基于BIG-WFCHI的微博信息关键特征选择方法

特征选择是用机器学习方法提高转发预测精度和效率的关键步骤,其前提是特征提取.目前,特征选择中常用的方法有信息增益(Information Gain,IG)、互信息和卡方检验(CHI-square test,CHI)等,传统特征选择方法中出现低频词引起的信息增益和卡方检验的负相关、干扰计算等问题,导致分类准确率不高.本文首先针对低频词引起的信息增益和卡方检验的负相关、干扰计算等问题进行研究,分别引入平衡因子和词频因子来提高算法的准确率;其次,根据微博信息传播的特点,结合改进的IG算法和CHI算法,提出了一种基于BIG-WFCHI(Balance Information Gain-Word Frequency CHI-square test)的特征选择方法.实验分析中,本文采用基于最大熵模型、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、KNN和多层感知器5种分类器对两个异构数据集进行了测试.实验结果表明,本文提出的方法能有效消除无关特征和冗余特征,提高分类精度,并减少运算时间.     

新工科背景下的C语言程序设计课程实验教学

分析当前C语言程序设计课程实验教学现状,提出新工科背景下C语言程序设计课程实验教学建设方案,从思维方式培养和程序设计能力递进式培养两方面阐述面向能力培养的程序设计实验教学设计,介绍以能力培养为导向的程序设计实验教学实践,最后说明教学实践效果.     

基于曲波与主分量分析的人脸识别

本文提出了基于曲波变换和主分量分析的人脸识别算法。针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性的弱点,采用曲波变换提取面部主要特征。由于人脸的主要特征是面部的曲线信息,而曲波变换直接以曲线为表达基元,其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性,而且是各向异性的,所以能更好地表达面部特征。进一步使用主分量分析将特征投影到更具表达力的空间中,从而达到更高的识别率。实验结果表明曲波的性能优于小波,尤其是曲波小尺度系数的识别率明显高于小波高频系数。     

基于Curvelet的人脸识别

人脸的主要特征是曲线信息,提出了一种基于Curvelet变换的人脸识别算法。Curvelet变换在表达图像的曲线奇异性时,比小波变换和脊波变换能获得更稀疏的图像表示。在人脸识别中,用人脸的曲波系数来提取特征能更好地反映人脸的主要特征,文中使用支持向量机进行了识别。结果表明该方法比小波方法更有效。