基于小波系数聚类的特征提取分类方法

被引：10

作者：

周维忠

冯心海

孙国基

机构：

[1] 佛山科学技术学院电子工程系!佛山,佛山科学技术学院电子工程系!佛山,西安交通大学系统工程研究所!西安

来源：

计算机研究与发展 | 2001年 / 08期

关键词：

特征提取; 快速小波变换; 径向基函数神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0811 ; 081101 ;

摘要：

神经网络是一种普遍采用的模式分类方法 ,当对样本的抽样数目较大时 ,神经网络结构复杂 ,训练时间激增 ,分类性能下降 ,针对这一问题 ,提出一种基于快速小波变换特征提取的分类方法 .首先对小波系数矩阵的每行进行聚类 ,表达重要频率范围内小波系数矩阵的行有较多的聚类数 ,从而大大减少了神经网络的输入数 ,而同时保留了有用的信息 .特征提取后 ,采用小波系数的能量值作为特征量 ,应用径向基函数网络识别肺发出的各种不同的声音 ,实验证明 :该方法有较高的识别率

引用

页码：982 / 987

页数：6