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341.
基于Matlab的贝叶斯分类器实验平台MBNC 总被引:22,自引:0,他引:22
为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的.现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要.介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC.用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定.在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作. 相似文献
342.
343.
针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点,提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法.综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法,采用随机属性选择训练初始SBC(simple Bayesian classifiers),通过判断是否带有类别标签,将增量样本自动分组,并利用遗传算法对结果进行优化.实验结果表明,贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效. 相似文献
344.
与其他分类器相比较,模糊积分分类器具有可以表示特征属性间交互作用的特性.确定合适的模糊测度是其关键因素之一.模糊测度的确定方法主要有2种:专家给定和从历史数据学习获得.由于模糊测度自身的复杂性,模糊测度主要是从数据中学习得到.为了能够更好地利用特征属性在样例空间体现出的局部特征,提出了一种用人工神经网络实现自适应模糊测度的方法.使得模糊测度可以随着输入样例的不同而变化,及时反映出在对样例进行分类过程中各特征属性的重要性和属性间的交互作用的不同,从而提高分类性能.实验证明该方法有效,可行. 相似文献
345.
指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
346.
对外汉语量词教学初探 总被引:2,自引:0,他引:2
廖婷婷 《重庆三峡学院学报》2010,26(1):153-156
汉语中的量词是汉语本体研究和对外汉语教学中共同的难点。本文在前人量词研究的基础上,结合对量词的科学分类,对对外汉语量词教学的难点问题进行了探索,有针对性地提出了对外汉语中量词教学的若干方法。 相似文献
347.
从英汉对比的角度,研究time(s)和次的英汉动量结构语法化程度,并围绕语法化程度,研究了表量结构的语法化路径、语法化机制、认知解释等。从语义转变、结构转变研究英汉表量结构的语法化路径,试图探寻英汉语动量结构的共性和差异。 相似文献
348.
为了提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率,提出了把核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)相结合的方法。实验样本用稀疏编码方式编码,窗口长度为21。首先,用核主成分分析提取了样本的核主成分(特征);然后,在特征空间中用改进的支持向量机(ISVM)进行分类(预测)。在使用支持向量机分类时,设置了一个边界系数来减少运算的复杂度。实验结果表明,使用KPCA ISVM的方法预测的效果优于PCA SVM的预测效果。预测准确率为87%。更进一步,用不同长度的样本做实验(w=5,7,9,11,21,31,41,51),使用多数投票法综合各子分类器的优势。结果表明,组合分类器的预测准确率优于子分类器的预测准确率,预测准确率为88%。 相似文献
349.
基于双肤色模型及AdaBoost算法的人脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
谢淑丽 《莆田高等专科学校学报》2009,(5):64-67
针对复杂背景和可变光照条件下,彩色静止图像的人脸检测问题,综合利用YCbCr和HSI颜色空间下的肤色模型,先进行肤色分割,定位出候选人脸,再用AdaBoost级联分类器进行检测验证,有利于提高检测效率,降低误检率。 相似文献
350.
从分析分级机叶槽中气体流动规律出发,推导出分级粒径计算公式,在对所导出公式进行分析的基础上,指出了结构设计和实际运行所应把握的要点.通过滑石微粉工业生产试验,取得了D90≤2μm且产率140kg/h的较为满意的结果. 相似文献