基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法

针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法（HSC）。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图（HOG）和尺度不变特征转换（SIFT）进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessian能量函数作为正则项;最后,利用支持向量机（SVM）进行分类。在Scene15数据集上的实验结果表明,HSC的准确率比局部约束线性编码（LLC）高了3~5个百分点,比支持区别性字典学习（SDDL）等对比方法高了1~3个百分点;在Caltech101数据集上的耗时实验结果表明,HSC的用时比多核学习稀疏编码（MKLSC）少40%左右。所提HSC可以有效提高图像分类准确率,算法的效率也优于对比算法。     

基于改进的人工蜂群的独立分量分析方法

针对快速固定点独立分量分析方法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进的蜂群优化的独立分量分析方法。该方法以信号的峭度作为代价函数,利用人工蜂群方法对其进行优化。在优化的过程中,一方面为了避免随机搜索造成的开采能力弱的问题,在跟随蜂搜索阶段采用当前迭代最优解引导的方式产生新的候选解,另一方面,为了避免产生更差的解,在侦查蜂阶段,利用当前迭代中的最优解与最差解的距离产生新的解,代替最差解,提高人工蜂群优化方法的寻优效果,进而提高独立分量分析的精度。实验仿真验证了算法的性能。     

溢流型球磨机产能优化改造及应用

鑫达矿业公司产能突破3 000 t/d,磨矿细度不足,磨矿效率低下。球磨机的钢球尺寸和配比对提高磨矿效率至关重要。根据原矿矿石性质选择钢球材质,对磨矿分级产品的粒级组成进行考察分析,计算得出补加钢球最佳球径和级配为:一段磨矿m(90)∶m(70)=2∶1,二段磨矿m(50)∶m(40)=3∶2。改造前后磨矿产品粒级和球磨机耗电量的对比结果表明,改造后的球径和级配提高了球磨机的磨矿效率,降低了球耗和电耗。     

基于未确知测度理论的采空区稳定性分级

针对采空区复杂性和不确定性的特点,以未确知测度理论为依据,对采空区稳定性进行分级。确定了14项影响因子作为采空区稳定性的评判标准,并建立采空区稳定性评价体系。根据矿山真实数据建立不同因素的未确知测度函数,通过熵计算各影响因素的指标权重,结合置信度识别准确对采空区进行稳定性划分,为采空区治理提供理论依据。将该方法应用于玲珑金矿西山矿区25个采空区的稳定性分析,划分出1个Ι级空区,12个Ⅱ级空区,11个Ⅲ级空区以及1个Ⅳ级空区。研究结果表明,未确知测度理论科学可靠,能够较准确地分析采空区的稳定性,可以在矿山实际生产中推广应用。     

基于计算机视觉的槟榔分级研究

槟榔品种的分级技术目前比较落后,主要靠人工完成分级,因而品种分级的质量难以得到保证。该试验用计算机视觉技术进行品种分级,通过图像获取、预处理等提取其颜色特征、形状特征和纹理特征,通过试验分析,发现由颜色和形状特征参数结合起来即可以获得较好的效果。并对其进行主成分分析后代入支持向量机进行分级,预测集的正确识别率达到90.38%以上。     

基于遗传算法改进的少数类样本合成过采样技术的非平衡数据集分类算法

针对少数类样本合成过采样技术(SMOTE)在处理非平衡数据集分类问题时,为少数类的不同样本设置相同的采样倍率,存在一定的盲目性的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)改进的SMOTE方法--GASMOTE.首先,为少数类的不同样本设置不同的采样倍率,并将这些采样倍率取值的组合编码为种群中的个体;然后,循环使用GA的选择、交叉、变异等算子对种群进行优化,在达到停机条件时获得采样倍率取值的最优组合;最后,根据找到的最优组合对非平衡数据集进行SMOTE采样.在10个典型的非平衡数据集上进行的实验结果表明:与SMOTE算法相比,GASMOTE在F-measure值上提高了5.9个百分点,在G-mean值上提高了1.6个百分点;与Borderline-SMOTE算法相比,GASMOTE在F-measure值上提高了3.7个百分点,在G-mean值上提高了2.3个百分点.该方法可作为一种新的解决非平衡数据集分类问题的过采样技术.     

