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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 46 毫秒

1.  结构特征和内容分析融合的博客文章分类  
   张永  王芳  张译匀《计算机工程与应用》,2013年第49卷第5期
   针对博客文章内容上,包含多个主题,类别归属不明显,多为作者自己主观意见且结构上,包括不同于文本的标签,普通文本分类方法直接应用于博客文章效果不理想的问题,提出一种结构特征和内容分析融合的博客文章分类方法。内容上,通过迭代两种不同特征选择方法,提高特征集代表性的前提下,利用正文,标题两个方面分类.结构上,利用博客文章特有的标签分类,并将三个方面融合。实验结果表明,改进的分类方法有效地提高了博客文章分类的性能。    

2.  一种基于多特征融合的博客文章排序算法  被引次数:1
   卢刚《计算机工程》,2009年第35卷第2期
   随着博客数据的迅速增长,在网络媒体中进行信息检索时的效率问题日益受到人们的关注。该文在针对博客搜索中特有的用户需求以及博客系统自身特点进行分析的基础上,提出一种基于博客文章相关性、时效性、查询类型和博客作者兴趣特征一致性等多特征融合的博客文章排序算法。实验结果证明了该算法性能优于传统算法。    

3.  博客资源数据挖掘研究现状  
   王洪福  李怀龙  张家年《数字社区&智能家居》,2013年第12期
   目前中国有3.73亿网民拥有博客,博客网站上已经存在海量的信息。对这些博客资源进行挖掘,可以获得有价值的信息。博客资源挖掘是Web数据挖掘的一种具体应用。探讨了国内外学者对博客资源进行数据挖掘的已有成果、各种方法与技术,涉及到博客网页的识别、博客传播特征、语义博客系统、博客之间的链接与交互、博客作者信息挖掘、博客主题挖掘、博客分类与聚类算法等。热点话题挖掘是博客数据挖掘的一种具体形式,也介绍了博客热点话题挖掘的方法与技术。    

4.  基于文章要素影响分析的博客文章分类方法  
   鲁梦平  黄翰  蔡昭权  朱一帆  何翊宇  徐震宇《计算机工程与应用》,2011年第47卷第29期
   现有的博客文章分类的研究通常直接沿用传统文本分类方法,并没有结合博客自身的特点。研究基于文章要素的影响分析实现分类效果的改进。提出了一种简单的博客文本去噪方法,以保证博客数据的可靠性;提出了基于博客标签的中文词库扩展方法,用于改善中文分词效果,以提高博客分类的准确性;根据综合评价模型G1法计算博客文章中标题、标签、类别、首段、末段以及正文等文章要素的权重,分析它们对博客分类的影响。实验结果表明,研究提出的方法比传统的TFIDF方法有更好的分类效果。    

5.  红外偏振和光强图像差异特征分类树的构建  
   牛涛  杨风暴  卫红  张雷  吉琳娜  王肖霞  原惠峰《红外技术》,2015年第6期
   红外偏振和光强图像差异特征分类是融合算法随着差异特征类型的变化而自适应变化的前提。构建了差异特征分类树,以此实现差异特征分类。首先分析红外偏振和光强成像的差异特性,依据其成像差异特性构建分类树第1层差异的类别;然后对多组图像统计并描述第1层差异类别下的各差异信息,依据统计结果构建第2层差异的类别;最后提取红外偏振和光强图像的差异特征,将其按照差异特征分类树进行分类。实验表明,所建立的差异特征分类树可将红外偏振和光强图像的差异特征分类。    

6.  基于尺度空间中多特征融合的医学影像分类  
   李博  曹鹏  栗伟  赵大哲《计算机应用》,2013年第33卷第4期
   针对现有医学影像分类方法对临床不同类别影像特征描述效果不一致,且尺度变化敏感的问题,提出一种基于尺度空间提取多特征进行融合的分类方法.首先构建高斯差分尺度空间,然后在尺度空间中分别从灰度、纹理、形状、频域四种互补的角度描述医学影像,最后基于最大似然估计理论构建决策级特征融合模型,实现医学影像分类.严格依照IRMA医学影像类别编码标准选择实验数据,结果表明所提方法相对已有方法分类的平均F1值得到了5% ~ 20%不同程度的提高,更全面描述医学影像信息,避免了特征降维造成的信息损失,有效提高了分类的准确率,具有临床应用价值.    

