基于梯度和贝叶斯判别的夹层自动识别方法

针对现有夹层识别方法存在工作量大、精度不高的问题,提出一种基于梯度和贝叶斯判别的夹层自动识别方法。由于测井系列不一,首先对测井曲线进行主成分分析,选取可以代表所有测井曲线类型的曲线。然后对曲线进行滤波,使曲线尽量不受夹层等因素影响。分析夹层测井曲线特征,先以回返程度、各类夹层原有曲线与新曲线的差值作为门槛条件,得到符合条件的尖峰和低谷。再根据各类夹层特征建立贝叶斯判别模型,并对夹层的尖峰和低谷进行梯度计算,得到各类夹层的梯度特征。最后利用贝叶斯与梯度判别划分出夹层。应用效果表明:相比于其他方法,该方法以砂体为单元进行数据处理后建立贝叶斯判别模型,并综合梯度判别,极大地提高了夹层判别精度,为夹层自动识别提供了一种新途径。     

改进贝叶斯判别法的矿井水源识别模型

为准确地判别矿井水源的类型以减少矿井水害的发生,提出一种改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型。通过对砂岩裂隙水、老空水、奥灰水和太灰水4类水源进行水质化验,分析选取K⁺+Na⁺,Ca²⁺, Mg²⁺,SO₄^2-,Cl^-,HCO^-₃6种水质离子作为判别指标;首先使用SPSS Statistics 24软件分析各水质离子之间的相关性,其次对各主成分进行方差贡献率分析,选取前5种水质离子作为主要水质离子,然后根据变异系数法计算主要水质离子权重,最终结合贝叶斯判别法建立水源判别模型,并将模型的预测结果与基础贝叶斯模型的结果进行对比。结果表明：利用改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型对14个待测样本进行测试,判别准确率为85.71%,相较于基础贝叶斯模型的准确率提高了21.42%,应用该判别模型的准确率得到了大幅提升;将该模型回代到26个样本中,判别结果与实际情况基本吻合。通过2种模型的对比分析,采用改进贝叶...     

基于贝叶斯方法的单分类入侵检测技术

考虑到入侵检测问题中样本数据的不平衡性,可以将单分类模型应用到入侵检测中.通过应用贝叶斯方法,对单分类支持向量机模型进行改进,使之成为一种概率模型,从而更加符合入侵过程的随机特性;应用主成分分析技术对原始数据在各个方向上进行等方差处理,使之更加符合该模型对数据正态分布的前提假设.同时,在模型求解上采用分治的思想,对数据进行分组计算,实现对大数据的高效求解.在标准入侵检测数据集NSL-KDD上进行测试,实验结果达到87.46％的检测准确率,从而验证了该方法可以在入侵检测中得到有效利用.     

应用多元回归分析和贝叶斯判别预测稻瘿蚊发生趋势

根据１９８２－１９９１年的虫情调查资料，应用多元回归分析和贝叶斯差别分析，建立 赐稻稻瘿蚊发生趋势的数学模型和灾情分类判别方法，为提高虫情预报的准确度与可靠性提供了科学依据。     

贝叶斯判别中对样品判别的评价研究

首先对两个正态总体的贝叶斯判别中样品判别优劣的评价进行了研究,然后又将其推广到多个正态总体的情况。提出了待判域的概念,用以鉴别误判损失没有统计学意义的样品;提出了判别系数的概念,用以对样品判别的优劣进行评价。最后,指出了不足以及需要进一步研究的内容。     

利用MATLAB实现最小错误率贝叶斯判别

Matlab软件平台为用户提供了强大的科学计算与可视化功能,具有简单、易用的用户环境,尤其适合矩阵数据的计算处理.根据Matlab 的特点、将其与模式识别原理结合起来,以油水层识别为例,求解基于多元正态概率模型下的最小错误率贝叶斯判别函数和决策面方程.     

基于改进Fisher判别的起步工况驾驶风格研究

以实验采集的起步工况驾驶数据为基础,利用PCA分析筛选出驾驶员在起步工况下的风格特征参数,采用GMM聚类算法对起步工况下的驾驶数据进行分析.以驾驶风格聚类分析结果为基础建立了基于Fisher判别的驾驶风格识别方法模型,运用经典和改进Fisher判别对驾驶风格数据的测试集进行识别.结果表明,改进Fisher判别的识别正确率可达85%以上,证明了改进Fisher判别在处理驾驶风格会影响车辆的多种性能表现时有效,具有较高的准确性.     

基于多任务判别器的图像阴影去除算法

针对现实生活中存在的阴影对于计算机视觉任务产生不利影响,现有图像阴影去除算法有效性与准确性低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的阴影去除方法.该方法主要包括两个部分,采用了U-Net网络结构作为生成器部分的网络,用来提取图像中的有效信息,同时在生成器网络中引入自注意力机制,提高网络对阴影区域特征的关注度;采用多任务网络结构的判别器,通过对生成器生成图像的整体区域、局部区域以及与约束条件的匹配程度,进行多方面的鉴别,用来提升判别器鉴别能力,进而督促生成器,生成更加符合真实情况的无阴影图像.该方法在公开数据集ISTD上进行实验,实验结果表明所提方法在图像的结构相似性上以及峰值信噪比方面均有所提升.     

