一种基于证据相似性的证据分类策略

证据分类策略是一种有效的冲突证据推理融合方法,但是在实际应用中会产生大量重复分类,而且分类门限根据主观经验确定,缺乏依据.为了降低分类数,提高证据分类策略的准确性,提出一种基于证据相似性的证据分类策略.首先以证据推理中得到的初始证据作为理想证据,通过衡量各个证据与理想证据的证据距离,按照证据的相似性将系统内证据分为2类证据集,然后继续按照以上的分类策略分类,直到不可再分.最后对分类结果采用Dempster组合规则合成,衡量各个分类的可信度,对合成结果加权平均组合.通过算例对该策略进行了验证,结果表明:基于证据相似性的证据分类策略可以有效降低分类数.     

基于模糊概念相似性与模糊熵度量的模糊分类算法

在AFS(axiomatic fuzzy set)理论框架下,提出了一种基于模糊概念相似性与模糊熵度量的分类算法.模糊分类规则的前件通过概念聚合得到,一种基于模糊概念相似性与模糊熵度量的概念选择函数指导聚合过程;然后,利用剪枝算法对得到的模糊规则集进行剪枝,得到最终的分类规则集.用8组来自UCI数据库的数据集作为实验数据对算法进行验证,并与7种经典分类方法进行比较.实验结果表明该算法能得到较高的分类精度,分类结果明显优于参照的分类方法.     

一种改进的基于模糊案例推理方法及其在分类中的应用

针对基于特征权值的相似性模型在相似案例搜索上的局限性,通过汲取模糊规则在捕获领域知识上的有效性和灵活性,提出了一种改进的基于模糊案例推理方法。首先通过确定特征变量取值区间及对特征区间的模糊划分,直接从数据中学习规则;然后计算启动强度并合并规则得到分类器;最后通过计算类别强度,实现对未知案例的分类。3组UCI标准数据集上的实验结果表明,此方法不仅学习时间短,而且可以利用更少的样本获得更好的分类效果。     

不同游客群体垃圾分类标准偏好研究——二分类与四分类标准的比较

基于模拟卡片投放的行为实验,探索游客在不同垃圾分类标准下的分类偏好,并利用潜变量logit模型建立了不同游客人口特征与分类标准偏好的关联关系。研究结果表明,不同游客群体对垃圾分类标准的偏好存在差异,中青年低收入群体和青年高收入群体偏好四分类标准,中年高收入群体则无明显偏好。游客在四分类标准下的分类判断正确率较二分类判断正确率高出6.16%,对不同类别垃圾的分类判断能力也存在显著差异。对可回收物的分类判断正确率较高,四分类标准下判断正确率高达75.18%,二分类标准下判断正确率达59.50%。但游客对其他垃圾的分类判断正确率较低,在四分类标准和二分类标准下,仅70.50%和56.93%。根据上述结果提出了相关建议,以便提升垃圾分类效率,推动低碳旅游。     

基于深度自动编码器的多标签分类研究

在多标签分类的相关研究中,由于现有的基于网络表示学习算法的相关方法只利用了网络中节点之间的邻接领域信息,而没有考虑到节点之间的结构相似性,从而导致分类准确性较低,因此,本文提出一种基于深度自动编码器的多标签分类模型。该方法首先利用轨迹计算算法(Orca)计算不同规模下网络中节点的结构相似性,作为深度自动编码器的输入来改进隐藏层中的向量表示,保留网络的全局结构;然后利用节点的邻接领域信息在模型中进行联合优化,从而能有效地捕捉到网络的高度非线性结构;最后根据隐藏层得到节点的向量表示,利用支持向量机对节点进行多标签分类。验证实验采用3个公开的网络数据集,实验结果表明,与基准方法相比,本文方法在多标签分类任务中能取得更好的效果。     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

基于空谱融合与协同表示的高光谱图像分类算法

高光谱图像光谱带间相似度高且存在大量高维非线性样本,传统的基于表示的分类方法无法对同一波段下的不同样本做出有效区分且会造成维数灾难,最终影响分类性能.提出一种空谱融合与协同表示的高光谱分类算法.通过交替学习空间和光谱特征构建具有判别性的特征字典,并用于空间感知协同表示.在分类过程中,计算特征字典与测试样本之间的相关系数...     

