多分类器融合技术在自动作文评分中的应用

从作文的内容和语言学两个方面抽取了作文中相关的特征,并利用多种分类器(贝叶斯、K近邻和支持向量机)根据各方面的特征实现了对作文的分类(评分).最后利用多分类器融合技术对多个分类器进行了融合处理.通过实验分析,利用文本分类的方法对作文进行评分是完全可行的,在采用融合技术以后的评分性能有了较大的提高.     

基于RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法

提出一种基于径向基函数(RBF)网络和贝叶斯分类器的人脸特征分类与识别算法,以提高小样本人脸识别精度.通过基于聚类方法的RBF神经网络和贝叶斯分类器融合设计实现人脸图像的分类识别.实验数据分析表明,该方法在人脸骨骼特征突出情况下具有较高的识别率.文中提出的分类器融合的识别方法具有良好的学习效率和识别精度品质指标.     

用于阿尔茨海默症分类的模糊逻辑特征选择和异质集成学习方法

阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义.该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要性评分并分别进行归一化,然后使用改进的高斯模糊逻辑方法对其加权得到最终的特征重要性评分,最后依据特征重要性评分选取特征.该文还使用逻辑回归、随机森林、LightGBM、支持向量机和深度前馈网络作为初级分类器,多项式朴素贝叶斯分类器作为次级分类器,构建异质集成分类器,利用选取的特征进行AD分类.在TADPOLE数据集上进行实验,实验结果证实了所提特征选择方法是有效的,且采用所提特征选择方法,基于多项式朴素贝叶斯的异质集成分类器在AD分类上的性能要优于传统分类器.     

领域Web文本采集与分类系统研究

本文以机械领域挖掘机为主题,介绍了一种面向领域的Web文本采集与分类系统实现方法,将专业词库与特征选择相结合,逐步筛选和更新主题特征词,扩充专业词库,通过由主题特征词构成的向量来明确表示主题;采用基于内容分析的方法抽取网页正文,去掉干扰主题相关度判断与文本分类的广告、导航等干扰文本;根据现有的机械主题类别信息,采用基于KNN的机械主题文本分类算法对文档集合进行多子类分类。     

贝叶斯分类器在手写汉字识别中的应用

由于缺少以较少的存储空间描述汉字特征概率密度函数方法,在汉字识别系统中贝叶斯分类器很少得到应用.本文提出一种只需6个数据就能描述一个特征的概率密度函数的方法,构造了一个基于贝叶斯分类器的手写汉字识别系统.实验结果表明,该分类器具有优良的性能.     

基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统

文章介绍了一个基于文本分类技术识别垃圾邮件系统的体系结构，并介绍了该系统涉及到的中文信息处理、文本特征选取、朴素贝叶斯分类器等关键技术。最后，文章给出了针对部分垃圾邮件的处理结果。结果表明，该方法对于垃圾邮件的识别，具有较好的效果。     

文本自动分类系统的研究与实现

利用贝叶斯算法，通过对训练文本的学习，构建了一个文本分类器，从而实现了本文提出的自动分类的目标。贝叶斯分类算法是现在比较流行的方法，它的分类效果比较好，简单而且高效，可以通过大规模的训练语料提高分类的质量。文本的分类是选择最有可能生成该文本的类。只有建立了知识库，分类进行训练，才可以构造相应的分类器，对相关的文本进行分类。     

基于KPCA和RBF网络的文本分类研究

基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和复杂相关性,为此文中提出了基于核的主成分分析和径向基神经网络的文本分类算法.首先利用核主成分分析选择合适的核函数从高维特征空间中提取文本向量的主成分,实现了文本输入空间的降维和语义特征空间的抽取,然后在语义特征空间中训练径向基神经网络分类器,并利用训练得到的分类器进行文本分类工作.实验结果表明:核主成分分析不仅实现了降维,而且能在大幅减减少径向基神经网络训练时间的基础上显著提高其分类精度.     

用于阿尔茨海默症分类的模糊逻辑特征选择和异质集成学习方法

阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要性评分并分别进行归一化,然后使用改进的高斯模糊逻辑方法对其加权得到最终的特征重要性评分,最后依据特征重要性评分选取特征。该文还使用逻辑回归、随机森林、LightGBM、支持向量机和深度前馈网络作为初级分类器,多项式朴素贝叶斯分类器作为次级分类器,构建异质集成分类器,利用选取的特征进行AD分类。在TADPOLE数据集上进行实验,实验结果证实了所提特征选择方法是有效的,且采用所提特征选择方法,基于多项式朴素贝叶斯的异质集成分类器在AD分类上的性能要优于传统分类器。     

