Sugeno型模糊复值积分及其在分类器融合中的应用

给出的模糊复值积分、Sugeno型模糊复值积分概念,研究了其基本性质;将其作为一种新的算法应用于分类问题中,对应用中的细节问题进行研究,并用1个实例对其算法进行验证,结果显示该方法具有良好的分类效果。     

K-means聚类神经网络分类器在睡眠脑电分期中的应用研究

利用近似熵的方法对睡眠EEG信号进行分期,但睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,对分期结果中的Ⅲ期和Ⅳ期EEG信号进行AR(自回归)建模,作为该段EEG信号的特征属性,利用K-means聚类的神经网络分类器对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期,达到了很好的分期效果.     

基于人体检测理论的室内智能监控系统

智能监控已随着社会发展成为主流,但当前智能监控系统的人体检测模块尚不能满足实时检测要求。为解决这一问题,结合梯度方向直方图特征和SVM(支持向量机)级联分类器,提出室内监控系统的人体检测策略,并基于以太网平台,实现远程实时室内监控。实验结果表明,该监控系统精度较高、速度较快,能在实时人体检测的基础上进行预警,达到了智能监控的目的。     

模糊积分分类器中的自适应模糊测度

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.     

一个基于相关反馈的神经网络音乐情感分类器构建算法

目的构造音乐情感分类器,为计算机理解情感提供途径。方法首先分析现有音乐情感模型,然后提取音乐情感特征并采用神经网络构造音乐情感分类器,最后采用相关反馈对分类结果进行标注并进一步训练分类器,直至训练样本的错误分类率在一定误差范围内。结果对测试样本进行情感分类,达到了最高89%的分类准确率,实现了音乐情感分类器的构建和音乐片断的情感标注。结论研究成果是音乐情感检索的基础工作,也可用于其他音频的情感识别和分类。     

PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用

蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优λ值.首先让λ取最大以包含尽可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优λ值困难的问题,且性能优于已有的预测工具.     

基于2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。     

基于下肢动静态特征融合的步态识别

针对目前步态识别研究中基于单一特征算法识别率低,多特征融合算法又过于复杂的问题,提出一种简单有效的步态识别算法。提取下肢肢体角度为动态特征,肢体长度为静态特征,另外引入动静态兼顾的可变区域面积特征,最后融合得到联合特征向量并引入一种最近邻模糊分类器进行分类。在CASIA步态数据库上进行大量的实验。实验结果表明,在降低融合算法计算复杂度的同时,识别率相对于单个特征有了很大提高。     

基于MBBC算法的电信客户信用度评分模型

客户信用度是评价客户欠费风险的指标.目前国内对电信客户信用度评估采用线性公式,其对相关客户属性的权值进行简单的相加,但是实际客户信用度与各相关属性之间并不是简单的线性关系,而是非线性关系.因此,针对电信客户信用度评分问题,提出了一种应用马尔科夫毯贝叶斯网络分类器建立模型的方法.实验结果显示,该算法建立的客户信用度评分模型简洁、易懂和准确率高.     

基于多分类器融合的人脸识别方法

提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。