胡学坤

作品数：4被引量：23H指数：3
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供职机构：江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
发文主题：图像分割图像分割方法粗糙集模式识别模糊支持向量机更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《科技通报》《计算机技术与发展》《计算机与数字工程》《科学技术与工程》更多>>
所获基金：江苏省高校自然科学研究项目国家重点实验室开放基金江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金更多>>
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一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法被引量：6
《计算机技术与发展》2010年第5期121-123,127,共4页宋淑娜 李金霞 胡学坤 高尚 
江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题项目(08KJB520003)
针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一...
关键词：像素统计 图像分割 阈值区域 调和阈值 自适应 
基于粗糙集与模糊支持向量机的模式分类方法研究被引量：11
《科技通报》2010年第2期249-252,共4页胡学坤 李金霞 宋淑娜 高尚 
中国科学院智能信息处理重点实验室开放课题;江苏省高校自然科学基础研究项目(08KJB520003)资助
针对传统支持向量机(SVM)多分类算法分类效果欠佳的问题,研究基于粗糙集(RS)理论和模糊支持向量机(FSVM)多类算法的模式分类新方法。首先用RS属性约简方法去除冗余信息,然后用FSVM结合三叉分类树多类算法对约简后的样本分类。用本文方法...
关键词：模式识别 模糊支持向量机 粗糙集 属性约简 
基于层次聚类LS-SVM的图像分割方法被引量：2
《计算机与数字工程》2010年第1期143-146,共4页胡学坤 宋淑娜 李金霞 高尚 
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题项目(编号:A0704)资助;江苏省高校自然科学基础研究项目(编号:08KJB520003)资助
文章对最小二乘支持向量机进行稀疏化处理,再借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,简化了分类器的结构。与常用的几种图像分割方法比较实验,结果表明该方法缩短了训练测试时间,提高了分...
关键词：最小二乘支持向量机 稀疏化 层次聚类 图像分割 
基于APSO的模糊聚类算法被引量：4
《科学技术与工程》2009年第19期5696-5699,共4页李金霞 宋淑娜 胡学坤 高尚 
江苏省高校自然科学基础研究(08KJB520003);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A0704)资助
利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点。提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM)。新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强...
关键词：自适应粒子群优化算法 模糊聚类 模糊C-均值算法 
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