7.  基于极性词典的中文微博客情感分类  
   《计算机应用与软件》,2014年第1期
   微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。    

8.  视觉显著性纹理—色彩特征融合的图像目标分类  
   韩辰希  刘惠义  商国中《电子测量技术》,2017年第11期
   针对图像目标分类,提出了一种显著性纹理特征.考虑到显著目标图像在纹理特征表征上的优势,在目标显著性图像提取的基础上进一步提取视觉显著性纹理特征.进而将该视觉显著性纹理特征同HSV色彩特征进行融合,形成图像目标融合特征,输入至后端分类器中进行分类.多类别的交叉实验证明,基于该融合特征的目标分类方法能够较为准确的对图像目标进行分类,在SIMPLIcity图像数据集上平均分类正确率达到84.84%,在Corel图像集上平均分类正确率为85.05%,优于基于单一分类特征的图像分类方法.    

9.  恶意代码分类的一种高维特征融合分析方法  
   崔 弘  喻 波  方 莹《计算机应用研究》,2017年第34卷第4期
   恶意代码分类是一种基于特征进行恶意代码自动家族类别划分的分析方法。恶意代码的多维度特征融合与深度处理,是恶意代码分类研究的一种发展趋势,也是恶意代码分类研究的一个难点问题。本文提出了一种适用于恶意代码分类的高维特征融合方法,对恶意代码的静态二进制文件和反汇编特征等进行提取,借鉴SimHash的局部敏感性思想,对多维特征进行融合分析和处理,最后基于典型的机器学习方法对融合后的特征向量进行学习训练。实验结果和分析表明,该方法能够适应于样本特征维度高而样本数量较少的恶意代码分类场景,而且能够提升分类学习的时间性能。    

10.  基于多结构特征的垃圾博客识别研究  
   何苑  谭红叶《计算机工程与设计》,2010年第31卷第22期
   为解决日益严重的垃圾博客问题,对产生垃圾博客的作弊技术和相应的识别技术进行了研究.通过对大量中文垃圾博客的分析,结合对作弊者目的的研究,提出了从用户名、发帖时间间隔、博文内容、锚文本和链接地址、分类标签等博客的结构特征出发的特征提取方法.在特征提取的基础上,提出了基于多结构特征的识别方法,并建立了相应的系统模型.使用支持向量机和朴素贝叶斯模型作为分类器进行了实验,并与经典的基于内容的方法进行了对比.实验结果表明,在小的训练集上,基于多结构特征的方法正确率达到90%以上,比基于内容的方法提高了6个百分点,该方法可有效区分垃圾博客和正常博客.    

11.  水下目标识别的特征融合分类器设计  被引次数:4
   侯平魁  史习智  林良骥  王学军《电子学报》,2001年第29卷第4期
    本文对水下目标识别中的特征融合技术进行了研究,讨论了特征融合技术中的问题和解决途径,并给出了特征融合分类器的特性;设计了模糊融合分类器,给出了具体的算法.该分类器对样本在模式空间中的分布不做任何假定,注重类别间的相互约束,强调各个模式的独立作用,用类似于模糊并运算的方式综合这些作用.在实际应用中,通过与已有的分类器比较,表明模糊融合分类器能够综合多种信号特征,有效地提高了分类性能.    

12.  图像特征检测和马氏距离中的数据融合与置信度  
   朱秋煜  王朔中《电子科学学刊》,2008年第30卷第3期
   该文在单源图像的模式特征检测中应用数据融合,用统计方法对同一特征的多算法结果进行融合,论证算法的合理性和融合结果的有效性,定义融合数据的置信度以反映其可靠程度。在此基础上推导了包含置信度的马氏距离度量公式。以人脸检索及其中的眼角检测为例,进行了多算法结果的融合并讨论其置信度,说明该文提出的方法能有效降低模式分类时错误检测参数的不利影响,提高模式识别率。    

13.  图像特征检测和马氏距离中的数据融合与置信度  被引次数:1
   朱秋煜  王朔中《电子与信息学报》,2008年第30卷第3期
   该文在单源图像的模式特征检测中应用数据融合,用统计方法对同一特征的多算法结果进行融合,论证算法的合理性和融合结果的有效性,定义融合数据的置信度以反映其可靠程度.在此基础上推导了包含置信度的马氏距离度量公式.以人脸检索及其中的眼角检测为例,进行了多算法结果的融合并讨论其置信度,说明该文提出的方法能有效降低模式分类时错误检测参数的不利影响,提高模式识别率.    

