基于弗雷歇距离的道岔故障诊断方法

对现场获得的各种铁路道岔故障曲线进行分析,获得几类典型故障的参考曲线,并作为诊断的模板曲线.根据基于弗雷歇距离定义的相似度函数,计算待识别曲线与各模板曲线的相似度.将相似度最大的模板曲线所对应的故障模式作为待识别曲线的诊断结果输出.实验表明,该方法无需大量的训练样本,也不需要对动作电流曲线进行分段特征提取,诊断方法准确率高、速度快、适应性强.     

基于多分类器的牌照字符识别算法

通过对牌照特征及已有识别算法进行分析,提出了基于多分类器-模板匹配与支持向量机相结合的牌照字符识别算法。首先利用模板匹配进行粗分类,将多类问题转化成两类问题,再利用支持向量机进行精确分类。在模板匹配环节,使用灰度分布标准化,增加字符与模板的相似度。在Virtual Studio环境下进行测试,结果表明:与单一分类器相比较,该方法的识别精度与识别速度都有了很大的提高。     

多步骤降维的肿瘤特征基因选择方法

针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点,提出了一种对基因芯片数据进行多步骤降维处理的分类方法.第一步,采用基因表达差异显著性分析方法(SAM)筛选得到差异表达基因子集.第二步,采用支持向量机(SVM)分类器对该差异表达基因子集进行进一步的分类降维.将该方法用来处理大肠癌和白血病数据集,得到了数量较少而分类能力较强的特征基因子集.实验结果证明该方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因.     

一种基于频谱特征相似度的古筝音高估计方法

目前针对古筝的音高识别的研究较少，识别算法表现欠佳，主要原因在于古筝音高频谱频率分布复杂且现有高质量数据集较少，不易获取有效音高特征。本文考虑到古筝音高频谱存在基频丢失、谐波衰弱、倍频音混淆(八度错误)等问题，提出了一种基于频率比对的音高相似度特征计算方法。该方法首先通过预处理对原始音频数据进行时频变换，然后提出用综合频率相似度、能量相似度和频率置信度这3种相似度特征来区分不同的音高，3组相似度矩阵表明该方法在不同音高上有较高的区分度。对630条古筝音频数据的实验结果表明，利用本文所提出的3种相似度特征计算方法的音高分类模型的准确性F1值高达97%,优于使用传统频谱特征的方法的80%。     

基于SVM的刻蚀工艺失效状态识别

针对反应离子刻蚀工艺,研究其状态监测与识别.采用主元分析(PCA)方法对原始数据进行降维,提取出有效的特征子集,再应用SVM建立失效状态的诊断识别模型,分析模型参数对失效状态的分类识别效果.采用主元分析法进行数据降维,从多监控量中提取影响最大的特征子集,再基于支持向量机(SVM)算法建立了失效状态的诊断识别模型,并分析了模型参数对失效状态的分类识别效果.研究结果验证了基于SVM方法的有效性,表明该模型具有高效的模式识别能力,可应用于存在小样本问题的其他半导体工艺状态分类和识别中.     

采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用

针对在识别框架不确定时基本概率分配(BBA)生成困难的问题,提出一种基于聚类特征的基本概率分配生成方法,以减弱对样本长度的依赖性,并分析2种情况下的BBA生成。在框架未知时,通过聚类分析获得各个类别的聚类特征,建立样本属性的聚类特征区间模型;在框架已知时,获取聚类特征,建立样本属性的聚类特征区间模型;然后用各个区间模型之间的距离表示样本属性之间的差异,在此基础上建立了一种相似度的度量方法;最后对相似度进行归一化得到BBA。采用Iris数据集和Wine数据集的实验结果表明:所提方法对样本长度敏感程度低,对Wine数据集的一个类的分类结果达到100%。将该方法应用于某煤化工企业压缩机组子系统状态监测信息数据集,实现了监测信息状态的识别。     

一种基于相似离度匹配的人脸精确跟踪算法

利用相似度和欧式距离系数建立了描述数据样本间近似程度的归一化综合指标-相似离度,并通过灰度数据向量集的相似离度描述图像的匹配程度,将SVM人脸检测、图像灰度值相似离度匹配和跟踪模板更新三种方法结合起来,设计了基于相似离度匹配的人脸跟踪算法,算法综合考虑了图像内颜色的空间位置和值信息,具有较高的精确性.实验表明,相似离度...     

基于属性相似度的云分类器

提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者.     

癌症基因表达数据的熵度量分类方法

基因芯片技术的出现和发展为生物医学领域带来了深远影响,运用分类方法研究其产生的海量数据对癌症的分类及治疗有重要意义.该文提出一种利用熵度量作为指标进行癌症基因表达数据特征提取的方法.首先对基因表达数据进行筛选并计算各个基因的熵,然后提取出熵最大的若干基因作为特征基因,并用支持向量机进行分类.对前列腺癌基因表达数据的留一法以及分组法实验都证明了该方法的有效性.     

