基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于灰色关联方法的目标类型识别

针对目标类型识别问题,在分析影响目标类别因素的基础上,引入了利用灰色关联理论进行目标类型识别的原理,建立了目标类型识别的模型和方法。实例验证该模型能有效地解决目标类型识别的问题。     

采用距离分类法的伪随机电流注入模拟电路测试

把距离分类算法同伪随机注入电流测试法结合起来,提出了一种新的采用距离分类法的伪随机电流注入模拟电路测试方法。实验证明,该方法简单有效,是一种可行的模拟及混合电路测试方法。     

数据挖掘分类算法研究综述

随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点;特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘分类问题的研究现状进行了综述:首先对研究比较多的基于判定树的归纳分类、基于人工神经网络的分类和基于统计的贝叶斯分类作了详细的讨论;然后对目前新提出的几种算法作了简要分析;最后根据数据挖掘的发展现状和研究重点对数据挖掘分类算法的发展趋势作了展望。     

浅析武汉科技大学合并后统一图书分类的工作

阐述了高校图书馆合并后统一图书分类法工作的紧迫性,探讨了统一图书分类法的方案、原则、方法及步骤,分析了在统一图书分类的实际工作中会出现的具体问题,指出《中图法》是分类标引标准化的发展方向.     

图书馆中外文图书分类和排架规则浅析

分析了图书馆中外文图书按照传统的中国图书馆分类法分类和排架的不足之处,提出中文图书在大类下再按照汉语拼音音序法进行排架,外文图书按照国际通用分类法进行分类和排架并与国际接轨的设想。     

丛书与多卷书分类探析

阐述了单主题图书、多主题图书分类的基本原则,论述了丛书、多卷书的分类原则及具体做法,分析了产生同书异号的主要原因,并提出了解决问题的办法。     

基于SVM的日文网页分类

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注。提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类。最后通过实验进行了验证。     

一种新的分类评测方法

分类算法的现有评价指标存在一些问题,主要是评测数值在不同的数据集上呈现剧烈波动。为解决这一问题,通过考察数据集对分类结果的影响,提出了一种对分类算法的新评测指标new-macro-F1。这一新评测指标将数据集的因素从评测过程中独立了出来,使得new-macro-F1表示的仅仅是分类算法本身。实验结果表明使用新评测指标,同一分类器在不同数据集上的表现波动较小;通过分类器在一个数据集上的表现,可以近似的估计该分类器在另一数据集上的分类质量。