一种基于分类的扩展向量空间信息检索模型研究与应用

为了提高信息检索系统检索性能,针对信息检索系统中普遍使用的向量空间模型(VSM)所固有的缺陷,提出一种新的基于分类和扩展向量空间模型CE-BVSM（Classifier and Expand-Based Vector Space Model）。该模型对传统的空间向量法进行了改进,引入分词技术、朴素贝叶斯分类器和专业词库,重新定义了资源特征向量和查询索引项的内容,参考关键词出现的频率及其在所描述的资源中所起的作用等因素来计算特征索引项和资源向量的权重值。在此基础上,又对查询索引项使用了基于专业词库的扩展策略。实验证明该模型使检索能够在相对精确的范围内进行,提高检索查准率和查全率,改善了信息检索系统的性能。     

1-范数软间隔分类器的风险

运用Rademacher复杂度估计1-范数软间隔分类器的错分风险,所得到风险的界因与具体的数据有关,故分类器能针对不同的数据提供更确切的界.     

基于改进Adaboost算法的人脸检测研究

分析Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出了本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明,本文的改进方法,在保持弱分类器性能不变的条件下,可以有效降低计算量。     

基于人工免疫系统的网络文本分类研究

在简单介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,依据生物免疫系统免疫记忆特性,提出一种人工免疫网络记忆分类器。实验证明,该分类器能够快速准确地对文本进行分类。     

一种胸部X射线摄影图像中结节检测的多尺度匹配滤波器

为了提高胸部X射线摄影图像中肺结节的正确检测率,提出一种基于通道化Hotelling模型的多尺度匹配滤波算法.以X射线胸片中的正样本和负样本图像作为训练集合,用Hotelling分类器训练出不同尺度的匹配滤波器组,并与待检测的胸片图像做滤波.计算滤波输出图像的视觉检测差异,以最大差异为约束条件寻找最优尺度的滤波器,计算...     

基于ARM的运动人体检测算法的研究

针对ARM平台资源有限的特点,提出一种适用于该平台的运动人体检测算法.该算法采用三帧差分法对图像序列中的运动目标进行检测,通过统计像素块的方法对阈值分割和形态学处理后的运动目标进行提取,并采用贝叶斯分类器对提取的运动目标进行分类.实验结果表明,该算法能在资源有限的嵌入式系统中实时有效地检测出静态监控场景中的运动人体,且对正常的光线变化具有一定的鲁棒性.     

黄瓜霜霉病害的窄带多光谱图像光谱分类和评估研究

在研究多光谱成像技术特点的基础上,提取光谱有效特征信息,优化光谱编码条件,对4个等级的黄瓜霜霉病害叶面光谱进行融合编码分类识别,可以有效地降低光谱的相似性,增强可分性,实现了4个病害等级的较好分类。在编码识别的基础上,采用一种权衡性较强的评价方法对分类结果进行评估,这种评价方法实现了把病害分类由4个离散的等级扩展到从0到1的连续量化的评定,并且可以精确到对单个像素点的等级评估。     

指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

基于高阶累积量和星座图的调制识别算法

提出了一种基于高阶累积量和星座图的数字调制信号识别的算法.该算法利用信号的高阶累积量,并结合改进的星座图聚类分析法,采用一种分层的多分类器对信号进行分类.算法中所选用的特征参数对信号的幅度和相位抖动不敏感,同时能有效地抑制加性高斯噪声.仿真结果表明,在接收数据长度为800和信噪比不低于6 dB的情况下,该算法对不同调制...     

物联网终端智能识别系统设计与实现

终端智能识别是物联网应用的关键技术,是物联网安全体系构建的基础。针对物联网终端智能识别问题,建立了一种以设备指纹为动态特征标识的物联网终端智能识别实验系统。该系统由终端检测模块、模型训练模块以及智能识别模块构成,其中,终端检测模块利用Nmap工具扫描并自动采集设备指纹;模型训练模块分别利用决策树、逻辑回归与朴素贝叶斯等机器学习算法训练分类器;智能识别模块接收识别任务并调用前2模块完成设备指纹采集与分类识别处理。实验结果表明,决策树分类器在整体数据集上的平均识别率为98.1%,对于是否是物联网设备的判断识别率为98.7%,对于具体设备类型的识别率为98.2%,均保持较高识别水准,且优于其余2种算法识别器。因此,采用设备指纹与决策树算法结合识别物联网设备是可行的。