多分类器融合算法研究与应用

分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.单一的分类算法一般会得到不同的分类结果,多分类器融合算法可以将各分类器的结果进行集成来提高系统的分类性能.该文提出一种多分类器融合算法进行分类分析,结果证明该算法在解决目标分类中具有优越性.     

基于模糊积分分类器的一种改进

通过对传统积分分类器的改进,引入正向和负向两个隶属评价来进行最终的评价,利用复值函数的模糊积分给出示例最终的隶属评价,让复值函数的积分在分类技术中得到了应用,丰富了模糊积分在分类技术中的应用形式,给出了在进行最终隶属评价的三种处理方式．     

基于MOABC算法的分类器研究和设计

在智能算法优化分类器参数时,经常采用加权方式将分类率和特征数目作为单目标优化。为提高分类性能和解决权值设定问题,本文提出一种基于MOABC算法的分类器设计,将分类率和特征数目作为两个优化目标,并通过相关数据进行验证。结果表明,通过多目标优化可以得出多组最优解,供决策者选择,并且分类效果明显优于作为单目标处理时所得的结果。     

基于VSM模型的动态文本分类器的设计

设计了一种基于VSM模型的动态文本分类器，它能针对文本的不同类别建立不同的特征子空间，各特征子空间之间相互独立，同时能将文本分类中常用的2个评估指标召回率和精确率转化为正确分类率和错分率；考察了特征子空间的维数和判定界值对这2个指标的影响．该动态文本分类器能对用户输入的文本流进行动态分类．     

集成基于EP的分类器用于数据流入侵检测

本文提出了一种集成基于EP的分类器用于数据流入侵检测的模型EEPCDS(Ensemble of EP-based Classifiers on Data Stream)。该模型选择滑动窗口中的多个时间段数据来生成多个EP分类器,并且通过加权投票表决对未知样本进行分类,检测入侵行为。EEPCDS能适应数据流环境下的概念漂移,并且能实现较好的目标类召回率和精度的平衡,以及较高的分类准确率。     

基于R-vine Copula理论的改进朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法在分类时,基于属性之间的独立性假设影响了其分类性能.基于此在R-vine Copula理论的基础上,利用一系列Pair Copula函数和核密度函数的乘积来构造属性的类条件概率密度函数,并通过AIC准则选取最合适的Pair Copula函数,用极大似然估计法确定其参数.实验结果表明,改进的分类器提高了...     

基于无人机多光谱的黄土高原植被提取分割分类研究

【目的】植被作为生态系统的主要组成部分,其种类和数量及其变化对生态系统有着重要影响。探究在我国黄土高原小流域进行植被提取分割时的最优分割尺度,有助于快速准确地提取植被信息,对于监测黄土高原生态系统状况和维持生态系统稳定具有重要意义。【方法】基于吴起县柴沟流域无人机多光谱影像和面向对象的方法,使用eCognition软件对影像进行多尺度分割研究。【结果】经分析,在分割尺度为240、形状权重为0.7、紧凑权重为0.1时影像的分割效果最好,基于该分割结果,选用纹理特征和光谱特征为分类指标,采用随机森林方法对影像进行分类,分类总体精度和Kappa系数分别为96.2%和0.951。【结论】研究结论可为柴沟流域植被结构优化及黄土高原生态环境保护和植被恢复治理提供技术参考。     

基于多尺度视觉特征组合的高分遥感影像目标检测

针对高空间分辨率(高分)遥感影像中目标空间结构明显、颜色丰富的特点,提出一种基于多尺度视觉特征组合的目标检测方法.首先采用两组特征描述子来表达目标的颜色与空间结构特征,其中,一组是彩色变换后的密集空间金字塔尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)描述子,另一组是多尺度方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)与色度、饱和度、明度(hue,saturation and value,HSV)颜色模型组合的特征描述子,然后用支持向量机(support vector machine,SVM)对两组特征分别进行模型训练与目标检测,对于彩色变换密集空间金字塔SIFT描述子,采用视觉词袋空间金字塔匹配核(spatial pyramid matching kernel,SPMK)构建SVM的输入,对于HOG与HSV特征,直接将特征向量按顺序合成作为SVM的输入,最后取两组检测结果的交集作为最终检测结果.为验证方法的有效性,分别以航空影像中的建筑物和鱼排,以及高分卫星影像中的游艇为目标进行检测.结果表明,该方法的目标检测精度可达到90%以上.     

