标,得到了包含5个指标的另一种约简.对比实验表明,无论是与因子分析结合使用,还是单独直接使用,以粗糙集约简结果为输入的BP神经网络图像质量评价模型在收敛速度和预测精度上都具有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙继银	第二炮兵工程大学四系	87	711	15.0	22.0
2	郭文普	第二炮兵工程大学四系	25	121	6.0	10.0
3	王鹏	第二炮兵工程大学四系	24	51	4.0	5.0
4	林熙烨		1	2	1.0	1.0