中文文本2-分类模型在上证指数趋势分析中的应用研究

研究了基于概念的中文文本特征表示技术，并提出一个应用于上证指数趋势分析的中文文本2-分类模型。     

基于残差邻域嵌入的超分辨率算法

通过对基于邻域嵌套的超分辨率算法研究,并受到多分辨率图像处理的启发,提出了一种改进的采用残差进行邻域嵌套的超分辨率算法。在灰度和彩色图像上的实验均表明该方法得到的结果具有更低的均方根误差,而且更好地保持了高频空间的细节,例如高对比度和锐利的边缘。     

基于贝叶斯理论的未知病毒检测算法的实现

计算机病毒严重地危害了计算机世界的安全,如何有效地利用已知病毒的特征对未知病毒进行检测是一个非常重要的研究课题。对基于贝叶斯分类理论的未知病毒检测算法给予了系统设计和实现。实验结果表明,这种新的算法对未知病毒具有较高的分辨率。     

支持向量机学习方法的选择与应用

介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术，以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验，并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。     

机器学习与人脸识别方法概述

对机器学习与人脸识别的基本含义和主要方法进行了概述.提出融合人脸的多种生物特征,改进现有的机器学习算法,并进一步推进机器学习方法在人脸识别中的应用,将十分有利于人脸识别精度的改善和人脸识别速度的提高.     

中文文本分类中特征选择方法的比较研究

文本分类的主要任务是在预先给定的类别标记集合下,根据文本内容判定它的类别。特征选择是文本分类中的一个重要环节。本文对文档频率(DF)、信息增益(IG)、互信息(MI)、x2统计量(CHI)四种特征选择方法在中文语料上进行了性能比较。实验结果表明IG方法较其它三种方法有一定的优势。     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是一种新型机器学习方法。是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

基于K-最近邻算法的话务智能预测技术

提出基于K-最近邻算法的话务智能预测技术,利用机器学习算法从电信话务信息的历史数据中提取规律,从而预测未来的电信话务信息情况。在算法中根据时间间隔对样例的距离度量进行了特征加权。针对互联互通来话数据的实验表明,该算法具有良好的性能。     

Yarn Properties Prediction Based on Machine Learning Method

Although many works have been done to constructprediction models on yarn processing quality, the relationbetween spinning variables and yam properties has not beenestablished conclusively so far. Support vector machines(SVMs), based on statistical learning theory, are gainingapplications in the areas of machine learning and patternrecognition because of the high accuracy and goodgeneralization capability. This study briefly introduces theSVM regression algorithms, and presents the SVM basedsystem architecture for predicting yam properties. Model.selection which amounts to search in hyper-parameter spaceis performed for study of suitable parameters with grid-research method. Experimental results have been comparedwith those of artificial neural network(ANN) models. Theinvestigation indicates that in the small data sets and real-life production, SVM models are capable of remaining thestability of predictive accuracy, and more suitable for noisyand dynamic spinning process.     

文本分类中的特征选取算法

分析了常用的几种特征选取方法，提出了改进互信息算法。实验结果显示改进的互信息算法是可行的。