处理连续变量的Bayes分类方法

用离散化方法处理连续变量的Bayes分类方法存在着离散区段个数不好确定、无法利用某些先验信息以及会或多或少降低分类精度等问题。针对上述问题,论文提出将概率密度估计技术应用于连续变量Bayes分类,研究了如何直接利用参数化方法、非参数化方法以及半参数化方法构造连续变量的Bayes分类器,最后分析了3种构造分类器方法的优缺点,为构造连续变量的Bayes分类器和Bayesian网络分类器奠定了理论基础。计算实例表明所述方法是可行的和有效的。     

TAN分类器及其应用

主要介绍了贝叶斯网络分类器中的TAN分类器的模型、构造方法及分类方法.通过对参加2006年6月大学英语四级考试同学的学习情况及考试成绩的问卷调查获得数据,采用Hold-out检测方法,即取出其中2/3的数据集作为训练集,另外1/3数据集作为测试集,构造TAN分类器,检验分类器的分类效果.并通过与朴素贝叶斯分类器分类效果的对比实验,证明TAN分类器是分类效果较好的分类器.     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

一种基于可行域解析中心的多类分类算法

在分析OvA多类分类方法及基于SVM的多分类器的不足的基础上,提出一种基于可行域解析中心的多类分类器MACM．由于该分类器对应可行域解析中心且无需重复构造k个两类分类器,因此它解决了OvA方法计算量大及分类速度低问题,同时也克服了基于SVM的分类器在可行域不对称或狭长时,泛化能力明显降低问题．实验结果验证了上述观点,证明了MACM的有效性．     

一种多分类的微博垃圾用户检测方法

针对微博多类垃圾用户的检测问题,设计了一种基于模糊多类支持向量机的垃圾用户检测方法。首先,采用一对多SVM(support vector machines)的构造思想来构造多分类器,并针对每类用户的分类器重新选择训练集;然后,利用构造好的训练集来训练多分类器,经过反复调整参数,得到5个用户分类器;最后,针对多分类器的不可分样本,采用模糊聚类来进行模糊处理,即在垂直于SVM的最优分类面上定义一个改进的隶属度函数,选择最大隶属度对样本进行再分类。实验结果表明,该方法在保证垃圾用户检测效果的前提下,可以解决多分类中存在的混分和漏分问题。     

基于边际的组合分类器选择算法

研究表明,具有较大边际分别的组合分类器泛化性能更高.根据该结论,论文构造了一个新的基于边际的度量指标(MM)以充分考虑基分类器和组合分类器的分类能力,进而提出了一种新的组合分类器选择方法.该方法初始化组合分类器为空(或满),迭代的加入(或移除)具有最大(或最小)MM值的分类器,以降低组合分类器规模并提高它的分类准确率.在随机选择的24个UCI数据集上的实验表明,与其他一些高级的贪心组合选择算法相比,该方法具有更好的泛化能力.     

一个基于相关反馈的神经网络音乐情感分类器构建算法

目的构造音乐情感分类器,为计算机理解情感提供途径。方法首先分析现有音乐情感模型,然后提取音乐情感特征并采用神经网络构造音乐情感分类器,最后采用相关反馈对分类结果进行标注并进一步训练分类器,直至训练样本的错误分类率在一定误差范围内。结果对测试样本进行情感分类,达到了最高89%的分类准确率,实现了音乐情感分类器的构建和音乐片断的情感标注。结论研究成果是音乐情感检索的基础工作,也可用于其他音频的情感识别和分类。     

贝叶斯分类器的集成学习方法及其在图像标注中的应用

针对贝叶斯(Naive Bayes,NB)分类器的集成学习方法,研究如何提高分类器集成中各成员分类器之间的多样性,同时提高分类器系统准确率。实现方法是把训练集的所有属性特征划分特征子集,并处理所划分的属性特征子集,最后为每个成员分类器构造出不同的完整特征属性训练集。研究结果表明采用的NB集成方法(Ensemble ofNaive Bayes,ENB)提高了分类性能,把ENB机器学习方法应用到自动图像标注中也获得了很好的效果。     

一种新的 SVM 决策树

SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.     

UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别

针对UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案.经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板,然后采用粗细两阶段方案进行模板匹配;二级分类器提取区域模糊统计特征,构造了10个一对多的SVM分类器;三级分类器提取投影特征、笔划特征、Fourier变换特征等,然后利用RBF神经网络进行分类.实验表明该方法合理有效.     

