一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

改进的M-ary支持向量机模型及其在变压器故障诊断中的应用

使用M-ary支持向量机进行基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断研究.分析结果表明,M-ary支持向量机算法简单,与一对一支持向量机的诊断精度可以比拟.在此基础上,还对常用的M-ary支持向量机模型进行了改进,将各二类分类器的输出计算值直接使用另一支持向量机进行组合,可以更好地反映各分类器之间的非线性关系,从而使新模型具有更高的分类精度.变压器的应用实例证明了改进方法的有效性和优越性.     

采用类别相似度聚合的关联文本分类方法

针对基于关联规则的分类方法在分类时仅考虑规则的置信度并使用规则修剪技术,导致分类器的分类精度难以进一步提高的问题,提出了一种基于类别相似度聚合的关联文本分类方法.该方法采用修改的χ2统计技术提取各类别的特征词;为保证规则匹配的精度和速度,使用CR-tree存储分类规则,并给出了CR-tree的构建与匹配算法;采用向量内积来计算文本类别分量与类别标志向量的相似度,进而使用规则置信度和类别相似度的聚合值作为文本分类的依据.基于实际网络文本的实验表明,该方法仅需提取30个特征词,分类结果的微平均值即可达到92.42%,优于未经剪枝的ARC-BC分类器及KNN、Bayes分类器;在分类耗时方面,该方法与未经剪枝的ARC-BC分类器持平,表明该方法引入的相似度与聚合值的计算开销在可接受的范围内.     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

多分类器组合的投票表决规则

为了提高多分类器组合的效果 ,提出了一种改进的投票表决规则 .每个分类器对每个模式类别的识别能力不尽相同 ,通过对大量样本的统计 ,获得有关每个分类器识别性能的先验知识 ,将其作为投票表决的依据 .投票表决时每个类设置不同的表决阈值 ,使组合效果得以改善 .这些阈值可以通过训练获得 .在数字识别系统中的实验结果表明 ,该方法使多分类器组合的识别率和置信度明显提高     

计算文本相似度阈值的方法

基于VSM(向量空间模型)的相似度分类器的相似度阈值通常由经验确定导致分类精度不高。该文提出一种基于Boosting机制在不同文档集上自动计算相似度阈值的方法。它利用Boosting迭代生成多个基于相似度划分的子分类器,通过加权把决定这些子分类器的相似度阈值组合起来,得到对理想相似度阈值的一种逼近。实验表明:这样得到的相似度分类器的平均精度比传统方法高15%左右,甚至可以与一些复杂方法相比。它在处理网络实时文本信息处理问题(分类、过滤和检索)中的效率是这些复杂方法的3倍以上,且问题规模越大、越复杂,其优势越大。     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

土地覆盖遥感分类方法的比较与分析

针对遥感技术在土地覆盖分类中应用的重要性,以Landsat TM影像为数据源,选择传统的最大似然分类器、最小距离分类器和新兴的支持向量机分类器、以及面向对象分类方法,设计不同的分类判据特征组合,对不同分类器、不同分类特征组合的精度进行比较分析。结果表明,最大似然分类器、支持向量机分类器都具有良好的分类效果,综合使用多种特征作为输入可以提高分类精度,适合于研究区域土地覆盖分类。     

提取有效规则的关联分类算法

针对关联分类算法产生的规则普遍存在分类器分类精度、效率低的问题,提出了一种提取有效规则的关联分类算法--ACDER算法.首先定义了剩余支持度和剩余置信度,然后通过计算规则剩余支持度和剩余置信度建立了分类器并进行剪枝,以达成对分类尽量少且最有效的规则构成分类器,确保分类器中不存在任何冗余规则和冲突规则.在8个数据集上的测试结果表明,所提算法的平均分类精度比关联规则算法提高了4.15%,而在所有数据源分类器上的规则数却减少了54%.     