挖掘重要项集的关联文本分类

针对在关联规则分类算法的构造分类器阶段中只考虑特征词是否存在,忽略了文本特征权重的问题,基于关联规则的文本分类方法（ARC-BC）的基础上提出一种可以提高关联文本分类准确率的ISARC（ItemSet Significance-based ARC）算法.该算法利用特征项权重定义了k-项集重要度,通过挖掘重要项集来产生关...     

基于力学的多边形相似性测度方法

提出了一种基于力学的多边形描述方法，并根据多边形的力图投影变化曲线的匹配程度度量多边形之间的相似性，由此实现多边形的识别与检索。实验表明，本算法有较好的符合人心理感知的结果。     

基于改进的大间隔最近邻胰腺单细胞分类方法

【目的】细胞类型鉴定是单细胞RNA测序的关键步骤之一，存在单细胞RNA测序数据分类准确率较低及各细胞类型距离特征度量不足的问题。【方法】提出一种基于多相似性损失函数(Multi Similarity Loss, MSL)的大间隔最近邻(Large Margin Nearest Neighbor, LMNN)单细胞分类方法。多相似性损失从多个角度衡量相似性，解决了LMNN算法的三元组损失函数训练样本较小时样本对之间关系利用率不高的问题，从而提升单细胞分类效果。【结果】在胰腺单细胞数据集baron＿human和segerstolpe上的实验表明，基于MSL-LMNN的分类准确率高于主要度量学习方法，而且与随机森林结合的准确率达到0.96,较现有单细胞分类方法有所提升。【结论】提出的MSL-LMNN能够准确有效地识别胰腺单细胞测序数据细胞类型，具有一定的应用价值。     

健美操教学对不同体型、性别大学生身体自尊影响的探究

身体自尊水平会直接影响到个体对自己的评价,通过健美操教学可以提高身体自尊的水平,从而保障个体自身的心理健康,促进其全面发展。本研究采用问卷调查法、实验法对被试者身体自尊水平进行测试,运用数理统计卷调查结果进行分析。结果显示：不同体型、性别在身体自尊总分、身体自我价值感、运动能力、身体状况、身体吸引力和身体素质等分维度的后测时没有显著差异;进一步交互作用分析发现,组别和性别在运动能力子维度上有显著差异,性别和体型在身体状况上有显著差异;组别和体型在健美操对学生自尊的影响上交互作用没有达到显著性。     

不同引导任务对图-字Stroop效应的影响——对注意力敏感模型的验证

将引导任务与图-字Stroop任务相结合,通过考察不同引导任务对Stroop效应的影响来探讨注意是否影响自动化加工,以及如何影响的问题,以进一步验证注意力敏感模型.两个实验的结果发现:引导任务与Stroop任务中的条件匹配之间存在显著的交互作用;不同引导任务对Stroop效应量的影响不同,语义引导任务下的Stroop效应量明显高于知觉引导任务;引导任务下的反应时间显著高于无引导任务,正确率恰好相反.结论:实验结果与注意力敏感模型相符.注意系统对自动化加工具有调节作用.这种调节作用是通过增加对相关通路的敏感性,减低无关通路的敏感性来实现的.     

基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法

针对基于社交网络的事件推荐覆盖性和准确性不够高的问题,提出了基于用户相似度Si-user Walker算法.该算法利用基于事件的社交网络特征,将线上用户群组数据抽象为图,以重启随机游走算法为基础,改变了传统的完全基于图的拓扑结构进行随机游走的策略.根据地理位置划分事件类型,提出了新的用户相似度计算方法,然后根据用户相似度矩阵作为随机游走的转移概率,既保留了图的传递性,又保证了图节点游走的真实性.与其他推荐算法在真实的数据集上实验表明,该算法在均方根误差、准确率及覆盖率上均得到提升.     

