模糊分类及其在光谱信息处理中的应用武小红，武斌东南大学出版社9787564171827 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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武小红，武斌 著

图书标签:

• 模糊分类
• 光谱信息处理
• 模式识别
• 图像处理
• 数据挖掘
• 机器学习
• 东南大学出版社
• 武小红
• 武斌
• 信息科学

店铺： 一碧万顷图书专营店

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564171827

商品编码：29492510951

出版时间：2017-09-30

页数：159

图书基本信息
书名：	模糊分类及其在光谱信息处理中的应用
丛书名：
作者/主编：	武小红，武斌
出版社：	东南大学出版社
ISBN号：	9787564171827
出版年份：	2017年10月

版次：	第 1 版
总页数：	159页
开本：	16
图书定价：	45元
实际重量：	0.236kg
新旧程度：	正版全新

编辑推荐

《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》可为研究模糊分类、模式识别和近红外光谱信息处理方向的科研工作者提供借鉴和参考，也可为从事农产品、食品近红外光谱信息的分析和处理的研究生和教师提供参考。

目录

1绪论
1.1模糊分类概述
1.2模糊分类的发展概况
1.3模糊分类的基本理论简介
1.3.1模糊集合
1.3.2基于目标函数的模糊聚类
1.3.3模糊判别分析
1.4本章小结
参考文献
2模糊混合聚类模型
2.1模糊聚类概述
2.2联合模糊C—均值聚类模型
2.2.1MPCM模型
2.2.2AFCM模型
2.2.3MPCM和AFCM的对比实验
2.3一种改进的可能模糊聚类算法
2.3.1PCA算法及其存在的问题
2.3.2改进的PCM与改进的PFCM
2.3.3实验结粜
2.4基于聚类中心分离的可能模糊聚类模型
2.4.1基于聚类中心分离的模糊C—均值聚类（FCM_CCS）
2.4.2基于聚类中心分离的可能聚娄（PCM_CCS）
2.4.3基于聚类中心分离的可能模糊聚类（PFCM_CCS）
2.4.4实验结果
2.5一种混合可能聚类算法
2.5.1算法描述
2.5.2实验结果
2.6联合模糊熵聚类
2.6.1算法描述
2.6.2实验结果
2.7本章小结
参考文献
3基于核的模糊聚类
3.1核模糊聚类概述
3.2基于核的修正可能C均值聚类
3.2.1算法描述
3.2.2实验结果
3.3基于核的广义噪声聚类算法
3.3.1GNC算法
3.3.2KGNC算法
3.3.3实验结果
3.4基于核的可能模糊c_均值聚类
3.4.1算法描述
3.4.2实验结果
3.5基于核的聚类中心分离的模糊C—均值聚类
3.5.1算法描述
3.5.2实验结果
3.6基于核的类间分离聚类
3.6.1算法描述
3.6.2实验结果
3.7本章小结
参考文献
4基于非欧氏距离的模糊聚类算法
4.1引言
4.2一种新的非欧氏距离
4.3基于非欧氏距离可能模糊C—均值聚类算法
4.3.1可能模糊C—均值聚类算法
4.3.2APFCM算法
4.3.3实验结果
4.4基于非欧氏距离可能聚类算法
4.4.1IPCM算法
4.4.2AIPCM算法
4.4.3实验结果
4.5本章小结
参考文献
5基于核的模糊鉴别信息提取及分类
5.1引言
5.2基于核的模糊判别分析（KFDA）
5.2.1KFDA算法
5.2.2实验结果
5.3模糊主元分析及其核模型
5.3.1模糊主元分析
5.3.2基于核的模糊主元分析
5.3.3实验结果
5.4模糊非相关判别转换（FUDT）及其核模型
5.4.1非相关判别转换（UDT）
5.4.2模糊非相关判别转换（FUDT）
5.4.3基于核的模糊非相关判别分析
5.4.4苹果近红外光谱的线性和非线性鉴别信息提取实验
5.5基于核的模糊K—近邻法
5.5.1模糊K—近邻法
5.5.2基于棱的模糊K—近邻法
5.5.3实验结果
5.6本章小结
参考文献
6基于模糊协方差矩阵聚类的茶叶红外光谱分类
6.1一种混合GK聚类
6.1.1算法描述
6.1.2实验结果
6.2模糊协方差矩阵的可能模糊聚类
6.2.1算法描述
6.2.2实验结粜
6.3本聋小结
参考文献
7苹果近红外光谱的模糊聚类分析
7.1苹果近红外光谱检测研究
7.1.1国外研究进展
7.1.2国内研究进展
7.2苹果近红外光谱模糊聚类
7.2.1GK和GG模糊聚类
7.2.2一种混合模糊类间分离聚类
7.2.3实验结果
7.3一种快速联合模糊C—均值聚类
7.3.1FAFCM聚类
7.3.2实验结果
7.4本章小结
参考文献
8茶叶傅里叶红外光谱模糊聚类分析
8.1模糊鉴别C—均值聚类
8.1.1算法描述
8.1.2实验结果
8.2模糊鉴别学习矢量量化
8.2.1算法描述
8.2.2实验结果
8.3一种广义噪声聚类
8.3.1算法描述
8.3.2实验结果
8.4本章小结
参考文献
9模糊K调和均值聚类的近／中红外光谱分类
9.1K调和均值聚类
9.2广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别
9.2.1算法描述
9.2.2实验结果
9.3一种混合模糊K调和均值聚类
9.3.1算法描述
9.3.2实验结果
9.4本章小结
参考文献
10模糊学习矢量量化模型
10.1可能模糊学习矢量量化
10.1.1算法描述
10.1.2实验结果
10.2无监督可能模糊学习矢量量化的近红外光谱生菜品种鉴别
10.2.1算法描述
10.2.2实验结果
10.3一种基于优化的模糊学习矢量量化的苹果分类
10.3.1算法描述
10.3.2实验结果
10.4联合模糊学习矢量量化
10.4.1算法描述
10.4.2实验结果
10.5本章小结
参考文献