RBF网络在交通流模型辨识中的应用

利用径向基函数 (RBF)人工神经网络来逼近已知的交通流非线性解析模型 ,讨论了高速公路交通流模型的辨识问题。提出了一种带反馈的 RBF网络模型 ,讨论了其训练算法。算法分两步实现 ,第一步利用一种改进的聚类分析方法确定隐层节点核函数的中心点 ,第二步用最小二乘法确定从隐层到输出层的连接权。最后将训练好的网络模型和给定的解析模型同时进行仿真计算 ,得出了当某路段出现突发性交通事故时交通流密度和平均速度的变化曲线。仿真结果说明 RBF神经网络模型的训练速度快和辨识精度还是令人满意的     

启发式方法研究5'-甲硫腺苷核苷酶抑制剂定量构效关系

定量构效关系的研究已成为化学和环境科学研究中的一个前沿领域.对29个甲硫腺苷核苷酶抑制剂的结构进行优化得到描述其分子结构的5类描述符,并选择6个描述符运用启发式方法和RBFNN方法分别建立了描述29个5’-甲硫腺苷核苷酶的结构与其对5’-甲硫腺苷核苷酶的抑制活性之间的线性和非线性QSAR模型.RBFNN模型的训练集、预测集的相关系数(R2)分别为0.9681与0.9126.结果表明,RBFNN模型性能要优于HM模型,具有较好地预测和反映真实情况的能力,这为预测其他类似物的活性和设计新的抑制剂提供了理论依据.     

基于径向基函数神经网络的飞机目标识别法

通过将自适应小波神经网络 (AWNN)中的小波基函数直接替换为 Gauss径向基函数 ,提出了一种适于对目标一维距离像信号直接进行分类的径向基函数神经网络(RBFNN)。对用于信号分类的 RBFNN网络结构的确定、RBFNN的训练以及最终判决规则的确定等问题 ,进行了深入的讨论。对 6个目标不同信噪比下的分类结果表明 ,提出的 RBFNN对距离像信号具有很强的分类能力 ,对于开发更加实用化的目标识别算法显示了很大的潜力     

有限集手写体汉字特是取及分类器设计

介绍了手写体汉字特征提取的基本概念，采用了一种叠合网络加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络（RBF网络）的模型分析，提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别，并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。     

基于特征矢量输入的神经网络测向方法

提出了一种新的基于特征矢量的采集输入数据方法，经该方法训练的径向基函数神经网络（RBFNN）可用于码多分址（CDMA）系统中多源信号波达角（DOA）的估计。该方法对信道噪声不敏感，能以较少的训练样本就可得到推广能力较好的神经网络。仿真结果表明，以新方法训练的RBFNN对多源信号DOA估计精度较高，实时性好，适用于CDMA通信系统的高分辨率测向。     

柱效关系用于RBF神经网络色谱重叠峰解析

将径向基函数(RBF)神经网络引入色谱重叠峰解析领域·为了使RBF神经网络能适应于色谱重叠峰解析的需要,先在RBF神经网络学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法,而后又用两阶段遗传学习算法训练该神经网络以使其具有了结构自学习和参数优化的能力,适应于组分数未知的色谱重叠峰解析的需要,最后又将柱效关系引入至遗传算法的适应度函数中,极大地限制了解的空间,减少了病态解发生的概率·实验表明本方法解析精度较高,很适用于多组分色谱重叠峰解析,并且具有不需人为干预,自动确定网络结构即组分数的优点     

一种应用于水声目标识别的隐层结构自适应网络

提出了一种隐层结构自适应学习的径向基函数网络（ＨＳＡＲＢＦ）水声目标分类器,该网络可在训练中自适应调整隐怪节点数和设置新隐节点的初始权值,从而使网络输入样本的分类特征能有效地映射到隐节点输出,克服了一般ＲＢＦ网隐层初始权值及隐节点难以确定的缺陷,经对实测水声信号的识别试验表明,该网络隐层有较强的特征划分能力,识别率高于一般ＲＢＦ网或ＢＰ网分类器。     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

基于遗传算法的RBF神经网络中心值优化研究

RBF神经网络中心值的确定是个关键的问题,在很大程度上决定了RBF网络性能的好坏.该文采用遗传算法对RBF神经中心进行优化,并将优化后的RBF神经网络用于非线性函数逼近,实例证明取得了较好的效果.     

RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统。BP网络应用广泛,但也有许多不足之处。因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法。分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理。用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确。并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度。