【摘 要】
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针对传统特征加权算法对混合属性数据只进行全局样本加权，而忽略不同特征提取算法对纹理描述性能强弱的缺点，提出一种基于算法有效性和特征重要性的双重加权策略．将四元数小波变
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61262019,61202112)
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针对传统特征加权算法对混合属性数据只进行全局样本加权，而忽略不同特征提取算法对纹理描述性能强弱的缺点，提出一种基于算法有效性和特征重要性的双重加权策略．将四元数小波变换和灰度共生矩阵融合特征应用k-means算法进行初聚类，并以此产生的初始聚类中心作为参考，取每类聚类中心的k-近邻样本作为双重加权的训练样本集合．利用改进的ReliefF算法和相关性度量解决特征内权值的设定问题，再利用SVM解决特征间加权问题，最后将双重特征加权结合FCM应用于纹理分割．实验结果表明，该方法在合成纹理和自然纹理图像中均有较好
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