一种基于混淆矩阵的多分类任务准确率评估新方法

多分类任务准确率评估对评判模型的分类效果具有重要的理论意义和应用价值。针对机器学习领域的多分类任务,在现有方法的基础上,通过拓展和迁移应用,给出一种新的评估方法。为了准确评估多分类任务模型的分类效果,将遥感图像分类效果评估方法引入多分类任务。针对多分类任务的实际特点,对该方法进行了改进与推广,以更好地评估分类器效能。基于MNIST手写字符集识别任务和CIFAR-10数据集分类任务的实验结果表明,同样是基于混淆矩阵进行计算,与现有的评估方法相比,该方法可以同时给出分类器整体的分类效果和单个类别的分类效果,对于改进训练过程有一定的指导意义。另一方面,该方法可以推广到任意的分类任务分类效果评估工作中,具有较好的应用前景。     

决策树分类准确率极限的研究

采用最大分类树作为分析经验风险与结构风险的工具，对决策树分类准确率极限进行了研究。针对决策树模型的分类效果难以客观评价的问题，讨论了决策树分类准确率极限的存在条件，给出了求出该极限的方法。以最大分类树作为分析工具，提出了在经验风险和结构风险4种分布条件下分类准确率极限是否存在的4个定理，并从机器学习理论和工程建模实践2个角度进行了讨论。实验验证了该理论的正确性。     

人工神经网络在文物分类系统中的应用研究

人工神经网络由于其强大的学习和适应能力,广泛应用于模式识别、模式分类、自动控制、图像处理及智能系统的非线性建模等方面.文中对几种典型的人工神经网络的结构、功能、学习算法进行了综述,详细介绍了人工神经网络在文物分类系统中的应用,比较结果可以得出自组织竞争神经网络的分类效果要优于其它两种神经网络.     

人工神经网络在文物分类系统中的应用研究

人工神经网络由于其强大的学习和适应能力,广泛应用于模式识别、模式分类、自动控制、图像处理及智能系统的非线性建模等方面。文中对几种典型的人工神经网络的结构、功能、学习算法进行了综述,详细介绍了人工神经网络在文物分类系统中的应用,比较结果可以得出自组织竞争神经网络的分类效果要优于其它两种神经网络。     

信息不完全的多准则层次分类方法研究

提出一种信息不完全的多准则层次分类决策方法．该方法利用决策者对训练集的分类结果(属于最高分类和不属于最高分类)和准则权系数的不完全信息构建非线性规划模型，将其转换成线性规划模型，求解得到训练集中方案在各准则值下的偏好值和准则权系数，通过插值得到方案集中方案在各准则下的偏好值，计算其一致性指标值，确定是否属于该分类．对于不属于最高分类的训练集中的方案进行分类，并继续上述过程，直到所有方案均分类为止．最后通过实例说明该方法的有效性和可行性．     

电子商务模式的多维分类体系研究

电子商务模式的开展是实现电子商务应用的重要问题之一.为充分探讨电子商务模式的体系建立,在总结已有成果基础上,本文基于电子商务模式的分类讨论十大类基本的电子商务模式,分析构建多维电子商务模式分类体系.     

计算机网络故障分类诊断

结合工作实践,把网络常见的故障进行分类,以迅速、准确地查找到网络故障的根源,使之尽快修复,保证计算机的正常运行,对计算机网络故障的诊断及排除故障的方法进行了详尽的描述。     

网络常见故障的分类诊断

网络故障极为普遍,故障种类也十分繁杂。如果把网络故障的常见故障进行归类查找,那么无疑能够迅速而准确的查找故障根源,解决网络故障。文章主要就网络常见故障的分类诊断进行了阐述。     

具有仿反馈机制的图像模式分类认知

目的 模仿人类认知事物反复推敲比对的过程,探索了一种具有仿反馈机制的图像模式分类认知方法和计算模型,通过认知结果分析评价指标体系在不同认知需求下逐级优化特征空间,实现从全局到局部的仿反馈认知模式,并成功应用于回转窑火焰图像的烧成状态认知。方法 首先,提出了训练层和认知层耦合运行的具有仿反馈机制的图像模式分类认知模型,阐述了模型的目标、结构和功能;其次,设计了基于认知结果分析评价的仿反馈运行机制,建立了认知结果分析评价指标体系;然后,针对火焰图像烧成状态认知的应用,采用核主成分分析技术(KPCA)构建初始火焰图像特征空间,以建立最大认知信息量意义下的图像模式分类认知信息系统,继而基于属性核计算和马氏可分性评价指标建立压缩的认知信息系统;最后,在不同认知需求下,基于分析评价指标体系评估认知结果,更新压缩认知信息系统,实现烧成状态仿反馈智能认知。结果 对采集的火焰图像进行了仿真实验研究,平均认知精度达到91.78%。结论 实验结果表明,相对于已有的开环认知方法,本文方法可以通过仿反馈机制对难以区分相似样本进行反复认知,有效改进了认知精度。     

