二进制粒神经网络及其在分类中的应用

为了提高分类器的正确识别率并降低特征选择的时间复杂度, 提出二进制粒神经网络框架.在该框架下,提出一种二进制粒神经网络分类算法.该算法通过二进制粒矩阵将特征空间进行最优约简,并利用基于BP的学习算法实现分类;将该算法在UCI数据集上进行测试,并与BP神经网络分类算法进行比较.仿真实验表明,二进制粒神经网络分类算法比BP神经网络分类算法分类正确率更高,泛化能力更强,是一种有效可行的分类算法.     

基于卷积神经网络的中文新闻文本分类

经典的卷积神经网络文本分类模型仅仅着眼于全局特征,没有考虑到局部特征.为了解决此问题,引入了注意力机制,用于提取文本中的关键词,把全局特征与局部特征综合在一起,使得文本的特征表达更加丰富.实验结果表明:卷积神经网络分类模型比传统的机器学习方法分类效果更好,而引入注意力机制后的卷积神经网络模型相比于经典的文本分类模型,分类效果也有了一定程度的提高.     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分类

通过对灰度共生矩阵的分析,提取图像的纹理特征参数,并用BP神经网络集成的方法对Brodatz纹理库图像进行分类,仿真结果显示,其分类效果优于单一的BP神经网络,可有效提高分类识别率。     

一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法

针对普通BP神经网络算法学习收敛速度慢、易造成局部极小的问题,提出一种改进的BP神经网络入侵检测方法,其采用拟牛顿的方法进行学习,即对目标矩阵求二阶导数.运用该方法能够有效提高学习速度,消除局部极小.仿真结果表明,改进的BP神经网络入侵检测方法收敛速度快,比标准的BP入侵检测方法误检率低,能够很好地提高学习效率,更加有效地检测攻击行为.     

多状态图神经网络文本分类算法

为了提高模型在文本分类任务中的分类性能,针对图神经网络中存在的过度平滑问题,同时增强模型在处理文本特征与文本表示方面的能力,提出了一种基于多状态图神经网络的文本分类算法(multi-state graph neural network, MSGNN)。多状态图神经网络是利用网络层的多个历史状态信息对图神经网络进行强化,构建合理的文本图结构数据作为模型输入。在缓解网络层过度平滑问题的同时,结合2种改进后的不同类型的图神经网络来增强模型的特征提取与特征聚合能力。利用多头自注意力机制对文本关键词的挖掘与利用能力,从多个文本子空间来生成高质量的文本表示,进而完成文本分类。通过在几个公开的文本分类数据集上进行实验分析,相较于其他神经网络的文本分类算法,该方法取得了较好的分类准确率。     

基于类别信息优化的潜在语义分析分类技术

潜在语义索引作为一种公认有效的矩阵降维技术,在关键词检索、文本分类等多种基于统计的机器文本学习任务中被广泛应用.基于专业文献的文本分类任务,结合严格分类体系下同类与不同类文本的特点,以专利文献分类为例,提出了一种基于类别信息优化的潜在语义分析分类技术.该方法根据分类文本各类别的特征信息,将原始文档分解为多种伪文档,强化不同分类的专属特征出现频率,进而优化构建潜在语义空间,提升模型分类性能.实验结果证明,专利文本分类任务结合该方法时,可以有效地提高分类的准确性.     

一种改进的特征选择方法在文本分类系统中的应用

在介绍文本分类的背景及传统基于向量空间模型特征选择不足之处的同时,提出了不同特征选择方法相结合的文本分类模型.该模型首先对文本进行分析,把文本表示成向量空间的形式.文本在经过预处理后,按一定规则提取关键词的提取中增加了对名词短语的识别.特征选择的方法上,结合了文档频数和互信息量,并对他们进行了改进.实验结果表明,使用新方法进行分类所得到的分类精度得到了一定的提高.关键词,     

一种基于进化BP神经网络的文本分类算法

提出并实现了一种结合BP神经网络和遗传算法的文本分类算法,根据遗传算法能够快速优化网络权重以及摆脱BP算法局部极点困扰的能力,提出一种改进的遗传算法确定网络拓扑结构和训练网络的方法.最后对设计的分类器进行了开放性测试,实验结果表明该分类器显著地提高了文本分类的查全率和查准率.     

BP网络与LVQ网络在遥感影像分类中的比较分析

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究,最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明,神经网络分类器作为一种非参数分类器,进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度,引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中,LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。     

一种极化合成孔径雷达图像分类的混合方法

为了更好地对极化合成孔径雷达图像进行分类,提出了一种基于神经网络的混合方法.特征集包括图像的5个H/α系数和基于灰度共生矩阵的6个参数.采用主成分分析方法压缩特征维数,利用3层BP神经网络进行分类,并将Levenberg-Marquardt法与共轭梯度算法相结合求解网络权值.利用该算法对San Francisco地面的实测数据进行分类,实验结果显示该算法能有效分辨地形,且性能优于Wishart最大似然估计方法.     

基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

向量空间模型的稀疏文本分类

针对稀疏文本特征纬度高、特征稀疏程度大的特点,根据词、文档和所属类别的关系,建立训练样本的特征概率分布函数,通过基于内容的滤波器去除背景噪声和非关键词后,利用特征分类方法对稀疏文本进行分类.用线性回归的分类方法与其他传统分类方法进行了比较,结果表明,该特征分类方法能够有效提高稀疏文本的分类精度,尤其是与线性分类中的岭回归方法相结合时,分类精度更高.     

