基于Fisherface和组合KNN分类器的人脸识别算法

基于Fisherfaee和组合K近邻（KNN）分类方法的人脸识别算法首先采用Fisherfaee进行特征提取,构成特征空间。然后,利用组合KNN分类器对提取的特征进行识别。在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能。     

膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类方法及应用

将未确知测度理论应用于膨胀土的分类问题中,建立膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类分析模型;选用粘粒含量、粉粒含量、液限、塑限及塑性指数作为未确知均值聚类分析模型的判别指标;以膨胀土的15组实测数据建立各评判指标的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示分类中心;根据信息熵理论计算各评判指标的权重,用置信度识别准则进行评判;用建立的模型对15组实测数据逐一进行检验,正确率为100%.将建立的模型对待分类的8个样本进行测试,并与实测结果进行比较.研究结果表明:预测等级与实际结果较吻合,比较客观地反映了膨胀土分类的复杂状况.     

基于栅格DEM的微观地形分类技术

认为微观地貌形态的划分是宏观地貌形态划分的延续,基于栅格数字高程模型（DEM）和数字地形分析（DTA）技术实现微观地貌形态分类的关键在于提取地形地貌因子和制定合理的分类决策方案．以土壤侵蚀研究中的临界坡度值为参考,改进了Dragut提出的山体部位划分的分类决策方案．采用黄土高原的局部DEM进行了山体部位分类的试验研究,实现了微观地形地貌的自动分类,试验结果揭示了微观地形地貌分布与土壤侵蚀之间的关系．     

试论水利部土壤侵蚀分级方法的适用性

在分析水利部土壤侵蚀强度分级两种方法的基础上,以黄河流域为例分析了间接指标分级法的适用性。直接指标法以年均土壤侵蚀模数或年均土壤侵蚀厚度为指标划分侵蚀强度级别;而间接指标法以下垫面影响土壤侵蚀的自然因子为指标,判断土壤侵蚀强度。实际应用中直接获得侵蚀模数和侵蚀厚度比较困难,因此一般用间接指标法评估土壤侵蚀强度。基于前期研究建立的土壤侵蚀快速评估法,用间接因子评估了黄河流域土壤侵蚀强度,通过与遥感调查结果的比较,分析了间接指标法的适用性,为该方法的应用提供了参考依据。     

基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法

属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径, 相关算法主要基于核。 核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义, 但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性。对此, 依据差别矩阵的稀疏性与大规模性, 提出基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法, 直接地将决策分类信息融入形式结构与问题求解。 首先, 基于决策分类来定义分块差别矩阵, 设计其计算算法; 其次, 基于分块差别矩阵, 确定核的内涵与算法; 最后, 进行实例分析与实验验证, 说明所建方法的有效性。基于决策分类的分块差别矩阵有效地实施了信息提取与维度降低, 相关的求核算法较好地减少了差别矩阵求核算法的时空复杂性。     

Toward the inner logic in data: Granular structures as the frame for classifiers

Any analysis of data collected in data tables aims at revealing the inner logic of data, i.e., the mechanism of inference which decides about assignment of classes or categories to single items in data. We propose to discuss and analyze the mechanism based on granulation of data and the subsequent induction of classifiers from the resulting granular structures. We consider some logical operators transferred into the realm of data tables and made a basis for granulation heuristics along with classification results inferred from the resulting granular structures.     

基于亚米级卫星数据的典型喀斯特小流域石漠化空间格局与演变特征

【目的】阐明石漠化演变的过程和机制,为下一步石漠化综合治理的方向和重点提供科学依据。【方法】选取契合喀斯特地区景观特点的亚米级卫星数据,使用指数分类法提取2003年和2013年研究区不同等级石漠化信息,对研究区石漠化空间格局和演变特征进行分析。【结果】指数分类法分类精度评价结果显示,Kappa系数大于0.8,且野外验证精度为85%,说明解译结果可信。2003—2013年,研究区石漠化面积从96.55km~2减少至88.97km~2,石漠化面积呈现减少的趋势,总体减少速率为0.76km~2/a;无明显石漠化增加速率最大,为20.11km~2/a,轻度和中度石漠化演变速率为-0.23km~2/a和-0.02km~2/a。虽然不同等级石漠化面积之间均有转化,但是向无明显石漠化转移的面积(7.65km~2)大于向强度石漠化转移的面积(3.04km~2)。演变方向上,石漠化轻度改善的面积最大为10.56km~2。【结论】研究区整体的石漠化状况有所好转,总体上石漠化治理取得一定的成效,但是轻度恶化的面积(6.08km~2)也不容忽视,需要对石漠化治理工程效果进行巩固。     

基于不平衡情感分类的Lasso-Lars特征选择方法研究

基于Lasso回归和支持向量机分类器,首先利用Lasso回归具有变量筛选的特点,过滤部分不重要的特征,然后利用支持向量机分类器做情感提取.在某化妆品品牌的评论数据实验中,利用基础情感词典和领域情感词典构建待选择高维特征集,通过对比特征选择前后的G-means,精确度和召回率等,均取得显著效果.     

基于时序流的移动流量实时分类方法

移动互联网的快速发展,产生了网络测量、网络安全和服务质量等方面的新问题.为了深入研究移动互联网的特性,研究人员需要从传统网络流量中快速准确分类出移动流量.本文提出了一种采用轻量级流表与深度数据包检测技术（DPI）相结合的移动流量实时分类方法,将网络流按照时间间隔关系扩展为时序流,并通过DPI时序流前N个特征数据包准确地分类出移动流量,缩减了流表规模,减少了实际DPI开销.通过实时的网络流量实验表明,DPI时序流前8个特征数据包时,提出的方法识别准确率达到91.55%,单次深度数据包检测的平均开销为20个数据包,并且流表的规模缩减到原来的0.21%.与P0F比较,方法识别准确率等性能有明显提升.      

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.