基于改进双系统协同进化算法的无线传感器网络节点定位

为进一步提高无线传感器网络(WSN)中节点的定位精度,提出了一种双系统协同进化(BCO)算法。改进算法利用粒子群优化(PSO)算法快速收敛的特性和混合蛙跳算法(SFLA)较高的寻优精度的特性,在较少的迭代次数内快速收敛且实现深度搜索达到较高的精度。仿真实验结果表明:在应用双系统协同进化算法对测试目标函数进行求解时,能非常接近最优解;同时将该算法应用到基于接收信号强度值(RSSI)测距的节点定位中,预测位置与实际位置的绝对误差在0.05 m范围内;相比基于RSSI的分步粒子群算法(IPSO-RSSI),其定位精度至少提高了10倍。     

基于多核学习支持向量机的音乐流派分类

针对不同特征向量下选择最优核函数的学习方法问题,将多核学习支持向量机(MK-SVM)应用于音乐流派自动分类中,提出了将最优核函数进行加权组合构成合成核函数进行流派分类的方法。多核分类学习能够针对不同的声学特征采用不同的最优核函数,并通过学习得到各个核函数在分类中的权重,从而明确各声学特征在流派分类中的权重,为音乐流派分类中特征向量的分析和选择提供了一个清晰、明确的结果。在ISMIR 2011竞赛数据集上验证了提出的基于多核学习支持向量机(MKL-SVM)的分类方法,并与传统的基于单核支持向量机的方法进行了比较分析。实验结果表明基于MKL-SVM的音乐流派自动分类准确率比传统单核支持向量机的分类准确率提高了6.58%,且该方法与传统的特征选择结果比较,更清楚地解释了所选择的特征向量对流派分类的影响大小,通过选择影响较大的特征组合进行分类,分类结果也有了明显的提升。     

基于动态评价选择策略的改进人工蜂群算法

针对标准人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极值的问题,对标准ABC算法的轮盘赌选择机制进行了修改,提出了一种基于动态评价选择策略的改进人工蜂群(DSABC)算法。首先,根据到当前为止一定迭代次数内蜜源位置的连续更新或停滞次数,对每个蜜源位置进行动态评价;然后,利用所得的评价函数值为蜜源招募跟随蜂。在6个经典测试函数上的实验结果表明:与标准ABC算法相比,动态评价选择策略改进了标准ABC算法的选择机制,使得DSABC算法的求解精度有较大幅度提高,特别是对于两种不同维数的Rosenbrock函数,所得最优值的绝对误差分别由0.0017和0.0013减小到0.000049和0.000057;而且,DSABC算法克服了进化后期因群体位置多样性丢失较快而产生的早熟收敛现象,提高了整个种群的收敛精度及解的稳定性,从而为函数优化问题提供了一种高效可靠的求解方法。     

中文微博情感分类的简单多标签排序算法

针对中文微博文本情感分类中每个样本最多只有两种有序情感标签的情形,提出了一种简单的多标签排序算法——TSMLR,该算法采用两步学习和两步分类的策略,通过学习情感标签之间的主次关系,对微博文本的情感进行分类并对情感标签进行排序。首先,将一个多标签排序问题转化为八个多类单标签分类问题,分别对主要情感标签和次要情感标签进行学习;然后,利用得到的分类模型对微博表达的情感进行两步分类,首先给出主要情感标签,再给出次要情感标签。通过在NLP&CC2014的中文微博文本情感分析评测数据集上进行实验,与校准标签排序方法(CLR)相比,TSMLR方法的准确度和平均精度分别提高了8.59%和9.28%,1-错误率相应下降了9.77%,而且TSMLR所需的训练时间相对较少。实验结果表明:TSMLR对标签之间顺序关系的学习能够有效提高对中文微博情感分类的准确率。