计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2008年
15期
173-175
,共3页
于家新%刘文远%李芳%王宝文%洪文学
于傢新%劉文遠%李芳%王寶文%洪文學
우가신%류문원%리방%왕보문%홍문학
数据可视化%雷达图%傅立叶描述子%形状识别%概率神经网络
數據可視化%雷達圖%傅立葉描述子%形狀識彆%概率神經網絡
수거가시화%뢰체도%부립협묘술자%형상식별%개솔신경망락
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%.
基于雷達圖錶示多維數據的原理,提齣一種利用傅立葉描述子識彆雷達圖形的可視化數據分類新方法.該方法採用多元統計中的雷達圖錶示多維數據,不同模式類彆的多維數據構成不同形狀的雷達圖形.在此基礎上對雷達圖的邊界麯線進行傅立葉變換,計算傅立葉描述子作為雷達圖的圖形特徵,併運用改進的概率神經網絡進行識彆.實驗結果錶明該方法具有較好的分類效果,分類精度比傳統分類方法提高瞭約8.25%.
기우뢰체도표시다유수거적원리,제출일충이용부립협묘술자식별뢰체도형적가시화수거분류신방법.해방법채용다원통계중적뢰체도표시다유수거,불동모식유별적다유수거구성불동형상적뢰체도형.재차기출상대뢰체도적변계곡선진행부립협변환,계산부립협묘술자작위뢰체도적도형특정,병운용개진적개솔신경망락진행식별.실험결과표명해방법구유교호적분류효과,분류정도비전통분류방법제고료약8.25%.
