基于最优特征加权的图像分类算法

通过研究图像分类过程中特征选择和分类器构建问题,提出了一种基于最优特征加权的图像分类算法.首先提取图像的颜色和纹理特征,接着采用混沌粒子群优化算法对特征的权值进行求解,确定每一个特征对图像分类的贡献,最后采用相关向量机对加权的图像样本集进行学习,构建分类器,从而实现图像的分类.实验结果表明,相对于当前较流行的图像分类模型,该模型不仅能够提高图像的分类准确率,而且能够大幅度减少了图像的分类时间,具有一定的实际应用价值.     

基于适应加权非对称AdaBoost HMM的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种适应性加权非对称AdaBoost隐马尔克夫模型（HMM）分类算法.算法中提出了由三维模型表面的绝对法向量表示的两种新特征,将经过归一化和姿态调整的三维模型划分为若干部分,各部分对应HMM的一个状态,对各部分提取特征并用主成分分析（PCA）降维,对模型的4种特征对应的弱分类器使用非对称AdaBoost算法进行boosting. HMM的结构及参数初始值由模型姿势调整的可能形式及观测顺序确定,训练过程中参数用期望最大化方法计算,最后使用加权相似度计算对三维模型分类.分析及试验结果表明,与基于分布函数的分类算法相比,该算法明显提高了正确率.适应性加权后,分类正确率可进一步提高.     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

基于类别加权和方差统计的特征选择方法

为提高不均衡文本分类的准确率和稳定性,提出了一种基于类别加权和方差统计的联合特征选择方法.首先,基于类别文档数大小对特征选择的影响,给出了一种类别加权策略以强化小类别的特征;其次,在探究特征类别区分能力的基础上,设计了类别方差统计策略来凸显含有丰富类别信息的特征;最后,将2种策略相融合,实现了一种联合特征选择的新算法.在Reuters-21578和复旦大学语料这2个不均衡语料上的实验都表明:该算法有效,特别是在小类别的分类效果上远远好于IG、CHI和DFICF等流行的通用算法.     

自动问答系统中问句分类研究综述

问句分类作为问答系统所要处理的第一步,在问答系统中起着至关重要的作用,其准确性直接影响最终抽取的答案的正确性。从问句分类的概念出发,先对问句分类体系、特征提取、问句分类方法等进行阐述,然后重点分析了用于问句分类的几个主流学习模型,并对几个模型作了比较分析,最后指出了当前问句分类的研究难点和未来的研究方向。     

中文网页分类的研究与实现

描述了一个完整的中文网页分类系统的设计和实现过程,重点介绍了网页分类中的网页净化、特征加权、KNN分类等关键技术.并结合网页的特征,对分类中的特征加权公式进行了一定的改进.实验结果表明改进后的特征加权公式取得了较高的分类准确率.     

计算布尔差分与布尔偏导数的表格方法

为了简化Reed-Muller型逻辑函数的布尔差分与布尔偏导数的计算过程，提出了一种基于表格的新方法. 该方法通过用表格列出Reed-Muller型逻辑函数的1值积项，并对1值积项中相应的位取1到0的变换产生新项来计算一阶布尔差分. 二阶布尔差分通过两次变换产生新积项，并删除相同积项来得到. 一阶布尔偏导数作为一阶布尔差分，二阶布尔偏导数通过对积项中相应位作两次连续的1到0的变换来得到. 该方法用表格模拟了计算布尔差分与布尔偏导数的过程. 应用结果表明，与图形方法相比较，该方法不需要画图，操作简便，可适合求解多变量逻辑函数以及计算机编程.     

零件设计模型向毛坯模型转换技术研究

叙述了基于特征识别的零件毛坯建模技术,并从面加工特征和体加工特征两方面进行了形状特征的识别,然后根据特征造型过程中存在的布尔操作进行相反的布尔加或布尔减操作,再根据精度特征、材料特征、加工特征等进行相应加工余量的补偿,得到了毛坯模型.     

