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201.
针对现有的图分类算法往往从网络全局出发、存在对大规模网络分类效果不好或计算开销过高等问题,提出了基于局部特征的复杂网络支持向量机分类(LF-SVM)算法.从网络局部拓扑结构出发,利用局部Ego-Net的特征对不同的复杂网络进行分类,使得对不同规模的网络都能较好地完成分类工作.实验结果表明:LF-SVM算法对于不同大类的网络及大类内部的不同子类网络,均能实现有效分类,分类速度明显快于现有的全局分类算法,且在部分指标上优于全局分类算法.  相似文献   
202.
对平衡的单向分类方差分析(ANOVA)模型导出了效应参数向量可估函数的线性Bayes无偏估计(LBUE),并在均方误差矩阵(MSEM)准则、predictive Pitman closeness(PRPC)准则和posterior Pitman closeness(PPC)准则下分别讨论了它相对于最小二乘估计(LSE)的优良性.  相似文献   
203.
基于关联维数分析方法对输电线路故障检测、分类与测距进行研究.通过计算和分析比较输电线路正常和各类故障下电压行波的关联维数,得到用于故障检测的关联维数阈值Dth,为进一步判断故障是否接地,引入接地评价指标(Index)th,实现对高压输电线路故障的初步分类;进而基于变步长关联维数突变时刻搜索算法捕捉故障发生时行波到达线路两端的时间差Δt,并以双端行波测距法进行故障测距.最后以仿真验证关联维分析法在高压输电线路故障检测、分类和测距中的有效性.  相似文献   
204.
为实现对电子邮件中垃圾邮件的过滤,提出一种新的邮件过滤算法和邮件过滤Agent的设计方法.Agent通过算法学习用户接收邮件的信息及用户对邮件的处理习惯,据此最终确定邮件是否为垃圾邮件或病毒邮件,从而过滤掉非正常邮件.实验测试表明,Agent对邮件过滤的正确率可达85%,为现有电子邮件系统提供了一种改进方法.  相似文献   
205.
为了拓展地面识别方式及提升识别率,提出利用履带机器人行驶噪声进行地面类型识别.使用声压传感器采集履带机器人在行驶过程中与地面相互作用辐射的声音信号,对声音信号提取修正的梅尔频率倒谱系数(MFCC)及其一阶差分(△MFCC)使用优化后的支持向量机(SVM)进行分类,并测试了该方法在多种背景噪声环境下的效果.结果表明,行驶噪声包含能够表征地面特点的信息.相比于幅域、频域和时频域特征,修正的MFCC+△MFCC特征具有明显优势.在校园环境中分类准确率达到了89.5%,当信噪比高于20 dB时,在多种背景噪声环境中分类准确率均达到80%左右.   相似文献   
206.
针对传统激光条码读写器受读取距离和条码形变等因素影响较大的缺点,提出一种基于决策树和AdaBoost算法融合的图像条码识别方法,采用5维特征提取法,结合条码图像特点,对条码图像进行标定.研究结果表明:本方法可以实现对视距内任意角度和距离条码的准确识别,并能有效识别脏污条码.该研究成果极大的方便了条码读取,可应用于物流系统检查、分拣货物等.  相似文献   
207.
设G是连通偶图,(X1,X2)是其顶点的二分类,|X1|=|X2|=n,δ(G)≥t≥3。证明了若任意u,v∈Xi蕴含|N(u)∪N(v)|>n-(t-2),i=1,2,则当t=8时G是点泛圈偶图。  相似文献   
208.
中国东部陆相断陷盆地双断凹陷类型及特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
以中国东部陆相断陷盆地双断凹陷为研究对象,分别从构造形态和沉积物充填方向2个角度,提出两种类型划分方案.一种分类方案是根据凹陷的构造(剖面)形态、内部结构、边界条件不同,将双断凹陷分为简单双断凹陷和复杂双断凹陷2大类,并对上述两类进一步细分.另一种分类方案是依据沉积物充填方向、发育的沉积体系,将双断凹陷分为短轴单向充填型双断凹陷、短轴双向充填型双断凹陷、复合充填型双断凹陷和长轴充填型双断凹陷4类.并对不同类型的双断凹陷特征进行分析,从而为双断凹陷综合研究和油气勘探提供分类依据和理论指导.  相似文献   
209.
孙艳秋 《科技信息》2012,(36):395-395
本文介绍了轻骨料混凝土的概念,以及根据砂的种类、骨料的堆积密度和颗粒强度、骨料的来源等的分类,论述了轻骨料混凝土所具有的轻质高强、保温性好、耐火性能好、抗震性能好、耐久性好、综合经济效益好等特点,阐述了轻骨料混凝土的研究和应用情况。  相似文献   
210.
基于样本重要性原理的KNN文本分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.  相似文献   
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