大数据背景下公平竞争审查文本的排查研究

在现阶段,各地市场监管局开展公平竞争审查的方式主要是依据政府监管人员对审查公文进行逐一排查,客观上受监管人员能力和主观性判断的限制,且人工排查条件下效率较低.针对这种情况,提出了建立公平竞争审查的关键词词典,基于关键词过滤的方法进行排查和应用深度学习中的文本卷积神经网络进行排查的两种方法,帮助审查人员提高排查效率和扩大实务中的排查范围.将广东省市场监督管理局提供的数据和爬取广东省厅级单位的全部公开文件的数据导入到MySQL数据库,从这些数据的标题中人工筛选出违反了公平竞争审查标准的关键词和没有违反的关键词,并基于编写的SQL程序通过关键词过滤的方法筛选文本,随后再利用文本卷积神经网络对数据的主体内容进行自动分类.实验表明两种方法都有助于提升文本排查的效率,但基于卷积神经网络的方法效果更好以及更加符合当前的实际需求.     

结合新闻和评论文本的读者情绪分类方法

新闻和评论文本是进行读者情绪分类的重要资源,但仅仅使用新闻和文本或者把2类文本进行混合作为一组总体特征,不能充分利用不同文本特征间的区别和联系。基于此,提出了一种双通道LSTM(long short-term memory)方法,该方法把2类文本作为2组特征,分别用单通道LSTM神经网络学习这2组特征文本得到文本的LSTM表示,然后通过联合学习的方法学习这2组特征间的关系。实验结果表明,该方法能有效提高读者情绪的分类性能。     

改进神经网络与遥感图像的识别

BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题.高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点,取得比较好的分类效果.本文提出了对高阶神经网络算法的改进,将高阶神经网络作进一步扩展,使其特征数的局限减少,并结合自适应方法,使分类细化,且速度不会影响太大.本文简单介绍了BP网络和高阶神经网络各自的特点;详细描述了改进后的算法,提出对原有的学习方法速度的提高办法;最后分析了应用此算法识别图像的优势和灵活性.     

基于BP神经网络的石漠化遥感影像分类方法的探讨

以由DEM数据提取出的坡度、地形特征信息与TM遥感影像的光谱信息相结合,应用BP神经网络方法进行石漠化遥感影像分类。并对比了BP神经网络分类法、ISODATA分类法、最大似然法三种分类方法。结果表明BP神经网络分类法有效地提高了石漠化信息的遥感分类精度。     

融合实体信息的图卷积神经网络的短文本分类模型

提出一种融合实体信息的图卷积神经网络模型（ETGCN），用于短文本分类.首先，使用实体链接工具抽取短文本中的实体；然后，利用图卷积神经网络对文档、实体和单词进行建模，丰富文本的潜在语义特征；将学习到的单词节点表示与BERT词嵌入进行拼接，通过双向长短期记忆网络，进一步挖掘文本上下文语义特征，再与图神经网络模型得到的文本特征进行融合，用于分类.实验结果表明，该模型在数据集AGNews、R52和MR上的分类准确率分别为88.38%、93.87%和82.87%，优于大部分主流的基线方法.     

基于CART算法的网络新闻关键词抽取模型研究

文章首次把CART决策树方法应用在关键词抽取工作中,并引进相似度进行了决策树方法的改进.在对特征值选择时,根据档案文本书写特征及习惯,选取档案文本的标题、档案关键词词性组合作为特征向量,并基于以往关键词抽取的先验知识加入词位置、相对频数、词语组合个数等作为特征向量.在CART决策树方法基础上,通过引入Jaccard系数合并相似度高的属性元素改进算法,来提高分类的准确率以及减小算法的复杂度.文章选取大量文本作为训练集,通过CART决策树方法进行训练学习而建立模型,建立好的模型能大大减少关键词抽取工作量,并提高关键词抽取的准确率.     

多标签文本分类模型对比研究

为了有效地管理和利用网络文本信息,实现文本内容自动标签标注,提出采用多种深度学习模型对多标签文本分类进行研究。采用神经网络词向量模型word2vec获取文本数据的语义特征。对循环神经网络和卷积神经网络进行模型融合,引入注意力机制,形成TextRCNN_Attention神经网络模型。实验结果表明,TextRCNN_Attention模型结构融合了循环神经网络和卷积神经网络模型的优点,能更好地理解语义信息。Attention机制对文本特征提取更加合理,使模型将注意力聚焦在对文本分类任务贡献分值较大的特征上,分类效果更好。     

基于深度学习的离心泵空化状态识别

空化状态识别是离心泵状态监测的难点之一,为了提高空化状态识别的效果,提出了一种基于深度学习的离心泵空化状态识别方法。首先,采集了在3种工况下泵壳的振动信号,分别构建了振动信号的改进倍频带特征矩阵和时频特征矩阵;然后,基于自动编码器构建了深度学习网络,通过无监督训练自动学习输入数据的特征,利用监督训练对网络的参数进行了调整;最后,运用深度学习网络,对离心泵的4类空化状态进行了分类识别。研究表明,无论是基于改进倍频带特征矩阵还是基于时频特征矩阵,深度学习网络对4类空化状态都有很好的识别效果,尤其是对于弱空化状态,深度学习网络比BP神经网络更有效。