基于UG的面向CAD／CAPP的轴类零件特征模型

以产品特征建模作为CAD/CAPP集成的基础,构建了基于特征的集成化产品信息模型.根据系统集成对于信息的需求,从特征分类、特征关系、特征表达等方面对于轴类零件特征进行了深入的研究,在此基础上构建特征信息模型.在以上研究的基础上,在UG平台上利用UG的二次开发接口,开发了相应的轴类零件的特征建模模块.该模块针对CAPP的需求,将工艺信息补充到设计特征信息,生成相应的工艺特征信息,并以XML文件的形式输出到CAPP系统当中,最后给出了相关的实例.     

基于特征加权的模糊聚类算法研究

模糊聚类分析是非监督模式分类的一个分支,在模式识别中有着重要的地位。在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文引入一种基于特征加权的模糊聚类算法,该算法考虑了各维特征对分类的贡献不同,从而对数据进行了更有效的分类。     

基于多尺度通道重校准的乳腺癌病理图像分类

针对乳腺癌病理图像的自动分类问题,提出基于深度学习的分类算法. 通道重校准模型是作用于特征通道的注意力模型,可以利用学习到的通道权重对无用特征进行抑制来实现对特征通道的重校准,以达到更高的分类准确率. 为了使通道重校准的结果更加准确,提出多尺度通道重校准模型,设计卷积神经网络 msSE-ResNet. 多尺度特征通过网络中的最大池化层获得并作为后续通道重校准模型的输入,将不同尺度下学到的通道权重进行融合,可以改善通道重校准的结果. 该实验在公开数据集BreaKHis上开展. 实验结果表明,该网络对良性/恶性乳腺病理图像分类任务达到88.87%的分类精度,可以对不同放大倍数下获取的病理图像具有较好的鲁棒性.     

基于宽度学习系统的fMRI数据分类方法

提出基于宽度学习系统的功能性磁共振成像（fMRI）数据分类方法,通过简单结构提取fMRI数据的深层特征,加快分类速度. 使用fMRI中感兴趣区域体素均值的时间序列构造输入数据,分别提取fMRI数据的浅层和深层特征,映射为宽度学习的特征节点和增强节点并构建模型框架,利用岭回归逆计算分类模型的连接权值,实现对fMRI数据的分类. 使用ABIDE Ⅰ、ABIDE Ⅱ和ADHD-200数据集,将所提方法与6种分类方法进行对比实验,结果表明,所提方法可以在保持良好的分类准确率的同时,大幅度降低训练时间.     

基于竞争注意力融合的深度三维点云分类网络

为了提高三维点云深度网络分类模型对全局特征的提取与表达能力,增强模型对噪声干扰的鲁棒性,提出可迁移应用于不同分类网络的竞争性注意力融合模块,学习多层级特征的全局表征和中间特征内在相似度,对中间特征通道权值重分配. 在基准网络Pointnet++和PointASNL中嵌入所提模块并进行实验,结果显示：所提模块具有独立性和可迁移性,聚焦更利于三维点云形状分类的核心骨干特征. 与基准网络相比,所提模块在保持分类精度稳定不下降的情况下,模型对点云扰动噪声、离群点噪声和随机噪声的抗干扰能力增强,在随机噪声数分别为0、10、50、100、200的情况下,准确度分别达到93.2%、92.9%、85.7%、78.2%、63.5%. 与传统滤波方法相比,端到端的学习减少预处理步骤和人工干预过程,同时具有更优的抗噪性能.     

