产生式与判别式组合分类器学习算法

在AdaBoost集成方法的基础上,研究了一种产生式与判别式模型组合的方法。该算法在每轮中同时学习一个产生式分类器和一个判别式分类器,选择误差率较小的作为个体分类器,然后对所有个体分类器采用加权的方法得到最终分类器。实验结果表明,该方法在准确率和收敛速度上都具有很好的效果。     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

基于特征匹配的交通标志识别算法

智能交通系统（ITS）是当前研究的热点,而在ITS中的关键技术之一就是交通标志的特征提取技术.针对交通标志的特征提取,提出利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取交通标志的点特征,采取最小距离分类器对特征向量进行分类,并通过Matlab、仿真验证实验结果,结果表明能够较好地检测出交通标志的特征.     

基于情感词典和监督学习的中文短评论情感分类

情感分类是当今网络环境下的热门应用之一,其目标在于判断文本内所包含的感情色彩和观点倾向。传统的情感词典分类法在面对长度短、非正式的文本时,会遇到部分文本无法被归入任何一个分类中的问题。为解决这一难题,文章选择将监督学习思想和情感词典结合,使得原本无法分类的文本都能被标注到一个特定分类中。最终,这一方法对中文电影短评论取得了理想的效果,准确率比单纯的情感词典方法有所提高。     

基于朴素贝叶斯分类器的乘客出行属性分析

确定出行目的是探究出行规律的重要环节,而公交智能卡数据中恰恰缺少此部分属性。将出行调查数据与智能卡数据融合,对调查数据中的上、下车时间、出行目的进行提取,基于贝叶斯概率模型对其进行分析;对应智能卡数据集,借助朴素贝叶斯分类器对缺少的出行目的属性加以补充。以石家庄市北国商城公交站为例进行实证分析,并基于不同出行目的,对乘客的日出行次数及每名乘客的出行周变规律进行分析。结果表明,该方法对出行目的估计准确率为85.6%,乘客通勤出行平均每周4.7次,因私出行每周2.9次,归家出行每周3.4次,并给出了相关统计结果。     

基于积分图的随机蕨特征点识别算法

随机蕨算法中的二值特征集是通过比较像素对的亮度值获得的;而该方法容易出现噪声敏感问题,为此提出了一种基于积分图的随机蕨特征点识别方法。通过构建图像积分图,比较特征点周围随机获取的两个子窗口的积分图构造二值特征,以模板图像的仿射变换图像簇作为训练集,建立朴素贝叶斯分类器并进行训练。对比实验表明,改进的算法在特征匹配上有很强的抗干扰性,即使蕨的结构减小到一定程度,也有较高的特征识别率。     

基于深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型

针对现有的特征选择算法和分类算法在无线传感器网络(WSN)入侵检测系统中检测性能表现不佳、检测实时性差、模型复杂度高等问题,提出一种基于随机森林和深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型.该模型首先对传感器节点流量数据进行预处理;然后将轻量级随机森林分类器部署到传感器节点和簇头节点,传感器节点和簇头节点合作对流量数据进行处理,并在基站上采用深度森林算法从大量流量数据中发现攻击行为;最后对WSN中的入侵行为进行实时分类入侵检测.使用无线传感器数据集WSN-DS和NSL-KDD数据集来评估所提出的模型性能.实验结果表明,该模型与现有的入侵检测模型相比,具有良好的检测性能,实时性较高,可避免模型过度拟合.     

凉山彝语类别量词的特点

凉山彝语（北部方言什乍话）的类别量词很丰富。量词主要来源于名词、动词和描摹词（有人将其归为形容词）；抽象的量词由具体的量词引申而来。凉山彝语量词有自己独特的一套语义分类标准，名词所指事物都有不同的属性，从量词归类时所依据的属性可以看到该语言所侧重的事物属性。除了这些最显著的语义特点外，量词还有一些变调特点和句法特点。拷贝型量词也是凉山彝语类别量词的一个重要类型，正如其他的藏缅语族语言一样，它是量词发展的初级阶段。     

基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究

传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据．通过分析BP网的分类原理与学习算法，采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法．选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据，结合DEM数据和坡度数据，通过归一化处理后进行BP网的训练分类．将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较，结果表明，该方法优于最大似然法．     

涡流空气分级机内湍流涡频谱对其性能的影响

依据湍流基本概念和涡频谱基本理论 ,讨论了涡流空气分级机内不同频率、不同尺度的湍流涡对物料分散和分级精度的影响 ,提出高频脉动的小尺寸湍涡有利于团聚体解吸、粉料的分散 ,能提高物料分级精度和分级效率。在不改变转笼外边缘和导流叶片内边缘间环形区宽度的情况下 ,通过在转笼外边缘分别沿径向叶片圆周呈90°角对称加四根杆 ,改变环形区湍流涡频谱分布 ,增加高频小湍涡 ,使得分级精度指数分别从 0.71,0.62提高到0.80 ,0.76 ,相对提高 12.7%和 22.6 %。