遗传模糊系统的分类器融合

将遗传模糊系统引入分类器融合，并且提出了一种快速的遗传模糊系统设计方法，在该方法中对传统的产生初始群体的方法和交叉操作进行了改进．本文方法在从ELENA数据集和UCI数据集中选择的3个大样本数据集上进行了测试，与当前有代表性的分类器融合方法进行了比较实验．实验结果表明，该方法在缩短训练时间以后仍然能够得到模糊规则数少，分类精度高的分类器融合系统．     

朴素Bayes分类器文本特征向量的参数优化

采用朴素Bayes算法建立中文文本自动分类器, 并研究相关参数的选择问题, 以实现中文文本的高效分类. 首先在模型训练阶段, 采用N-gram模型处理训练数据集提取特征向量; 然后使用朴素Bayes算法建立文本分类器; 最后在模型测试阶段, 为提高分类准确率, 使用词频反文档频率算法对测试样本进行特征向量提取. 实例分析结果表明, 在提取训练集特征向量时, 2-gram模型和4-gram模型的特征提取效果最佳; 在选取特征向量长度时, 长度为25 000的特征向量可使分类准确率出现最大增幅并保证较高准确率; 在确定特征项词性方面, 同时选取动词和名词可使分类器准确率达到最高, 仅选取动词时准确率最低.     

基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

提出了一种基于最小分类错误（MCE）训练的采用多层感知器（MLP）结构的模式分类器设计方法。这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法，将它用于MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能。采用MLP实现MCE训练中的分类损失计算，从而将MCE训练过程与MLP分类器设计统一在一个神经网络结构中，通过BP算法予以实现。这不仅能达到提高MLP分类器性能的目的，而且简化了它的设计过程。     

一种新的非线性模式分类器方法

根据模糊推理理论，提出了建立模式分类模糊决策规则的方法，该方法可适于各种非线性决策面的模式分类。通过仿真试验证明了该方法的有效性。     

线性模式分类器的进一步研究

本文在最小均方误差的准则下,推导出了模式分类中样本特征向量的均值、方差及协方差与超平面之关系方程式。利用此方程式,不仅可立即将分类中的超平面求出;而且对于样本的特征向量以一定规律变化的情况,也能较快地确定其超平面。对于其他准则,这种方法是较实用的。     

现代控制理论在假肢技术中的应用

采用计算机模式识别分析残疾人的肌电动作信号，以获得大脑指挥手动作的各种肌电信号特征，利用模糊控制技术实现肌电假手的控制电路，并制作出能实际应用的控制电路。     

基于Gridsearch-SVM梯形区域极点分类的故障诊断

针对一类线性定常系统,基于梯形区域极点配置,给出了执行器部件故障诊断的一种方法。首先,利用极点观测器,通过测量系统的状态,得到极点的动态信息;其次,根据模拟各通道执行器故障,实时采集闭环系统的极点信息,形成极点分类数据库;最后,利用支持向量机算法（Support Vector Machine,SVM）根据不同通道发生故障时极点所处位置不同,设计极点分类器,对极点进行分类,实现对系统的故障诊断。针对SVM中惩罚因子和核宽度系数需要依靠先验知识的缺陷,采用Grid search优化其参数,缩小寻优范围。仿真结果表明设计方案的可行性以及故障诊断的有效性。     

一种面向最近邻分类器和动态Snake模型的血红细胞图像特征提取方法

利用动态可变的Snake活动轮廓模型,并提取相应的特征区域色彩信息,结合改进的最近邻(Nearest Neighbor,NN)分类器核鉴别算法,通过信息融合方法实现对血红细胞图像的特征精确提取,这种方法可应用于临床辅助检测和诊断过程,具有一定的应用价值。     

基于粗集的贝叶斯分类器算法

C^3I系统在解决威胁度估计等问题时，应根据环境恰当确定影响威胁度等指标的诸属性，提出了基于粗集的贝叶斯分类器算法，该算法在基于粗集的属性约简方法的基础上，综合考虑条件属性和决策属性间的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响，通过基于依赖性的属性约简，改善属性变量间独立性限制，发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能，优化贝叶斯分类器性能，实验证明该方法解决威胁度估计等C^3I系统中的问题，效果良好。     

基于自适应免疫分类器的入侵检测

由于采用传统的分类器进行检测时,存在检测率低而误报率高的问题.提出了一种基于免疫聚类的自适应分类器方法,采用多信息粒度的思想有效地克服了聚类算法与分类算法间的不一致性.通过在真实网络数据集上对多种入侵行为的检测结果表明:该分类器的检测率高、漏报率和误报率低,较RBF分类器和BP分类器具有更好的分类性能和推广性能.