基于频率共现熵的跨语言网页自动分类研究

研究了基于频率共现熵的跨语言网页自动分类问题,使用翻译软件将所有中文网页翻译为英文,计算中文和英文网页的共现特征频率共现熵值,确定中文和英文网页的共现知识,并与英文网页相结合训练中文分类模型.实验结果表明,该方法与贝叶斯分类模型、向量空间分类模型和信息瓶颈模型相比体现出良好的性能.     

基于特征加权的半监督聚类研究

目前在半监督聚类的研究中,尤其是当有类标信息的类的数量少于整个数据集的类的数量时,其聚类效果并不好.本文在现有半监督聚类技术的基础上,通过特征加权来提高同一类文档的相似性,从而得到更好的聚类效果.为了验证这一思想的有效性,实验不仅在单语言数据集上进行,还在中、英双语数据集上进行了只包含中文或英文类标时的聚类实验.实验结...     

用小型电算机模拟测量电极过程动力学参数

为实现解析法测量电极过程动力学参数,本文提出一简单的数学模型,采用BASIC语言编制源程序,由SHARP PC—1500型袖珍计算机计算。经对实际体系进行测定,并用交流阻抗法、旋转圆盘电极和恒电流暂态等多种测试方法进行验证;结果表明:使用上述数学模型配以计算机实现测量,具有操作简便、快速、准确且仪器设备简单等优点,适于实验室和工厂使用。     

基于KPCANet和线性判别分析的表情识别

针对目前多数表情识别算法都是基于浅层特征的,很难达到良好的识别效果,并且核主成分分析网络(PCANet)网络存在提取到的表情特征维数比较高致使识别时间较长和分类效率较低的问题,受到深度学习模型PCANet的启发,提出了一种结合核主成分分析网络(KPCANet)和线性判别分析(LDA)的表情识别算法.首先,利用基于KPCANet模型获取训练样本及测试样本的深层特征;然后,用LDA监督层对KPCANet模型获取的深层特征对表情图像特征进行监督投影,从而使表情特征具有类别区分性;最后,将经LDA投影的特征矩阵输入支持向量机(SVM)中对表情特征进行训练和分类.提出的KPCANet-LDA算法模型在人脸表情数据库CK+和JAFFE上进行实验,实验结果表明提出的算法具有良好的鲁棒性且识别率高于其他对比算法.