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1.
非侵入式负荷监测与分解(NILMD)是获取电器用电信息的关键技术,针对当前NILMD缺乏考虑不同电器关联运行的用电模式和电器状态的强波动性以致分解精度低的问题,提出一种计及电器状态关联规则的新型负荷分解方法。通过仿射传播聚类提取电器的运行状态,基于互信息熵,运用关联规则算法挖掘电器状态的关联性;调整含关联规则的样本权值并结合k近邻算法实现状态辨识;利用极大似然估计完成负荷功率分解。测试算例验证了所提方法的有效性和准确性。  相似文献   
2.
基于流形正则化框架提出一种分类算法(MI_I}RI_SC),以解决高维文档分类问题。该算法通过构建训练样 本的最近部图来佑计数据空间的几何结构并将其作为流形正则化项,结合多变量线性回归获得高维文档的低维流形 结构,并采用k近部分类器对低维流形进行分类,得到针对多类问题的分类器。该算法能够充分利用训练样本的类别 信息来帮助学习以提取有效特征。通过在Rcutcrs 21578数据集上的实验,证明该算法的分类性能和运行速度比传统 分类器有较大的提高。  相似文献   
3.
改进的一对一支持向量机多分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
支持向量机的一对一多分类算法具有良好的性能,但该算法在分类时存在不可分区域,影响了该方法的应用.因此,提出一种一对一与基于紧密度判决相结合的多分类方法,使用一对一算法分类,采用基于紧密度决策解决不可分区,依据样本到类中心之间的距离和基于kNN (k nearest neighbor)的样本分布情况结合的方式构建判别函数来确定类别归属.使用UCI (university of California Irvine)数据集做测试,测试结果表明,该算法能有效地解决不可分区域问题,而且表现出比其它算法更好的性能.  相似文献   
4.
个性化推荐为解决互联网信息过载问题提供了新的思路。为有效地构建用户模型和改进个性化推荐的效果,提出了一种挖掘非结构化文本中上下文信息的新模型,将得到的上下文信息嵌入用户模型信息中,丰富了用户模型。实验结果表明,该模型应用于客户对旅馆评论的上下文数据中,能够大大改善推荐的性能。  相似文献   
5.
Location privacy receives considerable attentions in emerging location based services.Most current practices however either ignore users’ preferences or incompletely fulfill privacy preferences.In this paper,we propose a privacy protection solution to allow users’ preferences in the fundamental query of k nearest neighbors (kNN).Particularly,users are permitted to choose privacy preferences by specifying minimum inferred region.Via Hilbert curve based transformation,the additional workload from users’ preferences is alleviated.Furthermore,this transformation reduces time-expensive region queries in 2-D space to range the ones in 1-D space.Therefore,the time efficiency,as well as communication efficiency,is greatly improved due to clustering properties of Hilbert curve.Further,details of choosing anchor points are theoretically elaborated.The empirical studies demonstrate that our implementation delivers both flexibility for users’ preferences and scalability for time and communication costs.  相似文献   
6.
基于SVM的维吾尔文文本分类研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
文本自动分类技术在提高文本信息利用的有效性和准确性上具有重要的现实意义和广阔的应用前景。随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型表示下的高维性,本文采用词干提取和χ2统计量相结合的方法对表示空间进行降维。采用SVM算法构造了维吾尔文文本分类器。针对维吾尔文文本分类语料进行的实验结果表明,SVM分类器的MacroF1值达到了84.6%,明显好于kNN方法。  相似文献   
7.
This paper describes the classification of various human actions from brain activity. In particular, we focus on grasping movements and estimate grasping patterns from electroencephalogram (EEG) data. EEG data is converted to grasping features by using a common spatial pattern filter (CSP filter), and the features are subsequently classified into grasping categories by using the k-nearest neighbor method. We tested the pipeline of feature extraction and classification on the EEG dataset. The EEG data were acquired while participants grasped an object according to the Cutkosky’s grasping taxonomy, in which grasping movements are categorized into nine power-type grasping patterns and seven precision-type grasping patterns. The best classification rate for 9-class power-type grasping patterns was 48% and for 7-class precision-type grasping patterns was 40%.  相似文献   
8.
提高特征点匹配效率是将高维局部特征运用于遥感影像检索的关键,该文提出一种新的压缩优先过滤(CPF)索引算法.该算法通过量化特征向量构建近似向量空间上的高维索引结构,利用优先队列过滤得到近似近邻候选集,精确计算候选实际特征向量得到最终近邻.在CPF算法基础上提出了基于快速鲁棒性特征(SURF)的遥感影像快速检索算法.实验...  相似文献   
9.
一种改进的结合K近邻法的SVM分类算法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
在对支持向量机在超平面附近容易对测试样本造成错分进行研究的基础上,改进了将支持向量机分类和k近邻分类相结合的方法,形成了一种新的分类器.在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类,否则用最佳距离k近邻分类.数值实验表明,使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率.  相似文献   
10.
非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型数据进行分类,但该算法对数据的非平衡性处理效果不是太理想。在CwkNN的基础之上结合数据的非平衡性特点提出了基于全局密度和K-密度的分类算法来提高少数类样本的权重,从而提高数据的分类精确度。实验结果表明,全局密度分类算法和CwkNN算法的分类精度相当,K-局部密度分类算法在一定程度上提高了分类的精度。  相似文献   
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