模糊分类及其在光谱信息处理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

武小红，武斌 著

图书标签:

• 模糊数学
• 光谱分析
• 信息处理
• 模式识别
• 分类算法
• 数据挖掘
• 图像处理
• 机器学习
• 遥感
• 人工智能

出版社： 南京大学出版社

ISBN：9787564171827

版次：1

商品编码：12259490

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：159

字数：211000

正文语种：中文

内容简介

　　《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。

内页插图

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
2．2．1 MPCM模型
2．2．2 AFCM模型
2．2．3 MPCM和AFCM的对比实验
2．3 一种改进的可能模糊聚类算法
2．3．1 PCA算法及其存在的问题
2．3．2 改进的PCM与改进的PFcM
2．3．3 实验结果
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一均值聚类（FCM_CCS）
2．4．2 基于聚类中心分离的可能聚类（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
3．3．1 GNC算法
3．3．2 KGNC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
4．3．2 APFCM算法
4．3．3 实验结果
……

5 基于核的模糊鉴别信息提取及分类
6 基于模糊协方差矩阵聚类的茶叶红外光谱分类
7 苹果近红外光谱的模糊聚类分析
8 茶叶傅里叶红外光谱模糊聚类分析
9 模糊K调和均值聚类的近／中红外光谱分类
10 模糊学习矢量量化模型

前言/序言

　　模糊分类是模式识别中一个重要的分支，它是模糊数学在信息科学中的应用之一。当精确数学方法无法处理自然和社会中的模糊事物时，模糊数学随着科技发展的需要诞生了。当我们需要对一些模糊的事物进行分类时，模糊分类比传统分类方法更能够体现事物的不确定性。在模糊分类算法中模糊聚类应用得最广泛，它广泛应用于汉字字符识别、语音识别、图像处理和雷达目标识别等等。但是，涉及应用模糊分类处理近／中红外光谱信息方面的相关文献比较少，而这正是本书的主要论述内容。
　　本书主要论述了模糊分类中的一些算法，尤其是模糊聚类分析。同时，将模糊分类应用到农产品／食品的近红外／中红外光谱信息处理中。如何提高聚类准确率，降低噪声的影响，减少聚类时间是模糊聚类分析时要解决的主要问题，也是本书主要的论述内容。
　　本书主要研究模糊分类中的三大部分：模糊聚类，模糊特征提取和模糊分类器。在分析现有的几种模糊聚类基础上提出了一些新的模糊聚类算法以提高聚类的准确性，减少聚类时间和提高聚类性能，同时结合核方法和新的距离测度改进模糊聚类算法，研究苹果近红外光谱、生菜近红外光谱和茶叶中红外光谱的模糊聚类分析。本书的主要内容包括：第1章介绍了模糊分类的发展概况和基本理论知识；第2章论述了几种模糊混合聚类模型；第3章应用核方法改进现有的几种模糊聚类算法；第4章论述了基于非欧氏距离的模糊聚类算法；第5章论述了模糊鉴别信息提取算法及基于核的模糊鉴别信息提取算法和基于核的模糊K-近邻法；第6章论述了两种新的GK聚类算法以及它们在茶叶红外光谱分类中的应用；第7章论述了苹果近红外光谱的模糊聚类分析；第8章论述了模糊鉴别C均值聚类，模糊鉴别学习矢量量化和一种广义噪声聚类以及它们在茶叶红外光谱分类中的应用；第9章论述了两种新的模糊K调和均值聚类以及它们在光谱分类中的应用；第10章论述了四种模糊学习矢量量化模型以及它们在光谱分类中的应用。
　　本书主要由江苏大学武小红副教授（撰写了15.1万字）和滁州职业技术学院武斌副教授（撰写了6万字）完成。在本书写作过程中，孙俊教授、李敏教授给予了大力支持并提供了宝贵的建议和帮助。本书的出版获得了安徽省高等教育振兴计划人才项目“高校优秀青年人才支持计划”（皖教秘人[2014]181号）和江苏高校优势学科建设工程资助项目PAPD的资助。在此表示衷心的感谢。
　　由于作者业务水平和时间所限，书中难免存在错误和不当之处，敬请读者批评指正；

