CVE漏洞分类框架下的SVM学习模型构建

在CVE漏洞分类框架中,构建了基于支持向量机的学习模型,实现了根据不同的分类特征对CVE进行分类.     

基于DenseNet的机载雷达动目标检测

针对传统机载雷达运动目标检测方法所需训练距离单元较多的问题,将运动目标检测问题转化为多分类问题.首先,基于少量训练距离单元数据构建分类所需的训练数据集;然后,基于卷积神经网络DenseNet构建多类分类器;最后,利用训练后的分类器提取雷达空时回波数据特征,进行目标检测和参数估计.仿真结果表明:基于DenseNet的机载雷达动目标检测方法能够有效检测目标,估计目标的距离、多普勒频率等参数.相比传统空时自适应处理方法,该方法能够显著减少所需训练距离单元数量;相比现有基于分类的目标检测方法,该方法能够有效提高目标检测和参数估计的准确度.     

一种融合特征选择的AdaBoost集成算法

针对Ada Boost算法训练分类器的特征具有大量冗余问题,提出了一种融合特征选择的Ada Boost集成算法.首先,使用一种特征选取方法,选择图像特征之间冗余度最小的特征,构造最优训练集;其次,采用Ada Boost算法训练分类器,构建分类模型;最后,使用分类模型实现待标注图像的自动标注.实验使用华盛顿大学用于图像自动标注的数据集,结果验证算法的有效性,并且相比其他传统算法,该算法具有更高的分类精度.     

结合CNN和文本语义的漏洞自动分类方法

为解决大规模漏洞分类问题,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的漏洞自动分类方法,借鉴深度学习的技术思想自动获取漏洞描述的相关局部特征,通过batchnorm规范化数据解决文本训练不稳定问题,进而实现漏洞类型的有效划分.实验表明,与传统方法相比,该方法在漏洞自动分类效率上能够得到显著的提高.      

基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类

针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径.     

基于加权策略的SVM多元分类器

多元分类器通常需要在训练时间和分类精度之间折衷.提出了加权阈值策略和一对多分类方法的改进算法 OVA WWT，以增加结果融合的公平性，从而提高分类精度.基于OVA WWT策略和SVMlight二元分类器，实现了基于SVMlight的多元分类器MSVMlight.在CWT100G数据集进行的实验表明，该分类器具有较高的分类精度以及较短的训练和分类时间.相同的数据集上的阈值策略选择实验也说明了加权阈值策略能提高分类精度.     

基于ICA和极限学习机的模拟阅读脑电特征分类

为了有效地提取N2-P3成分,利用ICA对脑电数据进行盲源分离,自动提取N2-P3成分;同时为了克服传统方法如支持向量机、神经网络训练时间长、个别识别准确率不够高的缺点,选择极限学习机作为分类器.在模拟阅读实验范式下,记录了7名受试者的脑电数据,利用ICA分别对每名受试者的高维脑电数据进行盲源分离,提取出N2-P3成分,以此作为靶特征,并与非靶特征一起放入极限学习机分类器进行分类.训练得到7名受试者的训练时间和分类准确率,并与支持向量机进行了比较.结果表明:经过ICA特征提取后,使用极限学习机进行分类,该分类器学习速度快,泛化能力强,训练时间大大减少.在分类准确率上,ICA+ELM的分类准确率较传统的最佳单通道+SVM有较大幅度的提升,从后者平均的82.4%提升到了97.7%.     

利用特征子空间评价与多分类器融合的高光谱图像分类

为应对高光谱图像分类中的特征高维度问题,提出一种基于多分类器融合的高光谱图像分类方法.利用高光谱数据相邻波段的高相关性,通过自适应子空间分解产生多个特征子空间,进而训练生成子分类器;利用ReliefF-S算法,对各特征子空间进行评价并生成各子分类器的权重,最终通过加权表决融合实现分类决策.实验表明,所提方法可有效规避高维特征问题并提升分类性能.     

分散矩形特征结合软级联的人眼检测研究

采用优化的分散矩形特征结合软级联进行了人眼检测研究,针对分散矩形特征会造成特征数量暴增的问题,给出了一种优化解决方案;针对级联分类器训练过程中训练难度不断加大的问题,提出了一种按指数规律调整每层的最小检出率和最大误检率的方法 .优化后训练所需时间缩短为优化前的1/3,改进后分类器性能相比原始特征有所提高.人眼检测实验结果表明：该分类器具有更好的分类能力.     