　《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》主要研究模糊分类中的模糊聚类，模糊特征提取和模糊分类器以及它们在农产品／食品的近红外光谱信息处理中的应用。模糊聚类算法涉及模糊c_均值聚类、联合模糊C_均值聚类、利用核方法和新的非欧氏距离改进一些模糊聚类、一种改进的可能模糊C_均值聚类算法等。模糊特征提取涉及模糊线性判别分析、核模糊主成分分析、核模糊判别分析、模糊非相关判别分析等。模糊分类器涉及模糊K近邻，核模糊K近邻。用模糊聚类算法对苹果近红外光谱、生菜近红外光谱、茶叶中红外光谱进行分类。用模糊线性判别分析和模糊非相关判别分析提取近红外光谱的鉴别信息。
　　《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》可为研究模糊分类、模式识别和近红外光谱信息处理方向的科研工作者提供借鉴和参考，也町为从事农产品、食品近红外光谱信息的分析和处理的研究生和教师提供参考。

模糊分类理论与实践：探索海量数据中的模式与关联 在信息爆炸的时代，如何有效地从海量、异质、甚至模糊的数据中提取有价值的信息，一直是科学研究和工程应用中的重大挑战。传统的精确分类方法在面对现实世界中普遍存在的模糊性和不确定性时，往往显得力不从心。而模糊分类技术，作为一种能够处理模糊信息、捕捉细微差异并揭示内在关联的强大工具，为我们理解和应用复杂数据提供了全新的视角和方法。 本书深入探讨了模糊分类的理论基础、关键算法及其在多个领域的创新应用。我们从模糊集合论的基本概念出发，阐述了模糊隶属度函数、模糊关系、模糊逻辑等核心要素，为理解模糊分类的运作机制奠定坚实的基础。随后，本书系统地介绍了各种主流的模糊分类算法，包括基于模糊聚类的方法、基于模糊规则的方法、基于模糊神经网络的方法以及混合式模糊分类模型。对于每种算法，我们都详细剖析其原理、优缺点，并通过具体的算例进行说明，帮助读者理解其适用场景和操作细节。 一、模糊分类理论精要：驾驭模糊性，洞察数据本质 模糊分类的核心在于其能够超越传统二元逻辑的局限，赋予数据“部分属于”的特性。这意味着一个数据点可以同时属于多个类别，其隶属于程度由隶属度函数来量化。本书将详细介绍： 模糊集合与隶属度函数： 深入剖析模糊集合的概念，理解隶属度函数的构建原则与选择策略。我们将探讨不同类型的隶属度函数（如三角隶属度函数、梯形隶属度函数、高斯隶属度函数等）如何有效地刻画数据的不确定性，并介绍基于数据分布和专家知识确定隶属度函数的方法。 模糊关系与相似性度量： 模糊关系是连接不同数据点或特征的重要桥梁。本书将介绍模糊关系代数、模糊等价关系等概念，并探讨多种模糊相似性度量方法，如Jaccard指数、余弦相似度、欧氏距离的模糊化等，它们能够更准确地衡量数据之间的“模糊相似度”。 模糊逻辑与决策规则： 模糊逻辑是模糊分类推理的基石。我们将深入讲解模糊蕴含、模糊合取、模糊析取等基本运算，以及如何构建和应用模糊规则集。这些规则能够以“如果…那么…”的形式，将模糊的输入映射到模糊的输出，从而实现复杂的分类决策。 模糊推理机制： 详细阐述基于模糊规则的推理方法，包括Mamdani模糊推理和Takagi-Sugeno模糊推理。我们将解析其工作流程，包括模糊化、规则评估、模糊规则合成与去模糊化等关键步骤，并展示如何通过这些推理机制实现对未知数据的分类。 二、主流模糊分类算法详解：从原理到实践的深度探索 本书不仅停留在理论层面，更侧重于将模糊分类理论转化为具体的算法实现。