模糊分类及其在光谱信息处理中的应用 书籍简介 本书深入探讨了模糊分类这一核心概念，并着重阐述了其在日益重要的光谱信息处理领域中的一系列创新性应用。随着现代科学技术的飞速发展，我们能够获取和分析的光谱数据量呈爆炸式增长，这为各个学科领域带来了前所未有的机遇，同时也带来了严峻的挑战。在海量、复杂且往往带有噪声的光谱数据中，如何有效地提取有用信息，进行准确的分类和识别，是当前研究的热点与难点。本书正是瞄准这一关键问题，系统梳理了模糊分类的理论基础，并将其巧妙地应用于解决光谱信息处理中的各种实际问题。 第一章：模糊集合论与模糊逻辑基础 在深入探讨模糊分类的应用之前，我们首先需要构建坚实的理论基石。本章将系统介绍模糊集合论的起源、基本概念以及核心运算。我们将从经典集合论出发，引出模糊集合的定义，包括隶属度函数、隶属度空间等关键要素。随后，我们将详细阐述模糊集合的交、并、补等基本运算，并探讨它们在模糊推理中的作用。 紧接着，本章将引入模糊逻辑的概念。我们将解释模糊逻辑与经典逻辑的区别，重点介绍命题模糊逻辑和一阶模糊逻辑。通过对模糊蕴含、模糊联结词的讲解，我们将展示模糊逻辑如何能够处理和推理不精确、不确定或含糊不清的信息。此外，本章还将介绍模糊规则库、模糊推理机等模糊系统构建的基本组件，为后续章节中复杂应用的理解打下基础。我们将通过大量的实例，来帮助读者直观地理解模糊理论的核心思想，为后续的学习做好铺垫。 第二章：模糊分类理论与算法 本章是本书的核心理论章节，将聚焦于模糊分类的各种理论模型和算法。我们将从模糊分类的定义出发，阐述其相对于传统硬分类方法的优势，即能够处理样本隶属于多个类别的模糊性。我们将介绍几种经典的模糊分类器，包括： 模糊C均值（FCM）聚类算法： FCM算法是一种广泛应用的模糊聚类方法，它能够将数据点分配给簇的隶属度，而不是将其硬性地分配给某个簇。本章将详细介绍FCM算法的原理、迭代过程以及优缺点，并讨论其参数选择和收敛性问题。 模糊决策树： 传统决策树将样本划分到单一的叶节点，而模糊决策树则允许样本以一定的隶属度属于多个叶节点，从而实现更精细的分类。我们将探讨如何构建模糊决策树，包括模糊规则的生成以及模糊推理的应用。 基于模糊规则的分类器： 这类分类器通常通过一组模糊规则来描述类别特征，并利用模糊推理进行分类。我们将介绍如何从数据中提取模糊规则，以及如何使用不同的推理方法（如Mamdani推理、Sugeno推理）来进行分类。 支持向量机（SVM）的模糊化： 我们将探讨如何将模糊集合论的思想融入到支持向量机模型中，例如通过模糊核函数或模糊目标函数，来提高SVM处理模糊数据的能力。 神经网络与模糊逻辑的结合（Fuzzy Neural Networks）： 将模糊系统嵌入到神经网络结构中，能够融合神经网络的学习能力和模糊逻辑的知识表示能力，形成强大的混合模型。本章将介绍几种典型的模糊神经网络结构及其学习算法。 除了上述经典算法，我们还将探讨模糊分类在处理不平衡数据集、高维数据以及噪声数据方面的策略和改进方法。本章将通过理论推导和算法伪代码，帮助读者深入理解各种模糊分类算法的内在机制。 第三章：光谱信息处理中的挑战与机遇 在正式进入应用章节之前，本章将详细阐述光谱信息处理所面临的挑战，以及模糊分类技术能够发挥作用的契机。我们将从以下几个方面展开： 光谱数据的特性： 详细介绍不同类型光谱数据（如近红外光谱、拉曼光谱、质谱等）的特点，包括其维度高、信息冗余、变量间相关性强、存在仪器噪声和样品变化等问题。 光谱分类的常见任务： 列举光谱分类在不同领域的典型应用，例如： 物质识别与鉴定： 通过光谱特征识别未知样品，如化学物质、矿物、生物样本等。 质量控制与检测： 利用光谱判断产品是否合格，如食品、药品、材料的成分分析和掺假检测。 生物医学诊断： 通过生物组织或体液的光谱特征辅助疾病诊断。 环境监测： 分析大气、水体、土壤的光谱信号，监测污染物。 