优化的互信息特征选择方法

在文本分类中,互信息是一种被广泛应用的特征选择方法,但是该方法仅考虑了特征的文档频而没有考虑特征的词频,导致它经常倾向于选择出现频率较低的特征.为此,提出了一个新的文档频并把它引人到互信息方法中,从而获得了一种优化的互信息方法,该优化的互信息方法不但考虑了特征的文档频而且还考虑了特征出现的词频,实验结果表明该优化的互信息方法性能良好.     

基于互信息的医学图像配准新方法

图像配准在医学图像处理技术中具有重要的地位。针对传统一阶互信息配准法对配准精度低等问题,本文提出了一种新的基于二阶互信息医学图像配准方法,利用二阶互信息与3*3邻域方差相结合的方法进行医学图像配准。通过对比可以得到,基于二阶互信息的配准方法能够更精确地将两幅图像进行配准,互信息值更大,得到的图像继承了更多的信息,有效提高了医学图像配准的精确度和信息量。     

基于最大信息系数法的汇率对汽车出口贸易的相关性分析

介绍了最大信息系数(MIC)、特征矩阵、互信息的定义,进而依据公式得到最大互信息(MIC),此处的MIC是一个标准化的得分;其次,利用这个得分判定人民币升值对汽车出口贸易的影响程度,与运用回归分析的方法相比,表明了最大信息系数法对于探索二者相关性的准确性.     

基于交互信息的混合特征选择算法

针对传统的特征选择算法只专注于特征间的相关性和冗余性而没有考虑特征之间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的混合特征选择(hybrid feature selection based on mutual information,MIHFS)算法,该算法以K-最近邻算法的分类准确率作为衡量所选特征分类性能的评价指标,有效...     

最小费用最大流理论在传输电压中的应用

用电力电缆来传输电压,而电力电缆线自身需要费用,同时电力电缆有一定的载流量。电压传输可以刻画为网络模型,它的最小费用问题相当于电力电缆长度最短同时电力电缆的载流量最大的问题;运用图论中的Dijkstra算法和Ford-Fulkerson算法来解决电压传输的最小费用问题。     

基于邻域熵的决策表约简

针对传统粗糙集理论难以处理数值型数据的特点,提出基于邻域熵的决策表特征约简方法.该方法通过引入邻域关系进行信息粒化,定义邻域熵概念,用来度量数值型数据的不确定性,证明邻域熵的单调性原理,提出基于邻域熵与分类精度加权的特征重要度概念,基于邻域熵单调性原理设计了两种启发式特征约简算法.理论分析与实例表明该方法是有效可行的.     

董事会特征与公司绩效的相关性研究

浙江省作为我国上市公司的集中地,上市公司数量一直处于我国前列,本文就以2012-2014年浙江省246家上市公司共738个数据样本作为对象进行实证研究,采用回归分析法研究董事会规模,董事的资历以及独立董事的比例对浙江省上市公司绩效的影响。结果发现董事会规模与企业绩效成负相关的关系,独立董事比例与公司绩效成负相关的关系,董事中存在高级会计师与企业绩效不存在显著相关性。     

一般三棱镜最小偏向角的实验条件

基于数学分析中求极值方法和导数性质,研究推导得到了一般三棱镜最小偏向角的条件,清楚地说明了偏向角最小时对应的条件与入射角、折射率和棱镜顶角的关系．应用Matlab得到关系曲线,从曲线得到一次导数为0对应的入射角、最小偏向角和二次导数的大小,同时给出了最小入射角对应的偏向角,对应折射率的棱镜最大顶角．应用Visio精准绘出了给定条件下的光线轨迹,从轨迹图中得到偏向角与相关条件的关系．研究结果表明,偏向角最小时对应的入射角与棱镜顶角、折射率有关,为实验或研究中要得到文献定义的偏向角和最小偏向角选择棱镜顶角、折射率参数提供理论依据,解决了教学和学习过程对于最小偏向角条件的理论分析困惑．     

用"最小状态、最大状态"法分析任意进制计数器

针对用定型计数器产品构成其它进制的计数器电路,提出一种简明分析法。利用电路输出信号的最小状态、最大状态,以及状态有效循环路径,确定电路的进制。将该方法应用到实例中,取得了较好的效果。     

