基于曲线拟合和SVM的眼动信号分类算法研究

为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新的实验范式,增加了“扫视保持”环节.该算法采用曲线拟合方法进行特征提取,在此基础上,使用SVM分类器对眼动信号进行分类.实验室环境下,对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别,CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3％,与其他几种眼动识别方法相比较,其平均正确率分别提升了9.4％、5.9％、1.0％.实验结果表明,CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能,具有高的分类精度和鲁棒性.     

马尔可夫及隐马尔可夫模型在数据挖掘中的应用

随着用户对于数据挖掘的精确度与准确度要求的日益提高,马尔可夫模型与隐马尔可夫模型被广泛用于数据挖掘领域。本文阐述了马尔可夫模型和隐马尔可夫模型数据挖掘领域的应用,以及隐马尔可夫模型可解决的问题,以供其他研究者借鉴。     

决策树相关算法研究

ID3算法和C4.5算法是经典的决策树算法,通过对ID3算法和C4.5算法的数据结构、算法描述和分裂属性选取等方面进行比较,为其他研究者提供参考.     

频率规整线性预测系数的实时提取算法研究

在语音识别特征提取过程中,为克服传统自相关法在计算特征参数时实时性较差的缺点,提出一种用于提取频率规整线性预测系数（WLPC）的自适应最小均方误差（LMS）算法。该方法通过自适应LMS技术,不仅能提取出符合人耳的听觉特性的特征参数,而且实现了对WLPC系数的实时提取。实验采用DTW（动态时间规整）算法,对比了自相关法WLPC预测误差和自适应法WLPC两种特征参数对孤立词识别率的影响结果和预测误差,结果证明了采用该算法具有较高的分类准确率和良好的时间性能。     

数据挖掘技术在交巡警服务平台设置与调度上的应用

为科学的分配警力资源,实现城市交通针对突发事件的快速出警,利用数据挖掘技术和Floyd算法、LINGO软件、多目标规划等,对城市交巡警平台设置不合理之处进行改进,并给出最优调度方案,实现警务平台的科学设置和高效调度。