一种融合特征选择的AdaBoost集成算法

针对Ada Boost算法训练分类器的特征具有大量冗余问题,提出了一种融合特征选择的Ada Boost集成算法.首先,使用一种特征选取方法,选择图像特征之间冗余度最小的特征,构造最优训练集;其次,采用Ada Boost算法训练分类器,构建分类模型;最后,使用分类模型实现待标注图像的自动标注.实验使用华盛顿大学用于图像自动标注的数据集,结果验证算法的有效性,并且相比其他传统算法,该算法具有更高的分类精度.     

基于隐任务学习的动作识别方法

提出一种基于多分类隐任务学习的动作识别方法.将多个动作共享的一组子动作作为隐任务,通过对隐任务的联合学习来建模动作之间的关联,从而训练动作分类器并对视频中人的动作进行识别.利用基于softmax的多分类模型学习多个动作之间的隐任务,能够有效防止动作识别过程中的二义性,同时计算简单,节省了模型训练时间.在UCF sports和Olympic sports数据集上的实验结果表明,本文提出的多分类隐任务学习方法在迭代一次的时间上从130 s缩短至0.5 s,并且能更有效地识别视频中的动作.      

改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别

针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中.重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵.采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别.结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2％,证明了该算法的有效性.     

基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.     

基于形式概念分析的模式匹配算法

提出了一种基于形式概念分析的模式匹配的FCABSM方法,该方法由3部分组成:首先,以朴素贝叶斯文本分类算法为基础设计名称分类算法及描述分类算法,分类目标模式与待匹配模式的元素名以及元素描述,为模式间元素的匹配提供初始依据.其次,利用形式概念分析技术整合分类结果、元素类型信息以及约束信息,提高匹配精度.该阶段为待整合信息创建形式上下文、获取形式上下文中蕴涵的概念、确立概念间偏序关系及构建概念格.最后,以第二阶段的概念格为计算依据,引入基于结构的相似评估模型来计算出最终的匹配结果.实验表明,基于FCA的模式匹配方法的平均性能优于缺少FCA整合的直接匹配方法.     

离心级联供料扰动过程中丰度分布的数值模拟

为了得到离心级联流体状态变化时同位素丰度分布情况,建立了丰度变化下的动态数学模型,与水力学数值模拟进行耦合,利用Q迭代算法求解了动态丰度方程。Xe分离数值模拟结果表明,该模型和算法可以有效求解离心级联动态丰度分布。在扰动幅度和持续时间都相同的情况下,丰度的变化与该组分在同位素中的位置、距离扰动级的位置、机器滞留量以及稳态下丰度的分布情况都密切相关。研究结果可供实际同位素生产中参数分析和调整时参考。     

水电开发对雅砻江流域生态环境的影响

雅砻江流域在我国十二大水电基地中居第4位,规划修建21座梯级水电站,总装机容量20 450 MW.梯级水电开发将创造发电、防洪、航运、渔业等综合效益,也将对流域生态环境带来影响,文章通过二滩水电站建设对库区及下游河段生态环境的变化,分析二滩、锦屏一、二级水电站建设与运行对流域生态环境的影响.     

基于Web的专用爬虫的研究

网络爬虫是全文搜索引擎系统的核心模块,它实现对站内信息的检索和特定Web信息的搜索。然而,万维网规模越来越巨大,产生了专业爬虫。主要研究了怎样建立一个有效的专用爬虫,它可以自动发现和下载用户感兴趣的页面。包括的内容:超文本分类器、提取器、爬虫的基本功能、数据存储及核心算法。     

一种新的二步指纹分类方案设计

设计了一种新的指纹二步分类方案,该方案先用基于MKL方法的分类器为待分类指纹确定两个最具可能性的类,再利用经过训练的SPD分类器对第一步的结果进行二分类．用本文的分类方法对标准指纹分类库NISTDB4上的2000枚指纹进行实验得出五分类正确率为95．5％,四分类正确率为96．9％,分类结果优于目前参考的各种分类技术．     

中文文本分类特征选择的研究

文本分类特征选择是文本自动分类中首先要解决的重要问题。主要介绍了11种文本分类特征选择的方法,并选择其中的4种进行实验分析。实验结果说明：好的特征选择,对于提高文本分类的效率和效果至关重要。