14.  基于模糊分类的弱小目标检测方法  被引次数:4
   李欣  赵亦工  陈冰  薛晶《光学精密工程》,2009年第17卷第9期
   提出了一种新的基于模糊分类的红外云层背景弱小目标检测方法。本文直接从待分类图像入手提取出不同的类别区域,这样得到的分类模板就准确的体现了当前图像的不同类别,在此基础上进行分类就能得到图像的准确的类别分类从而实现弱小目标检测。首先,对红外天空背景弱小目标图像进行分析,将图像中的三类物体:净空、云及弱小目标细分为11个类别区域;其次,定义了类别特征矢量并基于此提出了类别核的定义;再次,根据类别核的定义从待检测图像中提取出11类区域的类别核;最后,根据模糊分类的理论,定义了类别相似系数和类别贴近度,通过类别核对图像进行分类和类别归并,保留弱小目标类别完成检测。实验结果表明,该方法能够对红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确分类,较好的实现了对低信杂比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测。    

15.  聚类核值相似区特征点的医学影像分类  
   李博  曹鹏  栗伟  赵大哲《中国图象图形学报》,2013年第18卷第10期
   针对传统方法通常选取角点或极值点作为特征点,忽略了局部纹理变化从而影响医学影像分类性能的问题,提出一种新的特征点检测和描述方法,并基于其应用Bag-of-Keypoints模型实现医学影像分类。首先改进自适应的K-means对影像进行像素级聚类,构建核值相似区并选取邻域内聚类分布变化急剧的像素点作为特征点,然后在极坐标系中定义特征点描述符并生成视觉词典,通过视觉词直方图描述影像,最后利用直方图交集方法度量影像间的相似度来扩展KNN完成分类。遵循IRMA的医学影像类别编码标准严格选择实验数据,结果表明该算法较传统方法F1值平均提高4.5%,对于不同类别影像效果更加稳定鲁棒,从而更好地满足临床应用需求。    

16.  基于博客标签的博文分类算法  
   卢露  魏登月《上海电力学院学报》,2013年第29卷第6期
   针对博文内容包含多主题、类别归属不明显,以及传统的文本分类方法直接应用于博文效果不理想等问题,提出了一种基于标签的博客文章分类方法.该方法将文本分类问题转化为图优化问题,并提出了一种利用迭代算法计算图中节点属于各类别的概率值.实验结果表明,与传统的文本分类方法相比,所提出的分类方法有效地提高了博文的分类性能.    

17.  一种基于自适应子波神经网络的船舶噪声分类方法  被引次数:5
   张艳宁 孙进才《西北工业大学学报》,1997年第15卷第1期
   基于自适应子波神经网络提出了一种船舶噪声分类方法,构造了一种用于船舶噪声分类的自适应子波神经网络分类器,并应用该分类器对前置处理后的三类船舶噪声进行了自动地提取识别特征,并分类。该方法所获得的特征空间与以AR建模方法获得的特征空间相比,类别之间的可分性好,特征数目少,分类结果令人满意,证明了该方法的优越性    

18.  基于特征融合的层次结构微博情感分类  
   朱宪莹  刘箴  金炜  刘婷婷  刘翠娟  柴艳杰《电信科学》,2016年第7期
   情感分类是观点挖掘的热点研究之一,微博文本情感分类具有很高的应用价值.鉴于传统特征选择方法存在语义缺陷,采用神经网络语言模型,提出了基于概率模型的对词向量进行权重分配的深层特征表示方法,构建文本语义向量.将文本深层特征与浅层特征融合,构建融合语义信息的特征向量,弥补传统特征选择方法语义的缺陷.采用SVM层次结构分类模型,实现多种情感分类.实验结果表明,采用特征融合的层次结构情感分类方法,能有效提高微博情感分类的准确率.    

19.  IKONOS全色与多光谱数据融合方法的比较研究  被引次数:64
   孙丹峰《遥感技术与应用》,2002年第17卷第1期
   IKONOS-2给各个应用领域提供1m的全色和4m的多光谱数据,因此利用全色波段将4m的多光谱数据融合为1m的多光谱数据人充分利用二者的信息,提高目视和自动影像提取的类别精度。影像融合技术发展较快,成为遥感应用研究领域的重要主题,在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换,主成分分析、Brovey(颜色归一化)变换,小波变换以及最近发展修改的合成变量比值变换。从光谱质量和空间信息角度对融合方法进行了比较研究,筛选出适合IKNOS融合方法。从各种特征信息提取和自动分类角度出发,合成变量比值变换融合方法光谱退化最小,同时也较高程度地保持了高几何分辨率全色的空间信息。    

20.  一种基于人工和机器学习相结合的教学网络资源分类方法  
   许琦《中外电器》,2013年第12期
   本文探讨了教学网络资源的分类方法,对如何应用人工与机器学习相结合的方法建立类别特征模型进行了研氪简述了K最临近分类法的基本思想。提出在领域专家的帮助下,采用人工的方法选取类别特征项,建立类别特征模型;在小样本集环境下,采用机器学习的方法训练类别特征项权重。并给出了教学网络资源和类别特征模型匹配程度的计算方法。通过实验,对所提出的分类方法的可行性和有效性进行了验证。    

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