最短特征线段多分类器系统设计

为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能。采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率。     

指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

基于AdaBoost算法的快速虹膜检测与定位

针对目前虹膜检测和定位方法中检测速度和定位精度等方面存在的不足,提出了一种利用AdaBoost算法进行虹膜快速检测和定位的方法.根据虹膜灰度图像的空间结构特征,提取出3类能反映这些结构的Haar-like矩形特征,从中挑选对虹膜图像有最好区分性的385个特征构成弱分类器,再组合生成强分类器.使用正负样本图像训练后,由强分类器级联组成了一个23层分类器系统.实验结果表明:该分类器系统的检测速度平均可达66帧/s,正样本的识别率约为96%,满足了虹膜识别系统实时性的要求.与其他方法相比,有更高的检测速度和定位精度.     

基于复杂网络的分类器融合

分类器融合指使用一系列学习器进行学习得到个体分类器,并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果。结合统计机器学习理论及复杂网络分析技术,提出了一种基于复杂网络的分类器融合算法。该方法利用“边”（个体分类器输出的共现关系）的先验分布信息及个体分类器对新样本输出的共现关系信息,计算新样本属于各类别的后验概率。     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...     

一种采用排名机制的分块在线压缩跟踪算法

基于分类学习的目标跟踪在面对环境中光照变化、目标姿态变化以及遮挡等复杂环境下容易出现漂移问题,为此提出一种基于分类器融合的压缩感知目标跟踪算法。使用压缩感知理论分块提取目标压缩特征,根据贝叶斯后验概率对特征进行筛选以构建目标模型,并提出一种二阶段样本搜索方法,通过粗搜索缩小样本的搜索范围,利用基于分类器排名的细搜索方法精确地找到目标的位置。实验表明,该算法与当前主要的算法相比具有较高的跟踪精度,以及良好的鲁棒性和实时性。     

基于纹理特征融合的煤矸石分选技术研究

提出了一种新的基于纹理特征融合的煤矸石分选方法.设计了一种纹理特征提取算法.选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行融合,最后采用神经网络分类器实现煤矸石的分选.实验结果表明,本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率,且能够满足实时要求.     

基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

改进AdaBoost对基于HMM的唇读系统识别率的提高

针对目前唇读系统多采用HMM的识别方法,提出了基于AdaBoost的唇读识别方法,有效地解决了样本空间的交叠问题,通过强化训练那些难以分类的样本,使得识别性能有所提高.该方法改进了迭代过程中权值的变化率,降低了样本权重更新速度;同时区分噪声样本,减小不合理弱分类器的权重,使得改进后的算法降低了噪声对强分类器的影响.     

多分类器结合的人脸识别

用贝叶斯理论分析了常见的和、积、中值及投票多分类器结合方法,指出它们各自的缺陷,类比真实的选举情形,对原投票法进行了改进：赋予不同分类器不同的“说话份量、被重视程度”,即不同权值,增加“第二候选人”备选,并考虑“第一与第二候选人”的可信度差给予“附加选票”。采用Olivetti和Oracle研究室的人脸图像库,结合本征脸法、协同算法和自联想神经网络法分类器,对比了新方法和常见结合方法。实际结果表明,改进的方法有较好的识别率。     

基于层次的分类器组合

对传统的串行、并行组合方式的分析基础上，该文提出一种基于层次的分类器组合方式，并以手写体数字识别为例，选取了8个不同信息层次的分类器进行组合，得到最终分类结果如下：正确识别率为97．15％，错误率为0．75％，拒识率为2．10％，可靠性为99．234％。实验结果表明，此种分类器组合方式较传统的串行、并行组合方式在性能上有所提高。     

Reliability Allocation of Large Mining Excavator Electrical System Based on the Entropy Method with Failure and Maintenance Data

In the design of large mining excavator electrical system,a practical reliability allocation method was introduced to allocate system level reliability requirements into subsystem and component levels. During the reliability allocation process,factors from the fault and maintenance data were only considered in reliability allocation scheme. It could avoid the disturbance from expert experiences. The entropy method was also used to obtain weights of reliability allocation indexes of large mining excavators considering different factors. Then the failure rate allocation of subsystems and components could be completed.     

电力变压器有载分接开关可靠性评估方法

在对电力变压器有载分接开关的典型故障模式、故障原因及影响等进行深入分析的基础上,运用故障树分析法建立了分接开关的故障树模型,并运用多目标决策理论中的权重集成方法,将主观权重、客观权重相结合,提出了结合重要度这一可靠性指标的电力变压器分接开关可靠性评估方法。评估实例表明,该方法不仅能对分接开关的故障模式进行清晰的演绎和推理,同时还能及时发现运行过程中的薄弱环节,反映各故障模式对系统的影响程度,得到分接开关运行时的可靠性水平,获得较好的评估结果。     

改进的集成神经网络学习优化研究

AdaBoosting算法是一种集成学习算法，用来提高不稳定学习器的泛化能力．本文基于神经网络是一种不稳定分类器的机理结合最小二乘算法和遗传算法，提出了对集成神经网络分类器权值进行优化的新方法．     

可变模糊决策理论及其在水库防洪调度决策中应用

首先建立可变模糊决策(优选)理论,提出以对立模糊集概念为基础的可变模糊决策模型与方法.其特点是模型及模型中的参数权向量可以变化以提高系统决策的可靠性.其次,根据水库调度决策中汛期各阶段目标重要性的不同,应用非结构性决策模糊集分析的二元比较法确定水库防洪调度目标的经验权重(主观权重).最后,将可变模糊决策模型与方法用于丰满水库洪水调度,实例表明,该方法科学实用,能够提高水库防洪调度决策支持系统的决策可靠性.     

一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法

为同时保证基分类器的准确性和差异性, 提出一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法. 首先利用聚类算法将训练样本分成多个类簇; 然后分别在每个类簇上进行AdaBoost训练并得到一组分类器; 最后按加权投票策略进行分类器的集成. 每个分类器的权重是自适应的, 且为基于测试样本与每个类簇的相似性及分类器对此测试样本的分类置信度计算得到. 实验结果表明, 与AdaBoost,Bagging(bootstrap aggregating)和随机森林等代表性集成算法相比, 该算法可取得更高的分类精度.     

车牌检测级联分类器快速训练算法

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现过训练及分类器退化的问题,并提出了解决这一问题的有效新方法。新方法主要对样本及时更新和样本权重的更新规则进行了调整。使用该方法训练级联车牌检测器,实验结果表明,新方法较好地解决了传统AdaBoost算法中所出现的过训练及退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率,并且训练时间缩短了50%左右。     

基于组合核函数SVM的说话人识别方法

 鉴于应用支持向量机进行说话人识别过度依赖于选择核函数的问题,提出一种基于组合核函数支持向量机(SVM)的说话人识别方法.对多项式核函数、径向基核函数进行线性加权,构建既具有全局核函数优点又具有局部核函数优点的组合核函数,并通过多重网格搜索调节权重系数使组合核函数适用于当前数据分布,确定组合核函数SVM 的最优参数,实现对说话人的有效识别.对TIMIT 数据集和含噪声数据集的仿真实验显示,基于组合核函数SVM 的说话人识别性能明显优于单一的多项式核函数、径向基核函数和线性核函数.