我们精心挑选并深入解析了多种经典与前沿的模糊分类算法，旨在为读者提供一套完整的算法工具箱。 基于模糊聚类的分类方法： 模糊聚类（如模糊C均值，FCM）是模糊分类的重要基础。本书将详细介绍FCM算法的原理，包括如何定义目标函数、进行迭代优化，并探讨如何将聚类结果转化为分类模型。我们将讨论如何利用模糊聚类揭示数据内在的簇结构，并为每个簇赋予清晰的语义描述，进而为新数据提供分类依据。此外，还将介绍模糊隶属度作为特征增强技术，提高传统分类器性能。 基于模糊规则的分类器（Fuzzy Rule-Based Classifiers, FRBCs）： FRBCs通过学习一组“如果-那么”规则来实现分类。本书将重点介绍几种典型的FRBCs算法，例如： 模糊决策树（Fuzzy Decision Trees）： 融合模糊逻辑与决策树结构，生成具有模糊分支和模糊叶节点的决策树。我们将分析其如何处理模糊属性并生成易于理解的模糊规则。 基于数据驱动的规则生成算法： 如Apriori-based规则生成、基于遗传算法的规则优化等。这些方法能够自动从数据中提取有效的模糊规则，减少人工干预。 模糊关联规则挖掘： 借鉴关联规则挖掘的思想，寻找数据中的模糊模式，并将其转化为分类规则。 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNNs）： FNNs将模糊逻辑的推理能力与神经网络的学习能力相结合，能够构建具有自学习和自适应能力的分类模型。本书将详细介绍不同类型的FNNs，包括： ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）： 作为一种经典的FNN模型，ANFIS能够有效地学习隶属度函数和模糊规则，实现高效的分类。我们将详细解析ANFIS的结构、学习算法以及在不同场景下的应用。 基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模糊化模型： 探讨如何将模糊逻辑融入深度学习模型，提升其处理模糊数据的能力，尤其是在图像识别和序列数据分析领域。 混合式模糊分类模型： 现实世界中的数据往往复杂多样，单一的模糊分类算法可能难以满足所有需求。本书还将介绍如何结合多种模糊分类技术，或将模糊分类与其他机器学习技术（如支持向量机、集成学习等）相结合，构建更强大、更鲁棒的混合式分类模型。我们将分析不同混合策略的优势，并提供设计和实现此类模型的指导。 三、模糊分类的创新应用：驱动各领域数据处理的革新 模糊分类技术的应用领域极其广泛，其独特的处理模糊性和不确定性的能力，使其在众多学科和行业中发挥着至关重要的作用。本书精选了多个具有代表性的应用案例，展示了模糊分类技术的强大潜力和创新价值。 光谱信息处理中的应用： 高光谱图像分类： 针对高光谱图像中像素点光谱特征的模糊性和连续性，模糊分类技术能够有效区分具有相似但又不完全相同的地物类别，例如，在遥感图像中区分不同类型的植被、土壤或矿物。我们将详细探讨如何利用模糊分类器处理高光谱数据的“混合像元”问题，提高分类精度。 物质成分识别与定量分析： 在化学、材料科学等领域，光谱数据往往包含大量模糊信息，例如，不同物质的混合会产生复杂的混合光谱。模糊分类技术能够帮助我们从这些混合光谱中准确识别出潜在的物质成分，甚至进行一定程度的定量分析，例如，在食品安全检测中识别掺假物，或在环境监测中识别污染物。 