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1.
为研究不同训练样本数量和无约束优化算法对岩爆BP(Back Propagation)神经网络模型预测准确率的影响,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σθ/σc、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σc/σt和弹性能量指数Wet作为预测指标,广泛搜集整理100组典型岩爆实例建立了训练样本数据库.在样本数量分别为40、70和100时,基于标准算法和9种无约束优化算法建立了10个岩爆BP神经网络预测模型,并提出了考虑不同样本规模影响的岩爆烈度等级预测指数——综合准确值N.比较研究结果表明:BP模型的预测准确率随样本数量增加而提高,3种样本数量下的模型平均预测准确率分别为62.5%、76.4%和87.5%;基于9种优化算法建立的BP网络模型的N值均高于标准BP模型;基于Ploak-Ribiere共轭梯度法优化的BP模型的N值(195)和预测准确率(99.0%)均最高,且在5个工程实例中的预测结果完全符合现场实际,优于标准BP模型、支持向量机模型和其他优化模型,为岩爆烈度等级预测的最佳模型. 相似文献
2.
当今大数据时代,文本数据占相当大的比重,作为有效管理和组织文本数据的方法,分类逐渐成为关注的热点。KNN是一种经典的分类算法,针对其分类速度和分类精度无法同时兼顾的不足,采用改进的K Medoids聚类算法裁剪对KNN分类贡献小的训练样本,从而减少KNN相似度的计算量,并定义代表度函数有差别地处理测试文本的K个最近邻文本,以提高KNN的分类精度。实验结果表明,改进后的方法在分类速度上和分类精度上均有明显地提高。 相似文献
3.
4.
ZHANG Yu-hua ZENG Xiao-ming 《计算机辅助绘图.设计与制造(英文版)》2014,(3):6-12
In this paper, we propose a face recognition approach-Structed Sparse Representation-based classification when the measurement of the test sample is less than the number training samples of each subject. When this condition is not satisfied, we exploit Nearest Subspaee approach to classify the test sample. In order to adapt all the eases, we combine the two approaches to an adaptive classification method-Adaptive approach. The adaptive approach yields greater recognition accuracy than the SRC approach and CRC_RLS approach with low ~ample rate on the Extend Yale B dataset. And it is more efficient than other two approaches. 相似文献
5.
随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用框架学习的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用FLDA方法进行特征抽取,将所有样本投影到特征子空间,再利用最近邻方法完成人脸识别,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。该方法的有效性分别在ORL及Yale两大人脸库上得到了验证。 相似文献
6.
训练样本量、辅助数据和分类法是影响土地利用/覆盖分类精度的3个主要因素,通过找到这3个因素的最佳组合方式以提高分类精度,分别在25%、50%、75%、100%样本量下,加入NDVI、DEM和纹理均值特征作为辅助数据,比较了分类回归树、支持向量机、最大似然法3种分类法的效果,探讨了训练样本、辅助数据以及分类技术对土地利用/覆盖分类精度的影响。结果表明:支持向量机总体分类精度较高,在相同样本量和没有有效辅助数据的情况下,SVM可以获得最佳的分类结果,总体分类精度在85%以上;在进行分类时,加入NDVI和纹理均值特征使分类回归树分类精度提高了2.82%,说明该方法对有效辅助数据的加入较为敏感;在获取的训练样本集有限而可获取有效的辅助数据时,应优先考虑利用分类回归树进行土地利用/覆盖分类。 相似文献
7.
对于安全风险度的评估,一般是依靠采集到的风险数据进行相关分析,但是在事故数据与系统风险度之间的机理还不够清楚。因此,建模选择神经网络方法,利用人工智能的学习和推理功能,通过对采集到数据的训练与学习,来实现对车辆管理安全风险度的评估。 相似文献
8.
为提高清浊音判决的准确度,本文提出了一种利用计算机仿真产生训练样本,采用多指标综合评价方法,运用支持向量机产生判决准则的新方法。该方法克服了传统判据标准的缺陷,试验表明,该方法的分类性能要优于其他传统方法。 相似文献
9.
二分类数据中,某些训练样本因其隐私性往往较难获取,致使训练集规模较小,因此分类算法无法学习到较好的数据模式.针对上述问题,本文利用IB方法(Information Bottleneck)并结合该问题特有的性质,提出一种新的基于单类的二分类算法——BCOC-IB算法.该算法的学习阶段使用单类IB算法学习数据模式,分类阶段使用二分类策略对测试数据进行分类.实验结果表明,当训练样本较少的情况下,BCOC-IB算法的分类精度高于对比算法,且时间复杂度较低. 相似文献
10.