遥感与地理信息系统： 分析地物或遥感影像的光谱特征，进行土地利用分类、矿产勘探等。 传统光谱处理方法的局限性： 分析当前主流的光谱处理方法（如主成分分析PCA、线性判别分析LDA、支持向量机SVM、人工神经网络ANN等）在处理模糊性、不确定性以及弱信号时可能遇到的困难。例如，硬分类方法在面对光谱特征不明显或介于多个类别之间的样品时，往往难以做出准确判断。 模糊分类的潜在优势： 阐述为何模糊分类技术特别适合解决光谱信息处理中的挑战。模糊分类能够： 处理模糊边界： 光谱特征往往不是清晰界定的，模糊分类能够有效地处理类别的模糊边界。 容忍噪声和不确定性： 模糊逻辑的内在不确定性处理能力，使其在噪声较大的光谱数据中表现更稳定。 提供可解释性： 基于模糊规则的分类器，能够提供一定的可解释性，帮助理解分类依据。 提升模型鲁棒性： 模糊模型通常对输入数据的微小变化不那么敏感，鲁棒性更强。 本章旨在为读者建立一个清晰的认识框架，理解当前光谱信息处理的困境，并预见模糊分类技术在此领域大展身手的广阔前景。 第四章：模糊分类在光谱数据预处理中的应用 在进行光谱分类之前，对原始光谱数据进行有效的预处理至关重要，它能够去除噪声、消除仪器效应、降低数据维度，从而提高后续分类模型的性能。本章将重点介绍模糊分类技术如何辅助光谱数据的预处理过程： 模糊噪声过滤： 介绍如何利用模糊逻辑来识别和去除光谱数据中的噪声点。例如，基于模糊推理的滤波器，可以根据像素的光谱特征和邻域信息，判断其是否为噪声，并进行平滑处理。我们将探讨基于模糊集合的平滑算法，以及如何调整隶属度函数来平衡平滑效果和信息损失。 模糊基线校正： 光谱数据中常常存在基线漂移，这会影响到特征峰的识别和分析。本章将介绍利用模糊聚类或模糊逻辑规则来估计和校正光谱基线的方法，尤其是在基线形状不规则或难以建模的情况下。 模糊特征选择与降维： 光谱数据维度高，存在大量冗余信息。模糊分类思想可以用于特征选择，识别对分类贡献最大的光谱波段。例如，利用模糊相关性或模糊信息增益来评估特征的重要性。此外，模糊主成分分析（Fuzzy PCA）或模糊判别分析（Fuzzy LDA）等方法，也可以用于在保留类别区分度的同时，降低数据维度，提高计算效率。我们将分析这些模糊降维技术与传统方法的异同。 模糊数据归一化： 不同的光谱采集条件可能导致数据存在差异。本章将探讨如何利用模糊逻辑来设计更灵活和鲁棒的归一化方法，以减少采集条件对分类结果的影响。 通过本章的学习，读者将了解到模糊分类技术并非仅限于直接的分类任务，它在光谱数据预处理阶段同样能够发挥重要作用，为构建高性能的光谱分类模型奠定坚实基础。 第五章：基于模糊分类的光谱数据识别与分类 本章将是本书应用部分的重头戏，我们将详细介绍如何将各种模糊分类算法应用于实际的光谱数据识别和分类任务，并分析其效果。 化学物质的模糊识别： 针对各种化学物质的光谱数据库，我们将演示如何构建模糊分类器来识别未知样品。例如，利用FCM对不同化学品的光谱特征进行聚类，并基于聚类结果构建模糊规则进行分类。我们将讨论如何处理光谱峰重叠、相似谱图的区分等问题。 食品安全与质量检测中的光谱分类： 介绍如何利用光谱技术和模糊分类方法，对食品的成分、产地、新鲜度、是否存在掺假等进行快速、无损的检测。例如，利用模糊决策树识别不同产地的茶叶，或利用模糊神经网络检测食品中的添加剂。 生物医学光谱分析与诊断： 探讨模糊分类在生物医学领域的应用，如利用组织或血液的光谱特征进行癌症早期诊断，或区分不同类型的生物样本。我们将分析如何处理生物样本光谱数据的复杂性和个体差异性，并利用模糊逻辑来处理诊断过程中的不确定性。 遥感影像与地物分类： 在遥感领域，地物光谱特征往往具有模糊性。本章将介绍如何利用模糊分类器对遥感影像进行地物分类，如区分不同类型的植被、土壤、水体等。