光谱特征提取与降维： 探讨如何利用模糊理论构建光谱特征提取器，或将模糊隶属度作为新的特征维度，以增强分类器性能。同时，介绍模糊聚类在光谱数据降维方面的应用，将高维光谱信息映射到低维的模糊子空间，降低计算复杂度。 生物医学信息学： 疾病诊断与风险预测： 利用模糊逻辑处理医学影像（如CT、MRI）中病灶的模糊边界，或将病人的模糊生理指标（如体温、血压的轻微波动）纳入诊断模型，提高诊断的灵敏度和特异性。 基因表达数据分析： 基因表达数据往往存在噪声和不确定性，模糊分类技术能够帮助识别具有模糊表达模式的基因集，发现潜在的生物标志物。 药物研发与筛选： 基于化合物的模糊结构-活性关系进行药物分子筛选，寻找具有潜在疗效的候选药物。 图像与视频处理： 模糊目标检测与识别： 在复杂背景或遮挡环境下，对目标进行模糊检测，例如，在视频监控中识别模糊的行人或车辆。 图像分割与边缘检测： 利用模糊逻辑处理图像中像素灰度或颜色的模糊过渡，实现更精细的图像分割和更准确的边缘检测。 人脸识别与表情分析： 捕捉人脸特征的细微变化和模糊过渡，提高人脸识别的鲁棒性，以及对表情的细致分析。 金融与经济领域： 信用风险评估： 将借款人的模糊财务指标纳入评估模型，提高信用风险评估的准确性。 股票市场预测： 捕捉股票市场中模糊的价格波动和交易量变化，构建模糊预测模型。 客户细分与市场营销： 基于客户的模糊购买行为和偏好进行细分，制定更精准的市场营销策略。 其他领域： 自然语言处理： 处理文本中的词义模糊性、句子结构的模糊性，实现更智能的文本分类和信息检索。 智能控制系统： 构建模糊逻辑控制器，用于处理复杂的、非线性的控制对象，实现更平稳、高效的控制。 推荐系统： 基于用户模糊的偏好和历史行为，提供更个性化的推荐。 结语 本书旨在为读者提供一个全面、深入的模糊分类理论与实践的知识体系。通过对理论基础的严谨阐述、对主流算法的详细解析以及对前沿应用的深入探讨，我们希望能够激发读者对模糊分类技术的兴趣，并帮助他们在各自的研究和工程领域中，有效运用这些强大工具，驾驭海量数据中的模糊性，发掘隐藏的模式与关联，从而推动科学研究和技术创新的发展。本书不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往理解复杂世界、解决现实问题新途径的窗口。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对人工智能和模式识别领域充满好奇的学习者，我对“模糊分类”这个概念一直有着浓厚的兴趣。传统的分类方法，尤其是那些基于硬阈值的算法，在面对现实世界中数据本身的“模糊性”时，往往显得有些捉襟见肘。比如，当我们试图区分某些相似的植物种类，或者识别具有微妙色差的材料时，简单的“是”或“否”的判断就显得过于武断。而“模糊”的概念，恰恰能够捕捉到这种不确定性和渐变性。当我看到这本书的书名时，我感到眼前一亮，因为它将模糊分类与“光谱信息处理”这一重要的应用领域相结合。光谱信息，我们知道，包含了物质的独特“指纹”，但在实际采集和处理过程中，由于环境因素、仪器误差等原因，往往会带有很多噪声和模糊性。如何有效地从这些模糊的光谱数据中提取有用的信息，并进行准确的分类，一直是该领域的研究难点。我希望这本书能够深入浅出地介绍模糊分类的理论基础，比如模糊集合、隶属度函数、模糊规则等，并详细阐述这些理论如何被应用于光谱数据的预处理、特征提取和最终分类。我对书中可能包含的各种模糊分类模型，以及它们在不同类型光谱数据（如高光谱、多光谱）上的性能表现，充满了浓厚的探索欲。