基于多目标条件风险值模型的房地产组合投资研究

研究了基于多目标条件风险值(CVaR)模型的房地产组合投资风险度量问题,定义了一种基于权值的多目标CVaR模型,给出了求解它的近似CVaR模型.据此,建立了一个基于多目标CVaR的房地产组合投资优化模型,通过计算这个模型可以得到在一定置信水平下的房地产投资的风险损失值和组合投资比例.应用这个模型对2005年7月到2007年6月全国70个大中城市的房屋价格数据进行了风险值和投资比例数值计算,结果表明,全国仍然存在一些城市的房屋投资是低风险的,但全国大部分城市的房屋投资具有明显的风险性,房地产行业正进入风险投资时期.     

篮球视频中基于AdaBoost分类器的运动员检测方法

针对篮球视频中运动员的检测识别问题,提出一种基于AdaBoost分类器的检测方法 .首先,从视频中获取有用帧,并通过SampleCreator软件来标记运动员,提取出全身和上半身矩形图像.然后,基于积分图技术从对象图像中提取Haar特征.接着,利用AdaBoost算法选择出具有较强分类性能的特征,训练一系列的弱分类器,并将其进行级联来构建最终的强分类器.最后,通过强分类器对Haar特征进行判别,从而检测图像中的运动员.实验结果表明,该方法能够准确检测并识别视频中的运动员.     

一种基于FORTRAN的多测深剖面水平切面提取方法

测深是勘察地下电阻率或其他物理特征分布的重要地球物理方法,主要分为电阻率测深、激电测深、电磁测深等,一般只需得到测深剖面的一二维断面图就可达到一定的勘探目的,但有些时候为了从不同角度、不同侧重点来研究异常,还要有不同深度的水平电阻率等值线图。基于此,通过FORTRAN语言编程,利用二维插值原理来统一提取多条测深剖面相应深度的电阻率数据,进而绘制水平电阻率等值线图。     

基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用

提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法,解决了人脸识别中训练样本少的问题,并给出了利用错归样本更新分类器的方法.实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率,并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高.     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

一类基于PCA神经网络的分类器在异常检测中应用

目前,入侵检测技术（IDS）已成为网络安全领域研究的焦点,多种软计算方法被应用到这项技术的研究上,本文综合了主成分分析技术的数据压缩及分类功能,和神经网络的在线计算能力,构建了一类基于PCANN的分类器,并进一步应用到异常检测中．仿真试验结果证明该检测模型的有效性．     

基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用

提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法，解决了人脸识别中训练样本少的问题，并给出了利用错归样本更新分类器的方法．实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率，并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高．     

人工湿地-超滤组合工艺处理生活污水效能研究

为发挥人工湿地和超滤的各自优势,以城市生活污水为研究目标,对组合工艺的效能进行研究,结果如下:在进水水质COD、TN、NH_4~+-N、TP分别为21.72、24.34、0.682、0.22mg/L和p H为7.63,进水流量为1.2 m3·d~(-1)、超滤膜压力为0.2MPa的运行条件下,人工湿地-超滤组合工艺对COD、TN、NH_4~+-N、TP的去除率分别为70.85%、63.46%、48.21%、52.17%.膜的使用周期为90d,夏季处理效果优于冬季.     

一个多因素组合数学模型及其算法

将模糊层次分析法(FAHP)与传统的SWOT分析相结合,引入坐标系工具,构建了一个多因素组合数学模型用于低碳发展战略分析.研究结果表明:该模型可以克服以往战略决策方法的不足,是决策者进行决策的一个很好的工具.     

基于非线性映射的分类器及其在变压器故障诊断中的应用研究

变压器故障诊断和维修是一项复杂的任务,尽快诊断出故障并确定故障类型为即时安排相应的专业维修技术人员争取时间,对于电力系统可靠供电,尤其是不允许断电的用电场所,具有非常重要的意义.本文采用非线性映射,将样本数据映射至高维空间,对高维空间的生成样本设计分类器进行分层分类.给出了小样本高映射情形下范数最小分类面和大样本低映射最优二乘分类面存在的条件和分类面的唯一解;证明了大样本低维映射分类面范数和误差同时最小指标要求下的优化分类面的问题等价于一凸线性规划问题.对于在线诊断系统,针对传感器收集数据存在较大误差的问题,本文对方法进行了"测不准"鲁棒性分析.文末给出了基于溶解氧含量(DGA)实例,并与相关研究结果进行了比较,证明本文所提出的方法的有效性和较好的鲁棒稳定性.     

扎龙湿地景观格局多尺度粒度变化分析

以扎龙湿地2005年和2016年遥感影像为基础数据,利用GIS、RS技术,SPM软件对扎龙湿地景观进行分类,并利用地理信息技术对分类结果进行重采样,得到不同空间粒度的景观类型分布图;然后利用fragstats景观分析软件对不同粒度的景观格局进行统计分析;最后利用SPSS对景观指数和空间粒度做相关性分析.结果表明:景观格局特征对空间粒度有很好的响应.