一种缺失数据的填补方法

分析了在含有遗失值的数据集上如何进行有效的数据填补,以便更客观地反映数据集中数据所隐含的内在联系.通过采用粗糙集理论的有关思想和方法,用相似关系代替粗糙集理论中的不可分辨关系,提出了基于相似关系的填充算法,提高了遗失数据填补的精确度.数据实验表明了该方法的有效性和可行性.     

SOR的一种新的预处理方法

文章给出解线性方程组的一种预处理方法.该预处理子可以减少迭代矩阵的谱半径,从而加快收敛速度.然后进行收敛性分析并通过数值实验进行验证.     

数值积分计算的一种预处理方法

该文基于龙贝格积分的基础上,采用外插加速思想,运用抛物插值公式.提高了数值积分计算的精度与速度.同时,文中运用具体例题将此法与龙贝格算法进行了比较,说明了此预处理方法的优点.     

一种用于字符识别的预处理方法

本文提出一种用于抽取字符骨架特征的预处理方案，以摄象机输入的字符图象先被分割出单个字符．然后用ＩＦＡ算法阈化为二值图象，经规格化处理成１６×１２的标准形式后，再用ＣＧＴ算法进行细化，最后得到字符的单象素宽的骨架．     

一种不规则虹膜的预处理方法

根据虹膜近似圆形但非圆的特点,给出了一种虹膜内边界不规则的定位方法,利用贝塞尔曲线精确定位.再根据虹膜内外边界之间的耦合关系提出一种由粗到精的方法来进行外边界快速定位.最后针对定位出的虹膜常常存在眼脸的干扰,提出了一种用改进的canny算子结合最小二乘法进行眼脸定位的方法.最终实验结果表明:该方法有较高的定位准确度,虹膜内边界定位更接近真实边界,明显改善了定位准确率及效率.     

一种溶剂的分类方法

报道了一种溶剂分类方法．结果表明介电常数ε、折光率nD^20及Er(30)是溶剂分类的有效参数．质子性溶剂满足关系式ε／nD^20≤3．74(Er(30)-40)；而非极性溶剂则满足关系式ε／nD^20≤2．285—0．17(Er(30)-30)．     

一种新的文本预处理方法研究

文本预处理是整个字符识别系统的重要组成部分．它的性能的优劣，对整个字符识别系统的识别率和识别速度至关重要．由于汉字印刷文稿版面的复杂性，其文本预处理远比西文困难．本文提出了一种新的文本预处理方法．实现了含有文字字符，图形，图片和表格的、版面结构复杂的数字图象的分割．整个算法分为两个阶段完成：首先，从图形的连通原则出发，定义了扩展连通域的概念，对整个文本图象逐行扫描，搜索出所有的扩展连通域，进而通过集合的交、并操作，将属于一个字符或图象、图片和表格的若干个扩展连通域合并．这时扩展连通域已标记文本图象中的字符尺寸大小和位置．然后，基于同一行字符的间距的知识，将扩展连通域合并为逻辑字符行（横，竖）；由字符行的高（宽）度的一致性及间距的知识，将逻辑字符行合并为逻辑块：按照印刷文稿的排版规律完成版面的结构识别、并将标记字符位置和大小的扩展连通域的顺序按版面结构信息重新组合，最后把字符规范为一定尺寸的点阵图象输出到字符识别器．本文提出的文本预处理方法已经实现．经实际运行测试表明，系统对于复杂版面的文件，书刊和报纸的文本图象的分割，具有较好的效果．     

数据挖掘中的一种数据预处理方法

数据挖掘技术是一门综合多个学科从数据中寻找规律的技术,该技术已经成功地应用于金融分析、市场分析、客户关系管理等多个行业。在数据的采集和数据的传输过程中,我们为了保证数据的可靠性及准确性,要对数据进行预处理,改变缺失及异常情况。本文主要介绍数据挖掘的一些基本概念及一种基于遗传算法的数据预处理的方法。     

一种新的预处理AOR迭代方法

提出了一种新的预条件AOR迭代方法,给出了该预条件AOR迭代法与经典AOR迭代法之间的比较性定理．最后用数值例子验证了该方法的有效性．     

一种新的指纹图像预处理方法

提出了一种基于屋脊边缘检测的指纹图像预处理方法，利用屋脊边缘沿最大主曲率方向的最大主曲率局部极值直接得到指纹的骨架，用最小主曲率的方向得到指纹的方向流结构。实验证明，该方法对于不同质量的指纹图像都妈得了较理想的结果，而且可用于其他方波型屋脊边缘的检测。     

