面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

基于Hadoop的Web文本分类系统设计研究

针对传统Web文本分类方法无法解决大规模分类问题,在深入分析当前主流并行计算平台Hadoop的基础上,提出基于Hadoop的Web文本分类系统,该系统主要包括文本预处理、向量表示、文本分类、结果评价等模块.真实数据集上的比较实验表明所建系统的有效性.     

不同分类下行业收入差距影响因素分析

行业收入差距的影响因素有很多,如垄断因素、制度因素、人力资本因素、行业自身因素等,其中垄断因素被认为是主要因素。在建立了行业收入差距影响因素测度指标后,运用线性回归方法分别分析了20个行业门类、95个行业大类、16个典型行业收入差距影响因素,发现行业分类不同,影响因素也不同。垄断因素和人力资本因素是影响行业收入差距的主要因素,且人力资本因素正逐渐成为主要影响因素。     

品味山水 感悟人生——论辛弃疾的山水词

辛弃疾被称为豪放词人,他词作的内容主要是抒发壮志未酬的情感,风格以豪放雄杰见长,然而作为宋代词坛中的杰出代表,他的词作内容又是多方面的,在抒发报国之志的同时也写下了不少吟咏山水之作。他的山水词或带有比兴寄托,余味无穷,或讴歌祖国山河,壮丽秀美。这些词作凝聚了稼轩特有的感受,是构成稼轩词多种艺术风格的重要组成部分。     

基于改进的随机决策树的煤矿安全评价方法

煤矿监测数据实质是一种数据流,煤矿安全评价可以看作是数据流的分类,分类的标识为安全和不安全。在随机决策树模型的基础上,使用Hoeffding Bounds不等式与信息熵确定分割点,代替用随机选择方法确定分割点。实验结果表明该方法对数据流分类具有更好的分类精度,为煤矿安全评价提供了一种新的实用方法。     

墓室里的宝藏(上)

正~~     

基于模糊粗糙集的半监督影像分类算法

针对影像分类中少量标记样本问题,提出了基于模糊粗糙集的影像半监督分类算法.首先,通过模糊粗糙集对数据的粗糙性与模糊性进行建模,采用归一化的模糊互信息来度量特征与类别信息的相关性,并利用模糊上下近似度量样本的类别隶属度;然后,结合归一化的模糊互信息改进正则化框架下的特征评价方法,在谱图分析的半监督特征选择框架下实现特征优选;其次,结合近邻约束提高模糊上下近似预测样本类别的准确性,设计基于模糊粗糙集的约束自学习,选择信息量大的未标记样本更新训练样本集;最后,利用新的样本集训练分类器,完成影像分类任务.多组实验表明所提算法能够在少量标记样本的条件下有效提高影像的分类精度.     

采用联合域字典稀疏表示的极化SAR图像分类

针对传统字典学习算法难以有效保持极化SAR图像的空间结构以及难以处理大规模数据的问题,提出了一种基于空域和极化域的联合域字典学习和稀疏表示的分类方法.该方法采用基于联合域流形距离的快速AP聚类进行字典学习.利用局部线性编码对极化SAR图像进行空域和极化域的联合域稀疏表示,充分利用了极化SAR数据集潜在的信息,有效保持极化SAR数据结构的同时降低了算法的时间复杂度.试验结果表明:所提算法适应性强,收敛速度快,能够提高极化SAR图像的分类精度.     

支持向量机的凸优化求解

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点.查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L(w,b,α)、二次凸优化函数f(x)等的来龙去脉缺少细致的阐述.本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫.     

目标字符串频率变化对WCNB分类器精度的影响

为解决MNB分类器在测试样本变化时分类精度误差较大的问题,采用权重标准补集分类器(WCNB)代替MNB分类器,并研究WCNB分类器对不同测试样本分类精度的变化,针对WCNB技术存在目标字符串变化所产生的权重计数问题,采用目标字符串频率转换技术,建立一种有误差补偿功能的WCNB分类器数学模型并进行了实验仿真. 实验仿真结果验证了WCNB数学模型的可行性.