一种基于可行域解析中心的多类分类算法

在分析OvA多类分类方法及基于SVM的多分类器的不足的基础上,提出一种基于可行域解析中心的多类分类器MACM．由于该分类器对应可行域解析中心且无需重复构造k个两类分类器,因此它解决了OvA方法计算量大及分类速度低问题,同时也克服了基于SVM的分类器在可行域不对称或狭长时,泛化能力明显降低问题．实验结果验证了上述观点,证明了MACM的有效性．     

基于聚类算法的选择性神经网络集成

为了提高集成个体的差异度,提出了一种利用聚类算法去除冗余个体的选择性集成方法,该方法通过使用神经网络作为基学习器,并在多值分类数据集上进行实验．结果表明,该技术计算效率高,精度与稳健性也与基于遗传算法的选择性集成方法相当甚至占优．     

一种新的样本选择算法及其在文本分类中的应用

在保证分类性能的前提下,如何从大量的训练样本集合中选择重要样本子集,是模式分类中的一个重要问题.基于该问题提出了一种新的样本选择算法,并将该算法应用于文本分类,在标准文档集Reuters-21578、复旦文档集和20newsGroup新闻组文档集上进行了实验.实验结果表明:该方法能有效地选取边界样本,且采用SVM和KNN分类能得到较好的分类结果,尤其是在不均衡文档集上效果更佳.     

创新型科技人才分类评价方法

 在创新型科技人才内涵和分类评价指标体系研究的基础上，利用模糊层次分析法和逼近理想解排序法（TOPSIS法），提出创新型科技人才分类评价方法，并以2019年北京市科技新星计划的生物医药领域申报者为研究对象进行实证分析，结果表明该方法的评价准确率达到80.95%，验证了该方法的可行性与有效性。     

基于共现分析的分类器链标签序列优化方法

针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。     

贵州苦苣苔科植物新种资料(3)

贵州地处中国西南,苦苣苔科植物资源丰富,近年来有若干个新种在贵州被发现,并被合格发表。为了让研究贵州省植物的高校、研究单位的师生和科研人员更好地了解、认知这些新分类群,现逐步将这些新类群的形态描述翻译成中文,并辅以引自原文的配图。本篇收录了桐梓石山苣苔Petrocodon tongziensis R.B.ZhangF.Wen、都匀马铃苣苔Oreocharis duyunensis Z.Y.Li,X.G.XiangZ.Y.Guo、绥阳半蒴苣苔Hemiboea suiyangensis Z.Y.Li,S.W.LiX.G.Xiang、齿瓣马铃苣苔Oreocharis odontopetala Q.FuY.Q.Wang。     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

基于小波变换谱信息的溢油油膜厚度分类研究

本文提出一种基于小波变换谱信息的新型分类算法。该算法通过分析不同地物光谱曲线及高频小波系数曲线的奇异性，提取不同厚度油膜的敏感波段，以敏感波段的低频小波系数为基础，重新生成低频小波系数图像并进行分类。实验结果表明，该方法可找到不同厚度油膜的敏感波长，有效提升不同厚度油膜识别精度。     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.