基于粗糙集理论的双向垃圾邮件分类模型的研究

电子邮件是互联网的重要应用之一,邮件分类问题已成为当今研究的热点。本文基于粗糙集理论,利用0-1贝努利数据提出双向邮件分类模型,在保证当前分类正确率的前提 下,约简了邮件分类所需的文本词频信息,较好地提高了分类效率,推进了粗糙集理论在邮件分类中的应用。     

基于纹理谱描述子的图像检索

提出一种新的纹理谱描述子应用于基于内容的图像检索中.讨论了小波变换的思想和纹理谱概念的联系,根据纹理的视觉特性,提出纹理模式等价类的概念,设计出更合理的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征.该纹理模式刻画了领域内像素灰度变化模式,以纹理谱直方图方式表示图像纹理内容.分析了纹理谱的对称不变性和旋转鲁棒性的特点.应用于图像检索,与G曲or纹理特征相比较,该纹理谱描述子特征提取速度快,检索准确率高.     

基于自组织特征映射神经网络的土壤分览

人工神经网络中的自组织特征映射网络具有较强的聚类功能,将自组织特征映射神经网络模型应用于土壤分类,提取影响土壤分类的七个理化因子,根据19个土壤样本建立神经网络,最后验证10个土壤样本的分类结果是否正确。分析结果表明,这种方法是十分有效和方便的。同时,本文对分类结果进行分析和讨论,指出利用该模型强大的学习功能及很好的自适应性、自组织性和鲁棒性可以为土壤分类提供一种快速、准确的信息处理手段。     

基于粗糙集规则提取算法的研究及应用

针对中医胸痹(即冠心病)诊断规则的获取,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,生成基于决策的知识表达系统.然后利用属性约简的改进算法对决策表进行属性约简,找出诊断结果的核属性,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.本算法并用VC++和SQL Server 2000实现.     

一种快速有效的图像纹理谱描述子

提出了一种基于纹理基元等价类的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱刻画邻域内像素灰度变化模式，以纹理谱直方图方式表示图像内容．与Gabor纹理特征的对比实验表明，文中的纹理谱描述子特征提取速度快、检索准确率高．最后给出了实验结果和性能评价．