评分☆☆☆☆☆

我对人工智能在科学研究中的应用一直保持着高度关注，尤其是在那些能够处理复杂、不确定性信息的领域。模糊分类，作为一个能够模拟人类模糊思维过程的数学工具，一直让我觉得它在处理现实世界中的复杂问题时拥有巨大的潜力。而这本书将模糊分类的理论巧妙地与“光谱信息处理”这一重要且极具挑战性的领域相结合，这让我觉得它非常有分量。光谱数据，其内在的连续性和不确定性，使得传统的硬分类算法在面对细微的化学成分差异、混合像元或者噪声干扰时，往往显得力不从心。模糊分类，以其能够允许样本同时属于多个类别的特性，以及能够用隶属度来描述这种“归属程度”的能力，似乎是处理这类问题的理想选择。我迫切想知道，书中将如何构建模糊分类的模型，它会采用哪些主要的模糊分类算法，比如模糊C均值（FCM）、模糊神经网络（FNN）或者其他更先进的模型。我尤其关注书中对于隶属度函数的选择和设计，以及模糊推理过程的详细介绍，这些都是实现有效光谱分类的关键。如果书中能够提供具体的算例，展示模糊分类如何在实际的光谱信息处理任务中，例如物质识别、环境监测、医学诊断等，取得比传统方法更优越的结果，那么这本书的价值将是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对那些能够处理现实世界复杂性的技术都非常着迷，特别是那些能够超越简单二元判断的算法。模糊分类，这个概念听起来就非常有潜力，它不像传统的硬分类那样非此即彼，而是允许事物在不同类别之间具有一定的“模糊”程度，这似乎更能反映我们现实世界中许多现象的本质。而这本书将这一概念与“光谱信息处理”相结合，更是让我觉得它具有极高的实用价值。我们知道，光谱数据往往充满了细微的变化和模糊的边界，尤其是在区分一些相似度很高的物质或者监测动态变化时，传统的硬分类方法很容易捉襟见肘。我非常好奇，这本书将如何阐述模糊分类的理论框架，它是否会介绍一些经典和前沿的模糊分类算法，比如模糊C均值、贝叶斯模糊分类器，亦或是基于神经网络的模糊系统。我更期待书中能够详细讨论这些算法在处理光谱信息时，如何有效地构建隶属度函数，如何进行模糊规则的提取和推理，以及如何通过实际案例来展示模糊分类在提高分类精度、鲁棒性和可解释性方面的优势。如果书中能够提供一些关于参数调优和模型评估的指导，那就更加完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，字体清晰，给人一种专业严谨的感觉。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅仅是浏览目录和前言，我就能感受到作者们在“模糊分类”这一领域所付出的心血。模糊分类，这个概念本身就充满了吸引力，它似乎能够弥合传统分类中非此即彼的僵化界限，引入更符合现实世界复杂性的“模糊”维度。尤其想到它在光谱信息处理中的应用，更是让我充满期待。光谱信息，我们知道，往往是连续的、多维度的，并且充满了噪声和不确定性。传统的硬分类方法可能难以捕捉到光谱数据中细微的变化和内在的相似性。而模糊分类，是否能够提供一种更灵活、更鲁棒的分析框架，从而在图像识别、物质成分分析、遥感数据处理等领域取得突破？我非常好奇作者将如何构建理论模型，如何设计具体的算法，以及如何通过实际案例来验证其有效性。从书名来看，理论与实践并重，这正是我希望看到的。我尤其关注书中关于模糊集的构建、隶属度函数的选择以及模糊推理机制的阐述，这些都是实现有效模糊分类的关键。希望这本书能够为我打开新的研究视野，提供解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

我最近在工作中遇到了一个棘手的问题，涉及到海量遥感影像的自动解译。现有的分类算法在面对复杂地物混合像元时，效果并不理想，经常出现错分或者漏分的情况。因此，我一直在寻找一种能够处理这种“模糊”边界的分类方法。偶然间发现了这本书，立刻被“模糊分类及其在光谱信息处理中的应用”这个主题所吸引。我一直觉得，现实世界中的很多事物都不是非黑即白的，光谱信息更是如此，不同类别的光谱曲线往往存在重叠和过渡区域。传统的硬分类算法，例如支持向量机或者K-means，在处理这类问题时显得有些力不从心。而模糊分类，顾名思义，就是能够允许一个样本同时属于多个类别，并且具有不同的隶属度，这似乎正是解决我目前困境的“钥匙”。我非常期待书中能够详细介绍各种模糊分类算法的原理，例如模糊C均值（FCM）、模糊神经网络（FNN）等，并且能够结合具体的遥感光谱数据，给出详细的实现步骤和参数设置指南。如果书中能提供一些实际的案例分析，展示模糊分类是如何在遥感影像解译中提升精度和鲁棒性的，那就更好了。这本书是否能够成为我解决实际问题的“救星”，我拭目以待。