基于决策树判别的高温目标遥感识别方法

通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物类型的相似程度构建决策树模型,针对各分支结点的相似地物类型,按定量指标分别进行特征波段筛选,确定反映地物间本质区别的判别函数,并经分类统计确定判别阈值。研究表明,所构建的决策树能够准确划分地物类型,在实现同一般常温地物有效区分的同时,能有针对性地区分高温目标与彩钢屋顶建筑,高温目标识别精度为97. 67%。     

基于广义柔度曲率信息熵的梁结构损伤识别方法

广义柔度矩阵具有普通柔度矩阵的基本性质,且仅用一些低阶模态数据就可较为准确地获取,减少了截断高阶模态带来的截断误差。结合广义柔度矩阵对低阶损伤模态的敏感性与信息熵对系统非线性显著的突显作用,提出了广义柔度曲率信息熵指标。新指标以广义柔度曲率矩阵对角向量中每个元素与对角元素之和的比值作为整体概率函数,构造新的信息熵函数识别指标。使用简支梁和连续梁两种不同形式的梁结构算例对所提指标的损伤识别能力进行了分析验证,并采用服从截尾高斯分布的误差模型对所提指标的抗噪性进行分析。结果表明：广义柔度曲率信息熵指标能有效识别结构单处、对称位置处及多处损伤,且在误差不大于10%的情况下具有较好的识别精度。     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

基于群体智慧的排序任务多聚合方法比较研究

为解决排序任务聚合方法效果不明确的问题, 在群体智慧概念下, 对排序任务问题群体智慧效应发生的条件即集中化机制进行聚合方法的比较研究, 试图找到已知基本事实排序任务问题中使群体智慧效应最显著的排序聚合方法。 创新性提出评估群体智慧的概念即群体智慧效度。 运用实证研究方法对群体进行排序任务重建实验, 以实验测试的排序数据为基础, 使用 7 种不同的排序聚合方法对排序任务问题的所有个体排序进行聚合, 得到相应的群体排序。 测量7 种群体排序和真实排序之间的偏差, 并根据群体智慧效度大小判断不同聚合方法的表现。 实验结果显示, 在基于群体智慧效度的重建排序任务聚合方法中, 众数法的表现最好, 中位数法和 K-Y 方法表现次之。     

中西方古典音乐放松效果及生理唤醒对比——莫扎特D大调双钢琴奏鸣曲K.448与春江花月夜曲

以33名大学本科生为实验对象,随机安排在10 min的莫扎特奏鸣曲K.448、春江花月夜曲或无音乐条件中,被试在实验前后自评其放松效果,记录其心率、皮温、皮电生理指标.结果表明:在清醒、注意和心率上,音乐类型和测量时间的交互作用显著;莫扎特音乐组在清醒、注意和心率均呈上升趋势,而另两组呈下降趋势;春江花月夜组心率显著下降,放松增加感高于其他两组;其他指标无显著差异.     

基于相似性模块度最大约束标记传播的网络社团发现算法

提出一种基于相似性模块度最大约束标记传播的快速网络社团发现算法(MLPA)。该方法采用结构相似度计算, 通过最大约束标记传播模型更新节点标记, 使社团的划分结果更加符合社团内部结构相对紧密、 社团之间结构相对稀疏的特点, 提高社团划分的精确度。结合标记传播5次循环迭代可以完成95%或者更多节点标记过程的实验结果, 判定标记更新过程趋于稳定, 从而在稳定时停止更新, 降低了运行时间。MLPA避免了传统的邻接矩阵计算方法, 适合大规模网络的社团发现。     

知觉负荷对恐惧和中性分心面孔记忆的调节

采用视觉搜索任务,意外记忆再认任务调查编码阶段的知觉负荷对恐惧和中性分心面孔记忆的调节作用。结果发现:在视觉搜索任务中,高知觉负荷条件下的正确率显著低于低知觉负荷,反应时显著长于低知觉负荷条件;在意外记忆再认任务中,由于被试对新恐惧面孔的虚报率较高,造成中性分心面孔的记忆成绩显著高于恐惧面孔。可见,人们对恐惧面孔具有一定的反应偏向。