基于最小闭球的多类支持向量机

针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况,本文提出了两个基于闭球的二叉树多类支持向量机算法：MEB-MCSVM-1和MEB—MCSVM-2．算法利用最小闭球来协调样本数量间的不均衡性,利用球心进行最远距离聚类或最近-最远距离聚类,构建二叉树结构,使二又树的每个节点代表】个二类支持向量机．为了检验所提算法的有效性,本文从需要训练的SVM个数、训练时间和测试时间三个方面对五种算法1-v-1,1-v-r,MEB-MCS—VM-0,MEB-MCSVM-1和MEB—MCSVM-2进行了比较分析,结果表明本文所提方法对解决多类分类问题中样本数目不均匀和测试速度较慢这两种情况有明显的优势,实用性更强．     

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.     

基于预测误差变化的视频隐写分析技术研究

将机密信息秘密地隐藏在多媒体数据之中,使发送方和接收方之间能够隐秘地进行通信,但是不会过多影响多媒体数据的质量,如音质和画质,从而将载密的多媒体数据混杂在正常的多媒体数据之间,使攻击者不能发觉到通信的存在。基于预测误差变化的隐写分析就是尽可能地从众多多媒体数据中探查出经过了隐写术处理的载密数据,截取或破坏隐秘通信双方之间传递的信息。     

基于误差加权哈希的图像检索方法

图像检索技术旨在大规模图像库中准确、快速地检索与查询图像相似的图像。基于此,对误差加权哈希Error Weighted Hashing(EWH)快速近似最近邻搜索算法进行分析,并将其与Locality Sensitive Hashing(LSH)局部敏感哈希、Multi-Index Hashing(MIH)多索引哈希进行分析比较,然后基于误差加权哈希(EWH)算法构建图像检索系统,设计分段哈希索引的结构以及该系统所需要实现的功能模块。     

判决反馈平均的UWB自相关接收机

利用已判决符号和它们相应的接收信号构造解调用的模板信号,给出一种基于判决反馈平均的UWB自相关接收机结构,分析该接收机在可分辨多径信道中的理论误码率性能,给出误码率较低时的性能上界. 仿真结果表明,判决反馈平均自相关接收机的性能明显优于传统发送参考、差分发送参考和平均发送参考自相关接收机,且判决反馈平均自相关接收机可以通过增加反馈符号数来改善其性能.     

基于属性约简的决策树算法在商品促销决策中的应用研究

商品销售管理是企业经营管理中的一个重要环节,通过建立商品促销决策的数据挖掘模型,企业可以获取有助于销售决策的大量有价值的信息,从而获得竞争优势.该文采用决策支持模型来发掘不同客户群的商品购买需求.首先对收集的历史数据进行预处理,然后采用似然比计算预测字段和目标字段的相关性,对属性进行约简,最后使用CHAID算法构建决策模型.实验结果表明,约简模型的性能降低很小,但是大大提高了运行效率和分析效率,降低了过度拟合模型的风险,具有很好的实用价值.     

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高. 针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式. 对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.     

基于H.264的错误隐藏技术研究

针对由于信道噪声而带来的压缩视频数据不能保证被可靠传输到目的地址的问题,本文基于广泛应用的H.264视频压缩标准,对当前压缩视频进行错误检测和定位,并在解码端利用已经接收的正确信息对视频数据进行重构,提高了视频解码的质量。     

基于决策树的网球选材指标学习方法

基于决策树算法,通过对网球选材指标数据进行挖掘,找出重要的选材指标,剔除冗余指标,并获得合理的成绩评判标准,最终建立网球选材指标评价模型.针对闽南师范大学体育学院学生数据进行相关挖掘,结果显示：部分指标（4×10 m折返跑、立定跳远等）在选材中起重要作用,部分指标（如肺活量）显得冗余.