一种分层多算法集成的微博情感分类方法

目前主观信息情感分类常用的方法主要有基于知识工程和基于统计两类,其中基于统计的机器学习方法在效率上优于基于知识的方法,但单一的机器学习算法有各自的优缺点,难以胜任复杂的分类任务。本文将微博情感判别任务分层,在不同层次选择合适的机器学习算法,提出了一种多算法集成的微博细粒度情感分类方法。首先采用朴素贝叶斯(NB)分类器对微博进行有无情绪分类,然后采用AdaBoost集成算法对KNN进行集成训练出多个分类器,对有情绪微博基于训练出的多个分类器通过线性组合模型进行情感判别。实验结果表明,在文本分类任务中合理集成不同机器学习算法,较单一机器学习算法和基于情感词典的方法能够提高分类性能。     

基于特征空间分解与融合的语音情感识别

提出了一种语音情感识别中特征空间的优化方法。针对情感类别两两之间的区分度,优化了情感对各自的特征空间,考察了多类分类器分解为两类分类器的方法,采用置信度判决融合的方法进行两类分类器组的重组,实验中比较了单个多类分类器和两类分类器组的识别性能。结果表明,在同等条件下性能提升了8个百分点以上,对多类分类器进行分解,优化每个情感对各自的特征空间,并进行融合的方法适合语音情感识别,对特征空间的优化效果显著。      

基于BitBP特征的多重级联人脸检测器

结合Haar和MB-LBP特征,提出了一种采用BitBP特征描述图像局部信息的方法,该特征可有效描述图像局部区域的灰度像素分布情况,具有比Haar和MB-LBP特征更强的分类能力。且可有效地克服Haar特征数目巨大、训练时间长的缺点。根据BitBP特性,提出一种多重级联的分类器。该分类器的每层均由单一BitBP特征的次级级联分类器构成。而次级级联分类器中的每层分类器均是一个小型的联分类器。利用多重级联结构,可获得更快的检测速度。     

基于特征排名的图像隐写分析算法

为提高用于隐写分析的集成分类器的检测精度,提出一种基于特征排名的隐写分析算法。首先计算每维检测特征的互信息得分并根据得分高低将特征进行排名,然后设置分界点将特征分为重要特征区域与普通特征区域,依据设定的抽样比例从两个区域随机抽取特征组成不同的特征子空间并训练集成分类器。最后使用集成分类器进行分类。实验结果表明,针对使用nsF5及S-UNIWARD算法进行隐写的频域及空域图像,本算法较传统分类器在检测错误率方面分别平均下降约0.006 5和0.006 2,具有较好的检测效果。针对频域与空域中两种不同的隐写算法,与传统的集成分类器相比,该算法具有更高的检测精度。     

基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现

人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理。根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haar-like特征,然后由多个Haar-like特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检测。经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,N-I~T来的人脸识别提供了前提条件。     

基于后验HOG特征的多姿态行人检测

行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复杂背景的影响.其次,利用S-Isomap特征降维方法和K-means聚类方法对不同姿态和视角的行人做子类划分,并针对每一个子类训练子类分类器.最后,根据多个不同姿态的子类分类器输出值,训练等权重加和方式的多姿态-视角集成分类器.不同数据集上的测试结果表明,本文所提利用共性信息获得的后验特征超过了经典HOG和其它典型特征的描述能力.与现有方法相比,通过将所提出的特征与多姿态-视角集成分类器结合,有效地提高了检测精度.     

基于多维特征的雷达信号脉内调制识别技术

为了在复杂信号环境下能够稳定、准确地识别出信号,使用Choi-Williams时频分布作为信号描述方式,选取信号时频图像特征、信号波形复杂度和瞬时量特征组成特征矢量输入到以支持向量机(SVM)为主分类器的组合分类器中得到信号类型,并估计出信号各项参数。仿真实验表明该算法性能优良,在低信噪比(SNR)与信号参数变化的情况下可以以较高的识别率得到稳定的识别结果。     

基于人工神经网络的通信信号分类识别

通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。     

Multi-factor person entity relation extraction model based on distant supervision

Aiming at the problem that the basic assumption of distant supervision was too strong and easy to produce noise data,a model of the person entity relation extraction which could automatically filter the training data generated by distant supervision was proposed.For training data generation,the data produced by distant supervision would be filtered by multiple instance learning and the method of TF-IDF-based relation keyword detecting,which tried to make the training data has the manual annotation quality.Furthermore,the model combined lexical and syntactic features to extract the effective relation feature vector from two angles of words and semantics for classifier.The experiment results on large scale real-world datasets show that the proposed model outperforms other relation extraction methods which based on distant supervision.     

基于最近相关性分类器的单样本掌纹识别

为了解决单样本掌纹识别的困难,研究了基于最近相关性分类器(NCC)的单样本掌纹识别方法。首先对掌纹图像进行分块,划分为若干个子图像;然后运用统计特征、傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)和Gabor变换4种方法对子图像进行特征提取,将所有子图像的特征向量组合在一起形成该图像的特征向量;最后应用NCC进行分类识别。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明:与最近邻分类器(NNC)和支持向量机(SVM)相比,在不同大小的子图像上,运用不同的特征提取算法,NCC均提高了识别率;分类时间在0.3～0.7s之间,满足实时系统的需求。