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1.
基于小波变换的多分辨图像融合   总被引:14,自引:0,他引:14  
图像的小波多分辨表征是把图像特征按尺度和方向映射到由小波变换系数构成的金字塔结构的各层中.在此数据结构中,使用不同的基于区域的特征选择方法,实现了对各原始图像的明显特征的选择,包括基于能量判据和基于边缘检测的方法.并且结合这两种方法,综合利用了小波系数的方向信息来进行特征选择.实验结果表明,这些不同的信息融合途径,都能有效地实现基于像素级的多重图像融合,特别是有效地克服由于原始图像的灰度特性和边缘特性不相容对图像融合带来的困难.  相似文献
2.
一种基于朴素贝叶斯分类的特征选择方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
由于朴素贝叶斯文本分类中的独立假设前提,使得在特征选择步骤能否准确有效地选出能代表文本的特征显得尤为重要,而特征选择标准中的MI标准与TFIDF标准其优缺正好互补,因此在用朴素贝叶斯文本分类方法中的多项式模型实现了一个web页面分类系统-WEBCAT的基础上,提出将MI标准与TFIDF标准结合进行特征选择.实验显示:用改进的方法可以更准确地选出能代表文本的特征,文本分类结果也比单独使用TFIDF标准或单独使用MI标准进行特征选择的分类结果更加精确.  相似文献
3.
基于免疫克隆选择算法的特征选择   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法.特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据.实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数.与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力.  相似文献
4.
基于Relief的组合式特征选择   总被引:11,自引:0,他引:11  
ReliefF是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但该方法一大缺点是不能辨别冗余特征.提出两种基于Relief的组合式特征选择算法:ReCorre和ReSBSW,这两种算法均首先利用ReliefF算法过滤掉无关特征,然后分别采用相关分析(Correlation)以及顺序后向搜索(SBS)的Wrapper算法去除冗余特征.在实际数据集以及人造数据集上进行了实验,分析比较了Relief,ReCorre以及ReSBSW算法的性能.实验结果得出如下结论:ReliefF方法对无关特征较多的数据集能够很好的降维,但对于实际数据中特征间关系较复杂的情况,只能去掉很少的无关特征,并会去除一部分相关特征,ReliefF不能处理冗余特征,ReCorre可以在ReliefF基础上去除大部分冗余特征.ReSBSW算法可得到较好的泛化性能,但算法计算量很高,不适合大规模数据集.  相似文献
5.
用于文本挖掘的特征选择方法TFIDF及其改进   总被引:10,自引:0,他引:10  
文章使用TFIDF特征选择方法对数据源进行预处理,建立了空间矢量模型,为文本分类提供了便利的数据结构.通过分类结果测试该特征选择方法的精确度.根据实验结果分析TFIDF的优缺点,并提出改进的方法.  相似文献
6.
一种新的多类SVM方法及其在文本分类中的应用   总被引:8,自引:6,他引:2  
提出一种将SVM扩展到多类文本分类问题的新方法,此方法有增量模式及批模式两种应用途径。其中,批模式提供了一种其他多类SVM替代方法;而增量模式在重复利用原有模型的基础上将新增类别的知识信息以增量方式更新到分类系统,整个分类器不需要全部重新学习,需要的计算量较小。实验表明增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间;两种模式的分类效果与其他方法相当。  相似文献
7.
地面目标伪装特征的高光谱成像检测方法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
根据光谱揭露伪装的检测机制分析,对伪装材料及应用背景的紫外、可见光、近红外波段光谱反射特征进行了研究,探索试验目标光谱模拟伪装材料的检测技术,经光谱特征选择及空间降维处理,建立特征参数的判别函数,确定判别规则。针对多类判别和谱空间模式重叠的情况,提出数学分析模型及统计计算和判别效果检验相结合的光谱特征检测新方法。探索适合区分人工目标与背景光谱的最佳分类特征和判别函数。  相似文献
8.
决策表最优特征子集的选择--基于粗集理论的启发式算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
特征子集选择问题是机器学习的重要问题。而最优特征子集的选择是NP困难问题,因此需要启发式搜索指导求解。基于粗集理论,本文提出了一种新的决策表最优特征子集选择的启发式算法。和以往的方法相比,这种算法简单实用,在一定条件下能够以较高的效率得到最优特征子集。  相似文献
9.
语音识别中信号特征的提取和选择   总被引:4,自引:0,他引:4  
本就语音识别中的各种特征参数的性能,提取算法等进行了分析和比较。根据选择特征参数的主要依据,选择LPCC和ARAC作为基本特征参数和动态特征参数,并应用于一个维吾尔语语音识别系统中,取得了很好的识别结果。  相似文献
10.
基于特征选择的神经网络集成方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
将特征选择技术ReliefF引入Bagging方法中,提出了一种新的神经网络集成方法——ReBag.实验结果表明,本方法的泛化能力优于Bagging方法,与Attribute Bagging方法相当但效率更高.  相似文献
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