Dynamic weighted voting for multiple classifier fusion:a generalized rough set method

1 .INTRODUCTIONMultiple classifier fusion or combination has prov-enitself a powerful tool for achieving high classifi-cation accuracy with moderately discri minatingclassifiers .If only output class labels are availablethe voting fusion[1]is often used as a decisionlevelfusion. However ,the main drawback of the votingfusion is that all classifiers are considered equallyreliable and this maylead to a confident decisiontobe changed by a less reliable classifier . A possibleway of overcomin…     

函数型连接神经网络偶发事件分类器设计

偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间.为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法.为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器.讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标.通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度.     

增强的主分量分类器

主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题．它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值．设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性．分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器．     

基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究简

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.     

发动机动态特性组合神经网络建模新方法

针对现有发动机组合神经网络建模方法对不同数组结构的样本数据泛化能力较差的不足,提出一种多步线性插值法的组合神经网络建模方法. 该方法基于有限元建模思想,以具有丰富样本数据的某一维输入量构造网格线,对多维输入样本空间进行划分. 在网格线上,样本数据按照BP算法对网络模型进行训练,得到高精度神经网络函数,而在网格线中间,所求输出根据相邻的两条网格线的神经网络函数进行多步线性插值. 与传统组合神经网络建模方法的对比结果表明,在处理不同数组长度的多维发动机动态特性试验数据方面具有很好的适应能力.      

基于稀疏表示的快速三维人脸识别方法

随着计算机技术和三维成像技术的发展,三维人脸识别因不易受光照、装扮变化的影响成为人脸识别和身份验证的新趋势,但是对于表情、姿态变化其识别率还是有待于改善,时间开销较长.本文提出基于稀疏表示原理,对人脸重要的特征鼻尖点进行提取,采用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,对表情变化等具有较高的鲁棒性和识别效果,且时间开销极小,优于传统的三维人脸识别方法.     

一种最大化样本可分性半监督Boosting算法

针对数据实际分布与假设不匹配时半监督学习算法难以改善分类器性能的问题,该文提出一种最大化样本可分性半监督Boosting算法,通过引入"高密度区域局部散度最小、样本空间全局散度最大"准则来学习未标注的样本。该准则使用两种半监督假设(聚类假设和流形假设),减少了因半监督假设与数据不匹配造成的准确率下降问题。实验结果表明,该文算法有效提高了Boosting算法在符合聚类假设数据集和符合流形假设数据集上的准确性,提高了分类器噪声数据的稳定性。     

基于321型和HD200型的大跨径装配式公路钢桥的研究

随着我国大跨径桥梁的增多,现有的装配式结构已无法满足应急抢修工作的需要,其存在的主要问题是跨越能力有限。文章利用现有321型和HD200型的产品库存及其多排多层的拼装方式,提出了一种易于架设的组合桁架式装配式公路钢桥,大大提高了该类结构的跨径,并对其组成构件、连接构造、计算理论及受力进行分析,为该类桥型的设计提供了参考。     

数据流滑动窗口方式下的自适应集成分类算法

针对基于数据块的集成算法,存在数据块大小影响分类效果,且不能及时应对完整式概念漂移的问题,提出了一种考虑数据流局部特征的和能应对多种类型概念漂移的集成分类算法.用滑动窗口作为概念漂移检测器,当检测到概念漂移时,则建立新的分类器并加入到集成分类器中.本文提出的算法在人工合成和真实数据集上与经典算法进行了广泛的对比实验.结果表明:提出的算法在分类准确率上具有明显优势,消耗更少的内存,更适合多种类型概念漂移的环境.     

基于机器视觉的芒果检测与分级研究

为了提高贵妃芒果检测与分级的准确率和效率,首先用标定好的工业相机对芒果进行拍照,然后使用HALCON对芒果图像进行灰度化和图像分割预处理,接着提取芒果面积、果形指数、成熟度、缺陷面积和缺陷个数5个特征参数并归一化,把它们分别作为GMM、MLP、SVM和KNN分类器的输入向量,并以芒果的4个等级作为分类器的输出向量,最后以每级120个训练样本,60个测试样本分别对4种分类器进行训练和测试。结果表明4种分类器的平均准确率依次为92.5%、93.75%、98.75%和98%,准确率较高,有一定的实际应用价值。