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...     

基于不完备信息系统的文本分类研究与应用

在文本分类中,文本特征向量通常高达几千甚至上万维,给整个分类过程带来了相当庞大的计算量,因此进行有效的降维处理是非常重要的。在不完备信息系统理论的基础上,结合文本分类的特点,提出了一种量化容差关系和启发式的属性约简算法。实验证明该属性约简算法不仅能有效地降低文本特征向量的维度,同时能保证分类的正确率。     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

模糊聚类法在水质评价中的应用--以贵州三岔河某监测断面为例

本文将模糊聚类水质评价方法应用于贵州三岔河某段面的水质评价.结果表明,该方法分辨率高,计算简单,易于应用理解,充分考虑了评价过程的整体性和单个因子的重要性.用该方法进行水质评价比较接近实际.     

SPOT5遥感影像不同融合方法对地物识别精度的影响

以河南省开封市北部及郊区的SPOT5遥感影像为基础数据,对SPOT5全色波段影像与多光谱影像的几种融合方式进行了比较研究;基于各种融合结果影像进行实验区域的计算机监督和非监督分类,提取各类地物面积数据,比较影像融合前后各类地物面积变化率;分析不同融合影像对地物识别精度的影响,确定适宜不同地物判识的融合影像和方法,旨在为土地利用类型调查中的影像融合方法的选择提供参考.     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧（data information knowledge wisdom,DIKW）图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生.     

混合型模糊聚类分析方法及其应用

在动态聚类方法和模糊ISODATA方法的基础上,提出了混合型模糊聚类分析方法.该方法首先利用传统的传递闭包方法得到1个初始分类,并在此基础上提出初始分划矩阵,根据考虑权重因子的模糊ISODATA方法对相关数据进行迭代计算,从而对数据进行有效分类.以股票分类为例对该方法进行实证分析,分析结果表明,应用该方法可以对股票进行有效分类优选.