基于面部综合信息的疲劳驾驶判别研究

目前疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,对防疲劳驾驶预防方法的研究是十分必要的。根据驾驶人面部综合信息,可以对驾驶人进行是否处于疲劳驾驶状态的判断。提出一种根据驾驶人眼部状态、嘴部状态、鼻部状态三者的信息相结合来判断的疲劳状态判定方法。实验表明,这种方法可以在多种情况下对驾驶人进行疲劳的检测。     

矿井涌水水源的主成分分析和BP神经网络判别

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要含水层的水化学特征数据样本,利用主成分分析法消除变量中的重复信息,采用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明：主成分分析与BP神经网络相结合的方法判别涌水水源的正确率为82.35％,优于Bayes判别法.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

基于贝叶斯分类的主题爬虫

随着网络的高速发展,其信息资源越来越庞大,面对巨量的信息库,搜索引擎起着重要的作用．主题爬虫技术作为搜索引擎的主要核心部分,计算搜索结果与搜索主题的关系,该关系被称为相关性．一般主题爬虫方法只计算网页内容与搜索主题的相关性,作者所提主题爬虫,通过链接内容和锚文本内容计算链接的重要性,然后利用贝叶斯分类器对链接进行分类,最后利用余弦相似函数计算网页的相关性,如果相关值大于阀值,则认为该网页与预定主题相关,否则不相关．实验结果证明：所提出主题爬虫方法可以获得很高的精确度．     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

课堂教学评估的多层次贝叶斯网络分类器方法

课堂教学是为实现一定的教学目标而展开的信息传递、过程控制和策略实施过程.依据课堂教学的特点给出了课堂教学评估的指标体系,并在此基础上建立了课堂教学评估的层次贝叶斯网络分类器模型.为提高分类器的分类识别准确率,在连续属性中引入形状参数,实验结果显示,通过形状参数的优化能够显著提高分类器的分类识别可靠性.     

基于一类SVM贝叶斯算法的DS-UWB系统多用户检测研究

在多径多址条件下,用户自身的前后符号之间会产生码间干扰,同时各用户之间会产生多址干扰,从而给用户信号的正确检测带来极大困难。提出了一种基于一类支持向量机贝叶斯分类器的DS-UWB系统多用户检测算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造贝叶斯分类器。仿真实验表明,在UWB信道环境下本算法的误码率性能明显优于最小均方误差（MMSE）检测和解相关检测等线性检测算法。相比传统SVM算法,本算法所需的核运算量和存储空间要小得多,有效地降低了运算负载,抑制了多址干扰。     

复杂背景图像中彩色人脸的检测

提出了一种在复杂背景的图像中自动检测彩色人脸的方法.该方法首先在YCrCb和HSV色彩空间进行肤色和非肤色的分割,对检测到的肤色像素在CrCb空间中进行聚类,在每一聚类中心应用形态学算子除去一些较小的背景区域,然后进行区域合并形成候选人脸区域.在候选人脸区域内应用重复阈值法得到候选眼睛对,最后采用BP神经网络进行确认.实验结果表明这种方法在复杂背景的图像中检测人脸的正确率为90%.     

二维主分量分类器

在主分量分类器(PCC)的基础上提出了二维主分量分类器方法,具有速度快、算法简便的特点.人脸性别分类结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分类器;另外,算法执行时间具有很大的改进.     

基于Hausdorff距离的快速人脸检测

 提出了一种实用的基于Hausdorff距离的人脸检测方法.该方法将单一的Hausdorff距离定义进行巧妙的变换应用,使其达到了可以在复杂背景下进行人脸检测的实用水平.实验证明,该方法运算快捷、定位准确.     

一种基于朴素贝叶斯分类法的空间分类算法

 空间分类是空间数据挖掘的重要分支,寻找高效的空间分类算法是空间分类研究的重要方向.在空间对象的邻接图及朴素贝叶斯分类法的基础上提出一个新的空间分类算法,该算法对空间对象进行分类时,既考虑了待分类对象的属性对分类的影响,又考虑了其空间邻接对象对它分类的影响.该算法的计算复杂度不高,分类的正确性好.     

基于计算机视觉的人脸检测系统的研究

研究了一种基于计算机视觉的人脸检测系统,它采用模块化硬件技术和图像处理软件,满足实时检测的要求,可以有效检测出人脸。为该系统设计了一种基于判别函数分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器,具有一定的学习能力,当待测人脸发生变化时,系统可根据人脸数据库对分类器进行训练,以适应相关的变化。实验结果验证了该方法的有效性。