数字图书馆基于集成学习的相关反馈图像检索系统研究

为充分利用数字图书馆中图像资料所蕴含的各种信息并对其图像检索系统进行合理优化,在全面提取图像各种特征的基础上,引入机器学习的集成学习技术,并将其中的加权投票法和意见一致性方法应用在数字图书馆反馈图像检索中。首先提取物理层特征包括:图像的颜色、纹理、轮廓形状等信息以及逻辑层特征包括:图中对象间的空间关系特征以及抽象层特征包括:场景、情感、行为特征,形成各子特征集。在各子特征数据集上通过欧式距离法进行相似性度量,以产生差异性的子检索结果,并通过集成学习的加权投票法和意见一致性方法将各子检索结果进行加权投票,这也是个决策级结果融合的过程。权重根据人机交互时用户的相关反馈进行动态调整,反复循环,直到用户得到满意的检索结果。该系统充分发挥图像中包含的不同特征的优势,在此基础上构建更加合理的图像检索系统。该系统可以更好地满足用户在数字图书馆进行图像信息检索时多样化、个性化用户要求。     

基于度量学习的邻域k凸包集成方法

k局部凸包分类方法通过改进k近邻算法在处理小样本问题时的决策边界而显著提高分类性能,k子凸包分类方法通过克服k凸包分类对类数和样本环状分布的敏感性而改善了分类性能。但是,该方法仍然对样本距离度量方法敏感,并且在k邻域内不同类的样本数经常严重失衡,导致分类性能下降。针对上述问题,文章提出了一种邻域k凸包分类方法,并通过引入距离度量学习和集成学习技术来提高算法对样本空间度量的鲁棒性。大量实验表明,文中提出的基于度量学习的邻域k凸包集成方法具有显著的分类性能优势。     

局部敏感哈希在高维向量K近邻搜索中的应用

在图片相似性搜索中,需要将图片特征向量的相似性搜索问题转化为K近邻问题,这就需要了解K近邻问题的定义,以及局部敏感哈希的数学定义。此外,还需引入一个可以用于实际应用的局部敏感哈希的算法,并分析此算法的正确率和算法复杂度。     

一种结合神经元网络的PMV模糊算法

针对Fanger的热舒适指标预测平均投票值(PMV)提出了一种结合神经元网络的模糊算法,将PMV的计算划分成5个模糊计算模块,克服了在工程应用中Fanger热舒适方程计算复杂的缺点,各个模块通过神经元网络进行修正以提高算法的精度.将此算法的结果与Fanger的热舒适方程计算结果进行比较,表明此算法精度亦能满足工程需要.     

新闻短播

2007年12月19日,广东省科学技术奖评审委员会评审工作会议在广东迎宾馆召开,省科技奖评审委员会28位委员出席了会议。1项特等奖、30项一等奖候选项目在会上进行了答辩。经评委讨论,投票选出了2007年度广东省科学技术奖拟奖项目290项,其中,特等奖1项,一等奖27项,二等奖84项,三等奖178项。     

次近邻简立方格子键渗流模型的重整化群方法研究

采用实空间重整化群方法,对次近邻简立方格子键渗流模型进行了研究,得到了临界值Pc、模型在相变点的临界指数ν。最后说明了所得结果的合理性。     

我国上市公司股东投票权价值分析

投票权作为股东所享有的一项权能是有价值的.股东投票权包括用手投票与用脚投票两种方式.以往的研究或者是不加区分地将二者的价值共同衡量,或者是将二者完全割裂分别探讨我国企业大股东用脚投票权的缺失和中小股东用手投票权的不完善.本文将在股东投票权的统一框架下,探讨用手投票与用脚投票的价值,并分析二者的相互影响.     

我国上市公司股东投票权价值分析

投票权作为股东所享有的一项权能是有价值的。股东投票权包括用手投票与用脚投票两种方式。以往的研究或者是不加区分地将二者的价值共同衡量,或者是将二者完全割裂分别探讨我国企业大股东用脚投票权的缺失和中小股东用手投票权的不完善。本文将在股东投票权的统一框架下,探讨用手投票与用脚投票的价值,并分析二者的相互影响。     

密排六方金属自扩散的计算机模拟

应用改进分析型嵌入原子法(modified analytical embedded-atom method, MAEAM), 研究了Re、Ru、Zr、Y、Co和Sc 6种密排六方(hexagonal closed-packed, HCP)金属(c/a＜8/3)单空位最近邻(NN,非基平面)、次近邻(NNN,基平面)和第三近邻(TNN,非基平面)原子自扩散机制. 结果表明,3种机制能量曲线均是对称的,且能量极大值出现在迁移路径的中点.根据能量最小化原理,这6种HCP金属中单空位最可几迁移路径依次为最近邻、次近邻,第三近邻原子迁移困难.     

基于C均值K近邻算法的面部表情识别

随着人工智能与模式识别技术的不断发展,面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用．通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法．对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换,然后使用Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间．再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间,进行C均值聚类得到子类表情模板．对于一幅待识别的表情图像,使用K近邻算法与子类表情模板比较,将该表情图像分类．使用该方法,在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95．8％的识别率．