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传统的分类算法通常设置统一的最小置信度提取规则.如果训练数据集是不平衡的数据,统一置信度的分类算法在小类的准确率不高.本文提出了一种基于训练集类分布的多置信度不平衡数据分类算法CBMI.在CBMI算法中,根据训练数据中类的分布设置不同的最小置信度提取规则,小类置信度的临界值比大类置信度低.此外,算法CBMI综合三种度量选择“好”的属性值.实验结果表明,基于多置信度不平衡数据分类算法CB—MI提高了小类数据分类的正确率. 相似文献
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互联网使地球"平坦化",也将世界引领到一个信息爆炸的时代。随着数据量的迅猛增长,存储成本不断攀高,如何降低存储使用量成为当代计算机领域的一个热点研究课题和一个亟待解决的关键技术问题。重复数据删除Deduplication是存储系统中一种流行的数据压缩策略,它能够消除重复数据,达到数据压缩进而减少存储量的效果,尤其适用于备份数据的压缩管理。本文主要对重复数据删除的技术发展路线和专利技术申请综述。 相似文献
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数字图像自嵌入与恢复是在图像中嵌入与自身相关的信息,用于接收端判断图像是否被篡改并恢复被篡改区域的内容. 提出一种基于显著性分类的数字图像自嵌入方法,根据图像自身的特点对图像进行分类,动态决定每个区域的参考数据量和嵌入容量,采用喷泉码对参考数据进行编码,并将其嵌入到原图像的不同区域中. 与传统方法相比,所提出的方法主要有以下两点优势:在生成参考数据方面,所提出的方法可根据内容分类确定编码长度,在保证整体恢复质量的同时,能重点保护显著性区域;在数据嵌入方面,选择在不同区域中嵌入不等的数据量,可避免传统均匀嵌入法导致图像伪轮廓等缺陷,保证含密图像具有良好的质量. 相似文献
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针对机器学习算法中的过拟合问题,提出一种基于支持向量数据描述的深度学习神经网络模型.在高效利用深度学习的表达能力的基础上,通过在分类中获取最大间隔的方式,解决不可见数据模型的精度较差的问题,具有非常好的泛化性能.仿真结果表明,提出的模型可以学习多类数据,同时大幅度降低过拟合. 相似文献
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分析了基因表达式编程(GEP)算法的优点与不足,提出了一种基于消息传递接口(MPI)的并行GEP算法(PGEP),并将该算法应用到函数发现问题中.与传统GEP算法的对比实验表明并行的GEP算法具有更好的求精能力. 相似文献
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针对传统的特征选择算法只专注于特征间的相关性和冗余性而没有考虑特征之间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的混合特征选择(hybrid feature selection based onmutual information,MIHFS)算法,该算法以K-最近邻算法的分类准确率作为衡量所选特征分类性能的评价指标,有效地去除了冗余和不相关的特征,保留了具有交互作用的特征。为了评估该算法的性能,从分类准确率、所选特征数量以及算法稳定性三方面,与最大相关最小冗余、联合互信息等7种特征选择算法在8个数据集上进行了实验比较和分析。实验结果表明:MIHFS算法具有较强的稳定性,不仅有效降低了特征空间的维数,而且在所选特征的分类性能方面明显优于其他特征选择算法。最后将MIHFS算法与灰色关联分析法-逼近理想解的排序技术法相结合并应用到高邮凹陷永安地区戴一段地质评价中,其评价结果准确率为80%,与实际钻探结果基本吻合,具有较高的可靠性,能够有效指导油气地质评价。 相似文献
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讨论了并行处理系统中的任务调度问题,对基于Stone典型模型的一些算法作了些改进,改进后的算法弥补了以前算法的不足,将启发式算法,网络流量算法和贪心算法有机地结合在一起,很好地解决了处理机数目上的限制问题。 相似文献
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基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于进化高斯混合模型(EGMM)的说话人辨认系统建模方法.EGMM在进化算法的框架下,为改善模型的泛化性能对GMM模型的结构与参数共同进行了优化.同时,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度.根据GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合GA与EP提出了一种新的混合进化算法.初步实验结果表明,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力.在说话人辨认实验中,较之传统的GMM方法,基于EGMM的系统的正识率提高了近3%,并且模型具有更小的平均尺寸. 相似文献
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Chan-Vese模型下的复合多相水平集图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
Chan-Vese模型(C-V模型)能够实现图像的二区域分割,但在多区域分割上存在局限. 目前解决C-V模型多区域分割问题有两种方案:一是采用多水平集同时收敛的并行多相分割;另一种是采用多水平集依次收敛的串行多相分割. 文中将两种方案结合起来,利用并行多相算法表示区域量大和串行多相算法分割效率高的特点,提出基于C-V模型的复合多相水平集分割算法,增加了串行结构下的分割区域量,也提高了并行结构下各水平集的实际分割效率. 实验结果表明,该方法可实现多区域分割,并能检测由弱边缘构成的子目标. 相似文献
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提出了两种新的并行排序算法,在第一部分设计了一种有效的异步并行算法,可应用于多指令和多数据流计算机,且提供了该算法的最小和最大的运算时间,第二部分给出了一种新的并行排序网络,对于n个元素的排序序列,可以使用n(n-1)/2个比较元素和n(n-1)/2个反转换元素及n个转换元素能达到常数数量级的运行时间进行快速排序,同时给出了以{0,1}元素组成的序列的排序过程。 相似文献
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应用左递归二叉树构造一个新的并行排序算法,对p个有序块进行排序.从而,将n元素的分类问题转化为对p个有序块的并行排序问题.算法在最坏情况下并行步为O((n/p)logn/p),是目前比较好的排序算法. 相似文献
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传统的基于PCA-HOG特征的行人头部分类算法存在降维后的子空间鉴别性不足的问题.为此,提出一种基于分步降维HOG-LBP特征的行人头部分类算法.首先,利用样本类别标签构建2类样本的HOG特征集合,在这2类特征集合中分别执行PCA降维,然后将所得的特征与LBP纹理特征进行级联得到最终的头部描述算子,最后通过训练SVM分类器对实际样本集进行分类.实验结果表明,与传统PCA降维方法相比,该方法可有效提高行人头部的分类性能. 相似文献
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多模态函数优化的小生境克隆选择算法 总被引:4,自引:1,他引:4
分析了传统用于多模态函数优化问题小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统的克隆选择原理,提出一种解决多模态函数优化问题的小生境克隆选择算法(NCSA),通过3个典型的多模态函数寻优问题的仿真实验,说明实现了小生境克隆选择算法在解决多模态函数的优化问题时的有效性. 相似文献