一种基于概念层次的文本特征权重计算方法

特征权重计算是文本表示的关键,权重计算方法的优劣直接影响文本分类和聚类的准确度。基于词形和词频统计的特征加权方法过于近似和粗糙,不能有效突出具有较强类别区分度的重要特征,难以有效区分两类特征,造成了高维稀疏问题,使文本分类性能不够理想,这是特征权重计算的主要障碍。提出一种基于概念层次的特征权重计算方法,将词空间转移为概念空间,在概念层次上引入特征支持度与类别强度两个参数对特征权重进行调整。实验表明,新的方法表现了较好的分类性能,在空间维度的压缩与计算效率上也有明显的改善。     

基于BERT的复合网络模型的中文文本分类

针对自然语言在语句结构上有着较强的前后依赖关系,提出一种基于BERT的复合网络模型进行中文新闻分类。首先利用BERT的基于注意力机制的多层双向transformer特征提取器获得字词以及句子之间更加全局的特征关系表达。然后将所得数据输入门结构更加简单的双向门控循环神经网络层将特征增强的同时减少时间代价,加强数据特征的选取精确度。最后将不同权重的文本特征信息输入softmax函数层进行新闻分类。通过在cnews新浪新闻数据集上进行实验,获得97.21%的F1值,结果表明所提特征融合模型较其他模型分类效果更好。     

用于调制识别的二维累积量特征统计模型

高阶累积量是一种用于数字调制方式识别的重要特征．笔者在高斯白噪声信道下,构造了一种用于识别线性数字调制方式的二维归一化四阶累积量特征,并推导出该特征近似服从高斯分布．为了验证该模型与特征样本服从的统计模型一致,根据贝叶斯准则在二维特征平面上构造最大似然分类器,并从理论上推导出二元调制方式识别问题的平均分类正确率,它与仿真实验得到的平均分类正确率吻合得很好,证明了该方法的正确性．     

一种边缘二进制码的表情识别方法

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.     

基于PC-LDA的交通标志形状特征识别方法

针对PCA方法所提取的特征分类效果较差,而LDA方法通常不能直接应用于图像特征提取的问题,提出了一种基于PC-LDA的交通标志形状特征识别方法.通过对交通标志图像进行归一化和二值化处理,得到交通标志形状特征.将PCA方法与LDA方法相结合用于交通标志二值图像特征提取,可以得到既有最佳描述性又有最佳分类效果的PC-LDA特征子空间.利用标准交通标志图像数据库进行验证,并采用最小距离分类器对所提取的特征进行识别,结果表明,该方法能够快速有效地进行维数约减,提高了交通标志识别率.     

马氏田口系统的量子行为二进制粒子群特征选择优化方法

针对标准二进制粒子群用于马氏田口系统的特征选择优化时,存在迭代速度慢,容易陷入局部最优解等不足,提出一种改进的基于量子行为二进制粒子群的马氏田口系统变量选择优化方法。首先,为了规避可能存在的复共线性特性对距离度量结果的影响,本研究采用Gram-Schmidt正交化法计算马氏距离值,对系统进行标准化处理,对各属性向量进行正交化后计算各类别的马氏距离集合,通过ROC曲线确定系统分类的最佳阈值点,定义误分类率概念和被选择变量占比最小作为变量筛选标准,构建多目标的混合规划模型。运用改进的量子行为粒子群算法求解优化组合,为适应二值化的变量优化问题,算法基于概率对粒子进行二进制编码,求取目标函数的适应值,并完成粒子群的优化迭代过程。采用优化的变量组合,构建精简的马氏田口系统,建立度量预测模型,完成精确判别的任务。最后,以胎心分娩力造影术测量的胎儿健康诊断为例,对标准二进制粒子群算法和二进制量子粒子群优化算法进行对比验证,实验结果表明,本文方法可以有效地提升粒子的迭代速度和寻优精度,优化后的马氏田口系统的预测准确率明显提高。     

在雷达HRRP识别中多特征融合多类分类器设计

在传统线性关联向量机的基础上,设计了一种多特征融合的多类分类器.该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机,利用线性关联向量机的特征选择功能,对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展,使线性关联向量机具有构造非线性分类界面的能力,以保证对非线性多类分类问题稳健的融合识别性能.针对雷达高分辨距离像目标识别问题,提取3种平移不变特征,使用提出的多特征融合的多类分类器在基于实测数据的识别实验中得到了稳健的融合识别结果.