我们将讨论如何处理多光谱、高光谱影像的数据特点，以及如何将空间信息与光谱信息相结合。 模糊分类器性能评估与比较： 本章将提供一套完整的框架，用于评估模糊分类器在光谱数据上的性能，包括准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标。同时，我们将对比不同模糊分类算法在特定数据集上的表现，分析其优劣，为实际应用提供指导。 在每个应用实例中，我们将详细介绍数据采集、预处理、模型构建、训练与测试的整个流程，并展示具体的算法实现和结果分析，力求使读者能够深入理解模糊分类在光谱信息处理中的实际应用价值。 第六章：先进的模糊分类技术与前沿研究方向 本章将超越基础理论和经典应用，展望模糊分类在光谱信息处理领域的未来发展趋势和前沿研究方向。 集成模糊分类器（Ensemble Fuzzy Classifiers）： 介绍如何通过集成多个模糊分类器来提高整体分类性能和鲁棒性。我们将探讨bagging、boosting等集成策略在模糊分类器上的应用，以及如何利用模糊逻辑来融合不同分类器的输出。 深度学习与模糊逻辑的融合： 探讨将深度学习的强大特征提取能力与模糊逻辑的推理能力相结合的最新研究。例如，模糊深度神经网络（Fuzzy Deep Neural Networks），能够自动学习模糊规则和隶属度函数，实现端到端的模糊分类。 可解释的模糊分类模型： 随着人工智能模型可解释性需求的日益增长，本章将重点关注如何构建更具可解释性的模糊分类模型，帮助用户理解模型做出决策的依据，这对于科学研究和关键领域应用至关重要。 在线模糊分类与增量学习： 针对光谱数据不断更新和变化的应用场景，介绍如何实现在线模糊分类和增量学习，使模型能够适应新的数据分布，而无需重新训练整个模型。 多模态光谱信息融合与分类： 探讨如何将不同类型的光谱数据（如红外、拉曼、质谱）或光谱数据与其他模态的数据（如图像）进行融合，并利用模糊分类技术实现更全面、更准确的识别和分类。 软件实现与工具包： 简要介绍目前可用于实现模糊分类算法的常用软件库和工具包，如MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox、Python的scikit-fuzzy库等，并提供简单的使用示例。 本章旨在激发读者的研究兴趣，引导他们关注该领域最前沿的动态，并为未来的研究和开发提供方向性的启示。 结论 本书系统地阐述了模糊分类理论及其在光谱信息处理中的广泛应用。我们从模糊集合论和模糊逻辑的基础出发，逐步深入到各种模糊分类算法的原理和实现，并重点展示了其在光谱数据预处理、物质识别、质量检测、生物医学诊断以及遥感等多个关键领域的成功应用。通过本书的学习，读者将能够深刻理解模糊分类技术处理不确定性和模糊性的优势，并掌握将其应用于解决复杂光谱信息处理问题的能力。我们相信，随着技术的不断进步，模糊分类将在未来的科学研究和工程实践中发挥越来越重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书，更多的是出于对该领域最新研究进展的好奇。我对模糊分类本身并不陌生，但将其与光谱信息处理这样前沿且技术密集型相结合的应用，我始终觉得有许多值得深入挖掘的空间。我希望这本书能超越基础理论的讲解，更侧重于介绍当前研究的热点和未来的发展趋势。比如，在光谱分类中，如何利用深度学习与模糊逻辑进行融合，构建更强大的混合模型？模糊聚类在处理海量光谱数据时，又有哪些新的算法和优化方法？书中是否会探讨模糊分类在处理时间序列光谱数据，例如监测环境变化或作物生长动态等方面的应用？我还特别关注书中是否有关于实际数据集的详细案例分析，例如在遥态遥感、食品安全检测、医学诊断等领域，如何通过模糊分类技术有效地处理和分析光谱数据，并取得实际的成果。如果书中能提供一些公开数据集的链接或分析代码，那对我的研究将是极大的助力。

