基于局部概率抽样的标签噪声过滤方法

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以及过滤效率低等问题。针对这些问题,提出一种基于标签置信度分布的局部概率抽样方法来进行标签噪声过滤。首先利用随机森林分类器对样本的标签进行投票,从而获取每个样本的标签置信度;然后根据标签置信度的大小,将样本划分为易识别样本和难识别样本;最后分别采用不同的过滤策略对样本进行过滤。实验结果表明,在标签噪声存在的情况下,所提方法在大多数案例上能够保持较高的噪声识别能力,并且在分类泛化性能上也具有明显优势。     

基于单片机和PC机的实时温度控制系统设计

设计了一种利用单片机和PC机来实现的实时温度控制系统,包括硬件设计和软件设计。系统采用STC89C52单片机作为主芯片,DS18B20数字温度传感器作为温度采集器件,运用蜂鸣器作为报警器,VB6.0制作上位机软件,通过串口实现单片机与PC机的通信。系统能实时监控环境温度,并具有报警功能,具有一定的实用性。     

基于特征融合的边缘引导乳腺超声图像分割方法

针对乳腺超声图像边缘模糊、斑点噪声多、对比度低等问题,提出了一种融合多特征的边缘引导多尺度选择性核U-Net(Edge-guided Multi-scale Selective Kernel U-Net, EMSK U-Net)方法。EMSK U-Net采用基于U-Net的对称编解码结构可以适应小数据集医学图像分割的特点,将扩张卷积与传统卷积构成选择性核模块作用于编码路径,并提取下采样过程中的选择性核特征进行边缘检测任务,在丰富图像空间信息的同时细化边缘信息,有效缓解斑点噪声和边缘模糊的问题,在一定程度上可以提升小目标的检测精度。然后在解码路径通过多尺度特征加权聚合获取丰富的深层语义信息,多种信息之间相互补充,从而提升网络的分割性能。在3个公开的乳腺超声图像数据集上的实验结果表明,与其他分割方法相比,EMSK U-Net算法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。     

三种在线商务洽谈室的设计与实现

讨论了建设在线商务洽谈室的基本原则,ASP（Active Server Pages)技术的,提出了3种在线商务洽谈室的模型及工作流程,并结合自己开发的在线商务洽谈室系统的实际代码,介绍了其中部分技术难点,提出了一套较为完整的在线商务洽谈室的解决方案。     

一种基于动态特征词典的SVM中文电子邮件过滤方法

随着电子邮件的广泛应用,泛滥成灾的垃圾邮件对人们的生活和网络安全带来了严重的威胁,反垃圾邮件问题已成为全球性的具有现实意义的问题.本文提出了一种基于动态特征词典的SVM中文邮件过滤方法,通过动态构造特征词典以及选择合适的支持向量机(Suppo~Vector Machine,SVM)核参数,有效地提高了垃圾邮件的过滤精度,实验结果超过了网易免费邮所公布的过滤指标.     

基于神经网络的支持向量机学习方法研究

针对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对大规模样本分类效率低下的问题,提出了基于自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory,ART）神经网络与自组织特征映射（Self-Organizing feature Map,SOM）神经网络的SVM训练算法,分别称为ART-SVM算法与SOM-SVM算法。这两种算法通过聚类压缩数据集,使SVM训练的速度大大提高,同时可获得令人满意的泛化能力。     

基于支持向量机分类问题的勒让德核函数

基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。     

基于主动学习的模式类别挖掘模型

在实际应用问题中,由于客观世界物质的多样性、模糊性和复杂性,经常会遇到大量未知样本类别信息的数据挖掘问题,而传统方法往往都依赖于已知样本类别信息才能对数据进行有效挖掘,对于未知模式类别信息的多类数据目前还没有有效的处理方法.针对未知类别信息的多类样本挖掘问题,提出了一种基于主动学习的模式类别挖掘模型(pattern class mining model based on active learning, PM_AL)来解决未知类别信息的模式类别挖掘问题.该模型通过衡量已得到的模式类别与未标记样本间的关系,引入样本差异度的方法来抽取最有价值样本,通过主动学习方式以较小的标记代价快速挖掘无标记样本所蕴含的可能模式类别,从而有助于将无类别标记的多分类问题转化成有类别标记的多分类问题.实验结果表明,PM_AL算法能够以较小的标记代价处理无类别信息的模式类别挖掘问题.     

基于相对离群因子的标签噪声过滤方法

分类任务中含有类别型标签噪声是传统数据挖掘中的常见问题, 目前还缺少针对性方法来专门检测类别型标签噪声. 离群点检测技术能用于噪声的识别与过滤, 但由于离群点与类别型标签噪声并不具有一致性, 使得离群点检测算法无法精确检测分类数据集中的标签噪声. 针对这些问题, 提出一种基于离群点检测技术、适用于过滤类别型标签噪声的方法 —— 基于相对离群因子(Relative outlier factor, ROF)的集成过滤方法(Label noise ensemble filtering method based on relative outlier factor, EROF). 首先, 通过相对离群因子对样本进行噪声概率估计; 然后, 再迭代联合多种离群点检测算法, 实现集成过滤. 实验结果表明, 该方法在大多数含有标签噪声的数据集上, 都能保持优秀的噪声识别能力, 并显著提升各种分类模型的泛化能力.     

基于双路时空网络的驾驶员行为识别

驾驶员危险驾驶行为是恶性交通事故发生的主要原因之一,因此识别驾驶员行为具有工程应用上的重要意义。目前,主流基于视觉的检测方法是对驾驶员行为的局部时空特征进行研究,针对全局空间特征及长时序相关性特征研究较少,这在一定程度上无法结合场景上下文信息对危险驾驶行为进行识别。为了解决上述问题,提出一种基于双路时空网络的驾驶员行为识别方法,整合不同时空通路的优点以提高行为特征丰富度。首先,使用一种改进的双流卷积神经网络(TSN)对时空信息进行表征学习,同时降低提取特征的稀疏性;其次,构建一种基于Transformer的串行时空网络补充长时序相关性信息;最后,联合双路时空网络进行融合决策,增强模型的鲁棒性。实验结果表明,所提方法在驾驶员疲劳检测数据集YawDD、驾驶员分心检测数据集SF-DDDD和最新驾驶员行为识别数据集SynDD1这3个公开数据集上分别取得99.85%、99.94%和98.77%的识别准确率,特别是在SynDD1上,与使用动作识别的网络MoviNet-A0相比识别准确率提升了1.64个百分点;消融实验结果也验证了该方法对驾驶员行为有较高的识别精度。