产品评论情感倾向性分类系统的设计与实现

针对消费者网上购物时选择商品的用户体验不足等问题,设计了产品评论情感倾向性分类系统。系统首先对评论进行了分词,然后根据停用词表去停用词,分别采用CHI、IG进行特征选择,最后比较了使用不同的特征选择算法对文本情感分类结果产生的影响。系统采用了Java Web相关技术实现了可视化,并对产品评论的分类过程进行了展示。实验结果表明,有效的特征选择方法有助于提升推荐系统的性能。     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法

基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.     

基于样本重要性原理的KNN文本分类算法

KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.     

基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

基于PLC的运动板料长宽测量系统

针对金属板材、塑料、玻璃的分类处理,提出一种基于PLC的运动板料长宽测量系统的设计方案.该系统能对板料尺寸进行动态测量,并将测量信息打印在板面上.对PLC、伺服驱动器和变频器的电路进行设计,利用WinCC完成触摸屏设计.系统试运行结果表明,板料测量能达到较高精度.     

基于模糊决策的不完整数据分类算法

中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果。大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好。文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题。首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果。最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性。     

桑属植物导管形态特征及其分类学意义

借助光学显微镜系统观察了桑属(Morus.)8个品种,2年生枝木质部离析材料,研究发现导管分子类型、大小和穿孔板等基本特征,这些特征在桑属种间存在广泛差异,具有重要的分类学意义。依据导管、穿孔板类型的特征,可以将桑属植物分为二类:长穗桑、白桑、广东桑、华桑组成较原始类,山桑、蒙桑、鸡桑、川桑组成较进化类。从导管分子的显微特征推测:桑属植物演化水平由低到高依次为:长穗桑、白桑→广东桑、华桑→山桑→蒙桑、鸡桑、川桑。     

一种改进的随机近邻算法

提出一种随机近邻分类的改进算法,它仍采用随机近邻判决准则,利用全局寻优思想,设计了最邻近生成算法,在理论和实践上说明了新算法分类良好的非线性、非球形性的特点,获得了与样本输入顺序无关的确定性结果.该算法原理简单,计算步骤明确,易于编程,可操作性强,便于应用推广.