评分☆☆☆☆☆

第一眼看到这本书的书名《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》，我就被深深吸引了。作为一个对数据处理和模式识别领域有着浓厚兴趣的爱好者，我一直渴望能找到一本既有深度又能实践的书籍，来系统地了解模糊逻辑在实际问题中的应用。《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》似乎正是这样一本宝藏。光谱信息处理是一个非常专业且充满挑战的领域，它涉及到从复杂的测量数据中提取有意义的特征，而模糊分类作为一种能够处理不确定性和模糊性的方法，理论上与光谱数据的特性非常契合。我设想这本书会详细阐述模糊分类的基本原理，比如模糊集合、模糊规则、模糊推理等，并深入讲解如何将这些理论转化为具体的光谱数据分析模型。我特别期待书中能够提供一些具体的算法实现和案例分析，例如如何利用模糊分类来识别矿物成分、分析大气污染物、甚至鉴别农作物病害等等。如果书中能包含一些代码示例或者伪代码，那就更完美了，这样我就可以尝试着在自己的数据上进行实践，加深理解。总而言之，我对这本书充满了期待，希望它能为我打开一扇理解模糊分类在光谱信息处理中强大潜力的大门。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书后，首先被其严谨的学术风格和丰富的理论体系所打动。书的开篇就对模糊分类的数学基础进行了详尽的介绍，从模糊集合的定义、隶属度函数的选择，到模糊逻辑的基本运算和规则的构建，都进行了深入浅出的阐释。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时，常常辅以直观的比喻和图示，这使得原本抽象的理论变得生动易懂。随后，书中将焦点转向了光谱信息处理这个重要应用领域，详细探讨了光谱数据的特点，例如高维性、噪声干扰以及内在的模糊性，并分析了为何传统分类方法在处理这些数据时常常显得力不从心。作者巧妙地将模糊分类的优势与光谱数据的挑战相结合，提出了多种创新的处理策略。我非常感兴趣的是书中关于特征提取和降维方面的内容，相信模糊逻辑在此也能发挥独特的作用。此外，书中对不同类型光谱传感器（如可见光、近红外、高光谱等）的处理方法也可能有所涉及，这对于我理解不同应用场景下的分类难题非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》这本书，给我最大的启发在于它打破了我对于分类算法的固有认知。我原以为分类就是将数据划分到预设的类别中，但书中通过模糊分类的概念，让我意识到现实世界中的很多数据本身就带有模糊性，而这种模糊性恰恰是理解和处理光谱信息的重要线索。我猜测书中会详细介绍如何通过隶属度函数来量化这种模糊性，并利用模糊规则来模拟人类的判断过程，从而实现更智能、更贴近实际的分类。在光谱信息处理方面，我非常期待书中能够展示模糊分类如何有效地处理“一片光谱可能同时属于多种成分”的情况，以及如何通过模糊逻辑来缓解因测量误差或环境因素导致的光谱数据不确定性。书中可能还会介绍一些关于模糊分类在特征选择和降维方面的创新方法，这对于处理高维光谱数据尤其重要，能够有效降低计算复杂度并提高分类效率。我希望这本书能让我对模糊分类在光谱信息处理领域的应用有更深入、更全面的理解，并为我解决实际问题提供新的思路。

评分☆☆☆☆☆

阅读《模糊分类及其在光谱信息处理中的应用》的过程，更像是一次思维的拓展和方法的革新。我发现书中并没有局限于单一的模糊分类算法，而是系统地梳理了多种模糊分类技术，例如模糊C均值聚类、模糊决策树、模糊神经网络等，并深入分析了它们各自的优缺点以及适用的场景。让我印象深刻的是，作者不仅讲解了算法本身，还详细阐述了在光谱信息处理中，如何根据数据的特性和研究目标来选择和构建最合适的模糊分类模型。书中可能还探讨了一些高级的应用技巧，比如如何处理数据的不平衡性、如何进行模型的可解释性分析，以及如何评估分类结果的鲁棒性。尤其是在光谱信息处理领域，数据的质量往往参差不齐，模型的稳定性和可靠性至关重要。我期待书中能够提供一些关于如何提高模糊分类模型在复杂光谱数据环境下表现的实用建议和经验分享。