一种基于TAN的文本分类方法

提出了一种基于TAN模型的文本分类方法，朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法，但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系，TAN（Tree Augmented Naive Bayes）是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力，其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争，介绍了TAN模型，将其引入到文本分类中，并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。     

基于贝叶斯分类器的图像分类

通过对朴素贝叶斯分类器的讨论, 提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想. 给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法, 对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择, 并利用朴素贝叶斯分类器进行分类. 实验结果表明, 所提出的方法用于解决图像分类有效.     

基于特征项聚合的古典诗歌分类模型

为提高计算机对古典诗歌自动分类的准确性,提出一种基于特征项聚合的分类方法.首先从文本中提取特征项并用向量表示,向量的每一分量表示该特征项在不同类别中的比重;然后通过聚类算法把相似的特征项聚合为一组,从而形成特征项聚合的诗歌模型;最后利用分类器对诗歌进行分类.《全唐诗》语料库的实验结果表明,利用该模型及算法可明显提高诗歌分类的准确率.     

一种自动学习的印刷体汉字识别系统

介绍一种采用可能性理论与模糊逻辑方法相结合的自动学习分类器设计系统。该系统通过学习抽样字符可测定特征值的可能性。分类器利用模糊逻辑来联合几种特征而计算出全特征组的可能性。在分类器设计中可以自由选择字符类及特征的数量。所描述的印刷体汉字识别包括粗分类及两级精分类。为了克服字符结构变化对特征的影响，在字符点阵中将特征抽取区域的界线模糊化。全系统包括字体分类器及四个单字体分类器。     

基于HMM／SVM的音频自动分类

提出一种基于隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型的音频分类方法,用于语音、音乐、语音＋音乐、静音4类音频分类。首先利用4个HMM分类器对音频进行初步分类,确定最可能的两种音频分类结果,再用相应的SVM分类器做最终判决。实验结果表明,隐马尔可夫模型和支持向量机的两级分类器分类性能较好。     

RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统.BP网络应用广泛,但也有许多不足之处.因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法.分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理.用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确.并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度.     

基于多特征多分类器的脱机手写汉字识别研究

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的.本文针对手写体汉字识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的汉字特征,而后输入BP神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体汉字识别是行之有效的.     

一种基于SVM的主动多分类方法

针对传统的多分类模型学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题,提出了一种基于支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的主动多分类方法.该方法通过引入就绪分类器和阻塞分类器的概念,将主动学习的策略用于SVM多分类器的构造过程,在主动多分类过程中随着分类器的不断更新,动态地控制样本...     

隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用

为了提高被动声目标识别率，该文研究了隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用问题，然后，又提出了２种混合分类器：特征矢量混合的ＨＭＭ分类器和ＨＭＭ／ＭＬＰＮＮ（多层感知机神经网络）混合模型分类器。结果表明，这２种混合分类器在性能上都优于单个特定的分类器，它们在被动声信号分类中具有良好的应用前景。     

基于张量空间模型的中文文本分类

针对传统的基于向量的中文文本表示方法预处理过程比较复杂,应用于高维数据容易产生维数灾难的局限性,文章提出了一种基于张量空间模型的中文文本分类方法,用三阶张量表示文本集,将基于向量的kNN分类器扩展到张量上以构建分类器。该方法简化了预处理过程,提高了准确率,并使得更多张量学习方法能够在中文文本分类中得以应用。实验证明其具有较高的分类准确率,有一定的实用价值。     

基于粗糙集属性约简与进化算法的贝叶斯网络分类器

提出一种新的学习无约束贝叶斯网络分类器的算法（RE-BNC）.该算法基于粗糙集理论,在保证分类精度不变的前提下,先对冗余属性变量进行约简,降低属性变量维数,然后构建一个无约束优化模型用来学习较好的初始种群,降低搜索空间,再结合进化算法学习分类器的网络结构.与其他常见的8种分类器算法相比较,实验结果表明该算法设计合理,且分类效果较好.     

一种融合特征选择的AdaBoost集成算法

针对Ada Boost算法训练分类器的特征具有大量冗余问题,提出了一种融合特征选择的Ada Boost集成算法.首先,使用一种特征选取方法,选择图像特征之间冗余度最小的特征,构造最优训练集;其次,采用Ada Boost算法训练分类器,构建分类模型;最后,使用分类模型实现待标注图像的自动标注.实验使用华盛顿大学用于图像自动标注的数据集,结果验证算法的有效性,并且相比其他传统算法,该算法具有更高的分类精度.     

基于AdaBoost的弱分类器选择和整合算法

针对传统AdaBoost算法在人脸检测中训练耗时和误检率高的问题,提出一种改进的AdaBoost算法.新算法在基于PSO的AdaBoost算法基础上对弱分类器的选择和整合两个阶段进行改进.弱分类器选择阶段,在使用PSO迭代选择最佳弱分类器之前,剔除部分无用特征,缩小粒子搜索空间;弱分类器整合阶段,在采用基于核函数的非线性感知器算法优化调节弱分类器参数的过程中使用一种新的与正样本分类能力有关的弱分类器初始参数.采用基于MIT数据库的实验结果表明,本文算法比基于PSO的AdaBoost算法在检测性能上有明显提高.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

结合相关类别信息的大规模文本层次分类研究

深层分类模型是一种解决大规模文本层次分类问题的有效范式。本文基于该范式提出一种改进型模型,首先将一种新方法用于单独评价搜索阶段的效果;然后利用类别和文档信息共同选择候选类别;最后基于类中心训练Rocchio分类器,同时利用相关类别的分类结果确定最终类别。在ODP数据集上的实验表明,相对于最新型的深层分类方法,该模型具有一定优势。     

电能质量扰动分类中特征选择问题的研究

以电能质量扰动信号为研究对象,首先分别从时域和变换域两个角度初步选取24个特征值构成初始特征空间。然后采用包括最优和次优搜索法的几种常用特征选择方法对所得到的初始特征空间进行特征选择,并基于3种常见分类方法,利用分类准确率对所选特征向量的有效性进行验证。研究结果表明:通过特征选择可以明显地改善各种分类器的性能。同时也发现不同的分类器其最优特征空间也有所不同,所以在设计分类器的同时也应该合理考虑特征值的选择问题。     

一种数据驱动的预测控制器性能监控方法

提出一种数据驱动的预测控制器性能监控方法.基于马氏距离的综合性能指标,推导了性能指标的基准,以实现对预测控制器性能下降的及时检测.考虑导致预测控制器性能下降的4种常见原因,提出了基于马氏距离性能指标的性能诊断方法,即通过提取过程变量中主元和误差子空间的马氏统计量作为性能特征,利用支持向量机构造分类器,实现了预测控制器的性能诊断.最后,通过Wood Berry过程仿真,验证了所提方法在预测控制器性能监控中的有效性.     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

改进的遗传算法在SVM参数优化中的应用

遗传算法是一种具有随机、高度并行、自适应特点的全局最优搜索技术,即以生物界自然选择和遗传机理为基础的智能计算模型,模拟生物的自然进化过程。文章利用改进的遗传算法优化SVM参数,提高SVM分类器的学习能力和推广能力,实验仿真表明,优化的SVM不仅能高准确地预训练集,而且使分类准确率维持在一个较高的水平。