基于标记重要性的多标记特征选择算法

针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标记赋以权重;其次,在每个新映射的特征空间计算样本的分类间隔,并将该间隔作为特征权重来衡量特征的重要性;最后,联合标记权重和特征权重,对特征进行排序,得到一组新的特征重要性排序.实验结果表明:该算法优于一些当前流行的多标记特征选择算法.     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于统计信道状态信息的节能分布式中继选择

针对放大转发协作网络中的中继节点选择问题,提出了基于统计信道信息的能量有效分布式中继选择算法. 算法对系统能量效率与系统中断性能进行折中,通过最小化系统平均消耗总功率来确定转发阈值,各中继节点根据转发阈值独立地决定是否参与数据转发. 考虑有多个中继节点辅助源节点进行数据传输,提出了基于数值搜索方法确定转发阈值的多中继节点选择算法,在满足系统目标中断性能的同时,使系统消耗较少的平均功率. 为了降低阈值求解的复杂度,考虑只有1 个中继节点参与数据转发,进而提出了具有低计算复杂度的单中继节点选择算法. 仿真结果表明,与已有的放大转发模式下的中继选择算法相比,该文提出的算法在能量效率上具有更好的系统性能.     

Pro/E系统中非几何特征信息的获取

探讨基于特征的参数化CAD系统中非几何特征信息的获取方法.利用Pro/TOOLKIT对参数化特征造型系统Pro/E进行二次开发,完成非几何特征信息的提取,实现由程序自动为零件模型加入非几何特征信息的功能,较好地解决了非几何特征与模型数据结构之间的信息传递问题,为后续的CAD/CAPP/CAM系统的集成打下基础.     

基于概念选择和重要性度量的多模态语义融合

根据人类认知过程的特性,提出语义选择和重要性度量的多模态融合算法. 分别在单个模态下获取语义概念,并利用相关性检测得到用于融合的语义概念,从而减少误检语义带来的扩散误差. 考虑到概率融合无法体现语义的时间特性,提出重要性度量的概念进行融合以获取高级语义. 实验结果表明,该方法能准确提取视频的高级语义信息,与其他融合算法相比时体现出良好的性能.     

几何特征表达及基于几何特征的建筑物提取

通过分析高分辨率遥感图像中建筑物光谱特征存在严重的“同物异谱”和“同谱异物”等情况,发现建筑物的几何特征比其光谱特征更加典型. 在总结了建筑物的一些典型几何特征之后,进行了基于几何特征(面积特征、矩形拟合度特征、长宽比特征、走向特征)的建筑物提取实验,发现利用几何特征能够比较有效地提取到建筑物. 由于图像分割离不开光谱特征,即建筑物几何特征的计算受到其光谱特征的影响,依据几何特征的建筑物提取结果不是非常令人满意的. 高度特征是建筑物最典型的几何特征之一,因此将高度特征引入到图像分割和建筑物提取过程是提高建筑物提取精度的新方向.     

基于图像内容和特征融合的隐写盲检测

随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度.     

基于LSTM和特征生成的网络流量分类

本文提出了一种将特征生成和长短期记忆（long short term memory,LSTM）模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。     

基于GRU与特征嵌入的网络入侵检测

当前基于神经网络的入侵检测方法并没有将数据分类信息考虑在内,无法有效利用网络流量数据的时序信息,为此将门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)和基于分类信息的特征嵌入技术结合起来,构建了基于GRU与特征嵌入的网络入侵检测模型.利用UNSW-NB15数据集进行模型仿真实验,结果表明该模型提高了对入...     

基于延迟策略的产品族设计与供应商选择优化

针对实施延迟策略的供应链中的产品族模块配置优化与供应商选择问题,提出一个在组装阶段延迟的产品族模块配置优化及产品定价的优化方法,并在产品族设计前端从产品族整体角度考虑来选择供应商,对供应商选择进行优化。构建遗传算法来解决所提出的0-1非线性模型,并以某品牌打印机的案例对模型和遗传算法做了说明。最后证实了在实施延迟策略的生产过程中,产品族设计与供应商选择问题之间不是完全独立的,两者之间通过模块选择相互影响。结果表明,考虑产品族模块配置与供应商选择问题的关联不仅能够减少生产的成本、降低风险,还能提高产品质量。