一种改进的车牌识别预处理方法

对车牌识别的预处理算法进行了研究,提出一种新的预处理流程.首先对车牌进行光照空域校正,然后进行同态滤波、直方图均衡、对比度拉伸,在求局部阈值时,利用Robert边缘检测算法缩小了需要确定局部阈值的图像范围,且利用中值滤波使二值车牌得到了增强.该算法原理简单,容易实现,处理速度快,实时性好,为图像处理提供了一种新方法.     

一种新的插值分类方法

提出一种内插法做分类决策(AIMMCD),这种方法使用训练集模式的类标签区分不同模式.与相对于传统的模式识别技术相比,AIMMCD有着自身优势.第一,使用AIMMCD来产生测试模式的类标签时,不需要任何训练过程.即AIMMCD计算效率较高.第二,使用AIMMCD预测真实数据的类标签时,它以合理的方式考虑到训练资料的所有...     

一种新的分类评测方法

分类算法的现有评价指标存在一些问题,主要是评测数值在不同的数据集上呈现剧烈波动。为解决这一问题,通过考察数据集对分类结果的影响,提出了一种对分类算法的新评测指标new-macro-F1。这一新评测指标将数据集的因素从评测过程中独立了出来,使得new-macro-F1表示的仅仅是分类算法本身。实验结果表明使用新评测指标,同一分类器在不同数据集上的表现波动较小;通过分类器在一个数据集上的表现,可以近似的估计该分类器在另一数据集上的分类质量。     

一种新的插值分类方法

提出一种内插法做分类决策(AIMMCD),这种方法使用训练集模式的类标签区分不同模式.与相对于传统的模式识别技术相比,AIMMCD有着自身优势.第一,使用AIMMCD来产生测试模式的类标签时,不需要任何训练过程.即AIMMCD计算效率较高.第二,使用AIMMCD预测真实数据的类标签时,它以合理的方式考虑到训练资料的所有模式中类标签的信息.事实上,该算法假定当训练样本接近一个模式,都会对这个模式类的预测影响很大,而对远离这种模式的训练样本没有什么影响.第三,虽然AIMMCD形式简单,但它不但适用于二分类问题,还可直接用于多分类问题.     

伴生曲线的一种分类方法

本文推导出伴生曲线的方程．将伴生曲线进行了分类，并举出一些典型例子。     

DNA序列的一种分类方法

基于小波变换和相关技术,提出了一种DNA序列的分类方法.首先将DNA序列转换成数字序列,然后对此序列进行Matlab快速分解,计算未知类别序列与已知类别序列的相关系数,由此判定序列的类别.结果表明,该方法是切实可行的.     

一种基于遗传算法的分类方法

数据挖据的目的是从数据库中获取知识。本文针对挖据目的,提出了一种基于遗传算法的分类方法,并应用于实例,得到了很好的结果。     

一种改进的贝叶斯文本分类方法

朴素贝叶斯分类(naive Bayes)有一个“独立性假设”:给定一个实例的类标签,实例中的每个属性的出现都独立于实例中其他属性的出现,而在实际应用中这种条件并不易满足,另外由于文本的特殊性,相关的特征项可能会产生新的语义信息。因此在训练文本时,对特征选择后产生的特征集用一种可行的方法考察它们之间的相关性,然后对相关程度高的特征进行合并处理。实验数据表明,这个改进的方法能提高朴素贝叶斯的算法精确度。     

一种基于模糊分类网络的信息分类方法

针对信息搜索与挖掘中存在的关键词多义性及用户对所要查询信息的分类存在一定的模糊性问题,提出了一种基于模糊分类网络的信息挖掘方法。该方法利用模糊分类网络固有的对模糊信息的非线性处理能力和自适应学习机制,通过对WEB页面大量分类文档信息的学习,建立了基于模糊分类网络的信息分类器和挖掘模型。构造的信息分类模型结构简单、学习收敛速度快且易于实现。文中给出了分类策略和实现算法,并以中国石油网油气管道专题信息分类为例验证了方法的有效性。