结合相似度的朴素贝叶斯半监督自训练方法

【目的】自训练方法易选出低置信度的无标记样本去训练分类器,在训练中也易误标记无标记样本导致错误累积,针对这些问题提出结合相似度选择高置信度样本的朴素贝叶斯自训练方法。【方法】选择朴素贝叶斯作为基分类器,在迭代中通过相似度计算方法计算样本相似度,选择同时满足相似度阈值和类别号判别一致的无标记样本加入训练集。【结果】在UCI数据集的对比实验中发现,提出的新方法的分类正确率高于其他对比算法。【结论】新方法能够利用少量有标记样本和不断添加的置信度高的无标记样本去训练分类器,提高分类精度,解决了自训练方法因有标记样本集初始分布不均导致准确率较低的问题。
     

一种新的矢量量化码书设计算法

提出了一种针对码书优化的图像矢量量化算法。首先设定矢量距离的初始门限值,基于空间划分对训练矢量聚类,找到矢量个数小于平均胞腔矢量数的胞腔;提取其聚类矢量后删除该胞腔,然后缩小距离门限值再次聚类提取,依次循环直到聚类矢量个数达到要求。将提取的聚类矢量作为初始码书,进行LBG算法码书设计,有效地改善了传统LBG算法依赖于初始码书而容易陷入局部最优的缺点,采用改进算法生成的码书更接近全局最优,加快了收敛速度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.     

基于多尺度背景纹理分析的红外小目标检测

提出了一种基于多尺度背景纹理分析的目标检测方法．通过小波多尺度分解来提取背景纹理的能量特征,并计算这些特征向量与中心向量之间的距离,目标检测在所得的距离像上完成．利用红外小目标的特性,根据距离像统计直方图来实现门限的自适应选取．实验验证了该方法的有效性     

异构数据联合式的真值发现算法

互联网上提供的同一事实的信息通常会存在冲突,影响数据集成和知识发现.为了甄别真值,提出了一种基于距离的异构数据联合真值发现算法.首先,关于同一数据项,基于数据源声明值与真值的距离,计算数据项向量;采用KMeans聚类算法,获得数据项初始聚类.然后,迭代进行信任分析和聚类,即在每个类簇内,采用最优化思想,联合异构类型数据,更新事实的可信度和数据源的类簇内可靠性,重新计算每个数据项向量,再次聚类,迭代直至类簇达到稳定.实验结果表明:由于细粒度的数据源质量划分,联合考虑异构数据类型,可以获得更高的真值发现准确度.     

网络日志挖掘中基于时间间隔的会话切分

针对网络日志挖掘中的会话切分问题,提出了一种基于时间间隔的方法。该方法在相邻页面访问时间间隔超出某阈值时切分会话,针对特定IP的阈值根据其频率矢量来定义。实验表明:代理服务器IP和单用户IP的频率矢量具有不同特性,代理服务器IP的频率矢量具有Power-law的特点,而单用户IP的频率矢量具有Gauss分布的特点,在此基础上提出一种基于Gauss假设的方法来设定不同单用户IP的阈值。与传统的对所有IP地址使用单一的先验阈值进行切分的方法相比,该方法更为合理有效。     

改进测度下的模糊C均值三元催化器故障诊断方法

针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernel entropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断。数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高。     

基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法

为了提高中心距离比值法预选取支撑矢量的效率,降低支撑矢量机的训练时间,引入自适应动态克隆算法对中心距离比值法的阈值进行优化,并将该算法应用于入侵检测中,提出了基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法.算法首先利用自适应动态克隆算法对中心距离比值法中的阈值进行优化,获得理想的阈值,从而可以提取出包含全部支撑矢量的边界矢量集,然后使用边界矢量集代替训练样本集进行支持矢量机的训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持矢量机的训练速度显著提高.同时,由于边界矢量集中包含了支撑矢量,因此,支撑矢量机的分类能力没有受到影响.采用KDDCUP 99数据集进行试验,试验结果表明:与传统方法相比,在保证性能的情况下,所提算法能够有效地降低支持向量机的训练时间.     

一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

遗传优化算法及含有模糊目标和模糊约束的机械优化设计

针对机械工程中的非线性约束优化的工程问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造浮点型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻优能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。对设计的算法与一般遗传算法、变尺度法以及随机搜索方法进行算例比较。对于含有模糊目标和模糊约束冗余系统可靠性优化设计问题 ,通过定义隶属函数 ,把问题转化为清晰的普通优化问题利用改进的算法求解 ,以提高求解的精度和可靠性