基于模糊积分的纠错输出解码研究

针对基于纠错输出编码的多类分类中解码策略的选择问题,提出一种基于模糊积分的解码方法.将每个基分类器看作一个证据源,其概率输出提供了测试样本所属类别的可能性;同时基于基分类器信任度和混淆矩阵对模糊密度的赋值进行了改进;最后求取最大的模糊积分值所对应的类别为分类输出.基于UCI数据集和经典解码方法的比较实验验证了本文所提方法作为二符号解码策略的可行性和有效性.     

一种新的混合分类器及其人脸识别的应用研究

随着互联网的发展,人脸识别在安全领域得到越来越广泛的应用.传统的人脸识别方法泛化能力较差,无法有效处理特别复杂的函数关系而使其在安全领域发展比较缓慢.为了提高人脸识别的正确率,本文提出了一种新的深度玻尔兹曼机神经网络(deep Boltzmann machine,DBM)和差异受限玻尔兹曼机神经网络(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人脸数据集上与传统的人脸识别模型做了对比,为了进一步验证有效性,本文还选取在公共CMU-PIE人脸图像数据集上作了对比试验.实验发现:在两个数据集上,新的混合模型相对传统模型都有更好的识别效果,将产生直接的社会效益和管理意义.     

分享经济下考虑众包物流平台投资建设和竞争定价研究

通过投资建设提高自身服务质量已成为众包物流服务平台提升竞争优势的重要手段。以平台期望收益最大化为目标,考虑当前众包物流平台存在激烈竞争和急需投资建设提高服务质量的情况,构建了消费者和配送人员的效用函数,以此为基础探讨两个竞争的众包物流平台通过投资建设来提高线下服务质量的模型,分析两平台在不同投资情况下的最优利润和定价策略。研究表明：当两个众包物流平台服务质量相当时,两平台的消费者和配送人员的数量分布、价格、利润都相等;当一方采取投资策略时,必将在利润上优于不采取投资策略的一方;双方均采取投资策略而拉平竞争优势时,却会因为成本增加而导致利润下降。     

半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法

针对当前网络入侵具有多样性和易变性, 单一方法很难获得理想网络入侵检测结果的问题, 为提高网络入侵检测正确率, 有效拦截各种网络入侵, 提出一种将半监督技术与主动学习相结合的网络入侵检测方法. 首先, 采集网络入侵数据, 提取网络入侵特征, 并采用半监督技术根据特征对网络入侵数据进行聚类处理; 其次, 采用主动学习算法对聚类后的数据进行训练, 构建网络入侵检测的分类器, 并引入蚁群算法对构建网络入侵检测的分类器进行优化; 最后, 采用标准数据集对网络入侵检测方法进行仿真测试. 测试结果表明, 该方法解决了当前入侵检测方法存在的缺陷, 提升了网络入侵检测正确率, 漏检率和误检率明显少于经典网络入侵检测方法, 同时缩短了网络入侵检测时间, 改善了网络入侵检测效率, 能更好地保证网络通信和数据传输安全.     

神经元的几何形态分类

为了对不同神经元进行区分,采用L-Measure软件对神经元的几何形态进行特征提取,通过主成分分析对提取的特征降维进行处理.采用概率神经网络、BP(Back Propagation)神经网络和模糊分类器组成的分类器“投票”,对锥体神经元、普肯野神经元、运动神经元、感觉神经元、双级神经元、三级神经元和多级神经元7种神经元...     

采用多分类器集成方法的带钢表面缺陷图像识别

现有带钢表面缺陷在线识别系统中单个分类器对部分缺陷识别率不高,并且对训练样本依赖性较大;针对这一问题,提出了一种基于并行多分类器集成技术的带钢缺陷图像识别方法.该方法选择LVQ神经网络、RBF神经网络和支持向量机作为基分类器,应用加权投票法对基分类器进行集成,从而实现基分类器能力互补.实验表明,采用多分类器集成的带钢表面缺陷图像识别方法可以更准确地对带钢常出现的边缘锯齿、焊缝、夹杂、抬头纹等缺陷进行识别,能够得到相当或优于任何单个分类器的分类精度,总体识别率达到96%以上.     

基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

基于Fisher的手写体数字识别研究与实现

在手写体字符识别研究中,由于书写风格的不同造成了字体变化大,导致识别难度很大,采用面积滤波对数字图像预处理消除离散点,使用Fisher分类器对样本进行分类识别,进行了手写体数字识别研究与实现,分类器识别正确率为96%.     

高效转子式选粉机的最佳工况研究

研究不同操作参数对高效转子选粉机性能的影响规律,利用正交实验设计,得到高效转子选粉机的最佳工况.实验结果表明:折叠形式滴流装置可提高选粉效率;转子的转速对选粉机的性能影响最明显,通过调整转子的转速可控制产品的细度.确定选粉机最佳工况:转速为500 r/min,风量为1 750 m3/h,加料速度为10 kg/min时牛顿效率为83.88%.     

基于Bayes分类的PAC-Bayesian定理证明

采用类似基于Gibbs分类的PAC-Bayesian定理的证明方法,证明基于Bayes分类的PAC-Bayesian定理.对于PAC-Bayesian定理的证明采用Bayes分类,可以方便有效地运用到统计问题中来解决相关问题.