基于证据数据分类算法的水声目标识别研究

证据分类算法已被广泛应用于模式识别中。针对传统证据近邻算法在证据权重和组合规则上的局限,研究了一种新的基于DSmT的证据K近邻识别算法(DSmT-KNN)。首先在水声目标的各类别训练模板库中,利用目标数据与各近邻的特征相似度来分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据的距离大小对构造的置信指派进行加权。然后利用DSmT规则对加权证据进行融合。最后根据每个类别下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过水声目标实测数据实验,将DSmT-KNN与其他几种常见的方法进行了对比分析,结果表明新算法能有效提高系统的识别准确率。     

基于弹性网络的大鼠肝再生关键基因选择

针对大鼠肝再生基因表达谱芯片数据挖掘问题,通过把肝再生过程划分为8个不同时间的子过程,将其转化为二分类问题,进而利用弹性网络对每1个子过程分别进行分类和相关基因选择.此外,以细胞增殖为主线,分析了所选择基因间的通路关系,验证了所选基因的生物合理性.     

基于加权极限学习机的肿瘤基因表达谱数据分类

基因表达谱数据一般来源于临床试验,而在临床试验中,试验样本的类分布情况是不确定的,这就使得表达谱数据往往具有比较明显的不平衡性.采用加权极限学习机来对不平衡基因表达谱数据进行分类,为了减少因为不平衡数据引起的分类误差,一个临时的权重被分配给每一个样本以增强少样本类的影响,同时减少多样本类的影响,进而提高肿瘤分类的准确率.实验结果表明,所提方法能够提高少样本类的识别率,从而提高分类器的总体性能.     

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

原核基因识别中的一种负样本生成算法

在基因识别的两类算法中,判别算法通常需要正负两类样本来训练参数.在原核生物的基因组中,由于可充当负样本的基因间序列太少,如何产生负样本便成为原核基因识别中的一个问题.本文提供了一种基于"自相似映射"的负样本生成算法,与通常使用的随机生成算法不同,该算法不需要生成随机数.本文给出了两种负样本生成算法的比较,并初步讨论了自相似性对于DNA序列分析的意义.     

基于隐马尔可夫模型的多重序列分析

隐马尔可夫模型是最近几年在许多机器学习领域都得到成功应用的关于序列分析的重要统计模型,特别是在蛋白质家族的识别方面.这主要是由于生物数据的急剧增长导致2个领域(计算科学和生物学)走向结合引起的.探讨了多重序列比对和序列谱隐马尔可夫模型,讨论了隐马尔可夫模型的基本算法以及如何建立HMMs.根据E值和训练分数进行蛋白质家族的识别和分类.     

以相关系数为特征量的飞机目标识别法

利用各目标距离像之间的相关系数 ,可提高基于距离像建库的目标识别方法的性能。该文提出了利用相关系数构造特征矢量和用神经网络进行分类的雷达目标识别方法。研究了特征矢量的分类性能、最终判决量的确定、相关系数特征矢量法与最大相关系数法各自的特点等问题。对 6类飞机目标全方位角范围的识别结果表明 :最大相关系数法在高信噪比时的识别率较高 ,相关系数特征矢量法的抗噪性较强 ,两种识别方法有较强的互补性。若按某种方式将两者结合起来 ,将得到识别率和抗噪性俱佳的识别方法     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

正交Haar变换的眉毛识别方法

【目的】提高现有眉毛识别方法的识别效率。【方法】采用快速正交Haar变换模板匹配算法(FOHT),设计一种基于正交Haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOHT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷。【结果】所构建的眉毛识别方法比原方法效率提高约32%。【结论】正交Haar变换的眉毛识别方法实时性强,具有一定的实用价值。     

基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法

针对基因表达数据空间分布的特性,提出了一种基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法.方法综合了模糊数学以及核判别分析方法的优点,提高了对基因表达数据分类识别的准确性.以多发性骨髓瘤的基因表达数据为例进行了实验,从实验结果可以看出,采用模糊核判别分析方法可以得到最佳的识别效果.     

基于代价敏感SVM优化组合算法的微钙化簇识别

微钙化簇是乳腺癌一个重要的早期发现,现有的检测技术为了达到高敏感性要求,产生很多假阳性数据.根据微钙化簇特点,提出一种整体和局部相组合的分类识别策略,并根据真假阳性样本错分代价的不同,使用代价敏感SVM方法进行分类学习.在构造分类器模型过程中利用粒子群进行分类器的参数优化及特征集合的选择,以提升分类学习的泛化能力.该算法在保证高敏感性的同时,降低了过多的假阳性数据,并删除了冗余和不相关的特征.实验结果表明,基于粒子群优化的代价敏感SVM组合分类算法提高了传统方法的识别能力.