基于AP算法支持向量机的设计与应用

设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器, 使用AP聚类算法优化数据集, 得到了高质量、 小样本的SVM分类器训练集. 实验结果表明: 与传统的SVM分类器相比, 混合分类器具有更高的分类精度; 在心脏病预测上, 该分类器的效果较好.     

The time course of visual categorization： Electrophysiological evidence from ERP

Categorization is the process to ascertain the identity of an object by a specific standard[1,2]. Categorization isa fundamental cognitive process; in fact, the raw per- ception would be of little use without the effective clas- sification of original inf…     

基于命名实体的Web新闻文本分类方法

文章对Web新闻领域的文本自动分类问题进行了研究,提出一种基于新闻实体要素的分类方法;在应用空间向量模型的基础上,充分考虑命名实体对Web新闻文本分类的特殊作用,并进行了实验.实验结果表明,以新闻实体要素为特征的文本分类系统可得到较高的分类精度,该方法具有一定的实用价值.     

基于词条聚合和决策树的文本分类方法

根据词条聚合和决策树原理,提出了一种文本分类的新方法.决策树分类方法具有出色的数据分析效率和容易抽取易于理解的分类规则等优势,但只能应用于维数较低的特征空间.本方法将与各个类别相关程度相似的词条聚合为一个特征,有效地降低了向量空间的维数,然后再使用决策树进行分类,从而既保证了分类精度又获得了决策树易于抽取分类规则的优势.     

基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型

提出一种基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型. 模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的 $n$-grams 作为重要语义特征, 同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)获取输入文本的全局依赖特征, 最后将两种特征的融合模型应用于文本分类任务. 在多个公开数据集上评估模型的质量, 包括情感分类和主题分类. 与传统模型的实验对比结果表明: 所提出的文本分类模型可有效改进文本分类的性能, 在语料库 20newsgroup 上准确率提高约 1.95%, 在语料库 Rotton Tomatoes 上准确率提高约 1.55%.     

中文文本分类方法比较研究

中文文本分类是中文信息处理过程中的关键技术。本文介绍了中文文本分类的基本过程和基本原理,讨论了朴素贝叶斯(NB)、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)这三种中文文本分类方法,并对这三种分类方法进行分析和比较。     

Visual categorization shapes feature selectivity in the primate temporal cortex.

The way that we perceive and interact with objects depends on our previous experience with them. For example, a bird expert is more likely to recognize a bird as a sparrow, a sandpiper or a cockatiel than a non-expert. Neurons in the inferior temporal cortex have been shown to be important in the representation of visual objects; however, it is unknown which object features are represented and how these representations are affected by categorization training. Here we show that feature selectivity in the macaque inferior temporal cortex is shaped by categorization of objects on the basis of their visual features. Specifically, we recorded from single neurons while monkeys performed a categorization task with two sets of parametric stimuli. Each stimulus set consisted of four varying features, but only two of the four were important for the categorization task (diagnostic features). We found enhanced neuronal representation of the diagnostic features relative to the non-diagnostic ones. These findings demonstrate that stimulus features important for categorization are instantiated in the activity of single units (neurons) in the primate inferior temporal cortex.     

基于机器学习的Web文本分类技术及算法

提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的信息检索解决方案。采用层次约束法完成文本自动抓取功能,文本频度与词条频度相结合的文本特征选择算法实现特征提取,并采用特征加权技术进一步提高文本分类性能。该算法不仅实现中文文本的自动分类,有效地提高Web信息检索的精度,而且能大大降低人工二次浏览筛选的工作量,还可用于电子政务和电子商务信息的自动分类。     

iRIPPER——一种改进的基于规则学习的文本分类算法

基于规则学习的文本分类算法RIPPER具有易理解、易优化、高效率等特点，但是当规则所涉及的特征项很多的时候，上述优点不复存在。基于层次的规则学习算法hRIPPER采用了层次架构对RIPPER进行了改进，但其对特征项的过滤仍然有限。针对RIPPER,hRIPPER在规则学习过程中出现的问题，对规则学习的分类算法进行改进，提出了一种改进的基于规则学习的文本分类算法iRIPPER，在规则学习的同时进一步过滤噪音特征项。实验证明，该方法不但有效地提取了特征项，生成较少的规则，提高了算法的准确率和召回率，而且缩短了生成规则的时间，从而改进了规则学习分类算法的性能。     

Song Ci Style Automatic Identification

To identify Song Ci style automatically, we put forward a novel stylistic text categorization approach based on words and their semantic in this paler. And a modified special word segmentation method, a new semantic relativity computing method based on HowNet along with the corresponding word sense disambiguation method are proposed to extract words and semantic features from Song Ci. Experiments are carried out and the results show that these methods are effective.