基于向量空间模型的文本分类系统的研究与实现

文本分类是信息处理的一个重要的研究课题,它可以有效的解决信息杂乱的现象并有助于定位所需的信息。本文综合考虑了频度、分散度和集中度等几项测试指标,提出了一种新的特征抽取算法,克服了传统的从单一或片面的测试指标进行特征抽取所造成的特征“过度拟合”问题,并基于此实现了二级分类模式的文本分类系统。和类中心分类法相比,实验结果表明二级分类模式具有较高的精度和召回率。     

从局部分类精度到分类置信度的变换

基于局部分类精度设计多分类器系统能够有效地提高分类正确率.目前流行的动态分类器选择方法不能充分利用各个基本分类器的信息.在动态分类器选择方法中,局部分类精度最高的基本分类器决定最终的分类结果,其他基本分类器的信息被忽略.提出了一种将局部分类精度变换为分类置信度的方法,从而可以利用度量层分类器融合方法对得到的置信度进行融合.与动态分类器选择方法相比,度量层分类器融合方法能够利用更多的信息,从而能够取得更高的分类正确率.ELENA数据库、UCI数据库和DELVE数据库上的大量实验表明,新方法在分类正确率方面超过动态分类器选择方法大约0.2%~13.6%.     

改善TM卫星遥感图像自动识别精度的研究和应用

介绍利用计算机处理TM遥感图像数据产生重庆市江北县典型地区土地利用分类图技术。为克服单个像元由于光谱混杂和其它噪声引起的分类不确定性，对图像数据实施了两次分类处理。首先用最大似然监督分类法对像元点做一次分类，并且在修改训练样本和先验概率，分层处理等方面采取了灵活的对策。继而采用局部领域覆盖法进行二次分类，利用空间信息进一步改善分类精度。在重庆江北县地区所做的实验研究结果表明，上述做法有效地提高了分类精度，是合理的，算法简明实用。     

模式分类方法比较研究

模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法,并利用MATLAB对UCI上的数据集进行了分类测试,根据测试结果分析了数据集的样本数、特征数、类别数对每一种模式分类方法的准确率和运行时间的影响。结果表明,在对一些小数据进行分类时,可以采用朴素贝叶斯、K近邻、线性判别分析方法,而对于大的数据集,支持向量机、BP神经网络、二次判别分析分类方法则比较适合,但对运行时间要求严格的分类不能采用BP神经网络方法。     

多回路系统诊断策略改进研究

针对贪婪式中断评估函数所确定的系统中断位置为局部最优解的问题,提出了新的中断评估函数,该评估函数从全局优化的角度分析中断问题,通过考虑中断对整个诊断过程的信息景和费用带来的影响,能够获得更优的中断位置,并基于此中断评估函数对多回路系统诊断策略的优化算法进行了改进,给出了算法实现的主要步骤;通过仿真实例证明了该方法对多回路系统诊断策略优化的有效性.     

利用专题指数改善沙漠化土地遥感分类精度

以民勤绿洲及周边区域ETM+数据为例,分析光谱变换专题指数和纹理特征变量的参与对沙漠化土地分类精度的影响,以及不同分类器对两者的响应。原始数据中单独加入专题指数,并不一定直接提高总体分类精度,在同时加入纹理变量的情况下,专题指数的作用才得以充分体现;最大似然法和人工神经网络法分类器对输入变量的响应有所不同,前者在3类数据同时参与时效果最佳,而后者在剔除原始数据时取得最高总体分类精度。实验表明:光谱变换专题指数能够提高沙漠化土地分类精度,但必须慎重选择分类器和分类变量。     

中医脉象的BP神经网络分类方法研究

为了实现中医脉象的客观、准确分类,文章提出了一种基于BP神经网络的脉象识别方法。考察了隐层节点数对网络收敛速度、识别正确率的影响以及学习率对收敛速度的影响,改进了网络训练算法。并选取了较好的学习率参数对脉象信号进行了网络训练,获得了满意的网络收敛误差和识别精度。最后用大量临床脉象样本对网络和算法进行了检验,实验结果表明该方法能够实现对中医常见脉象的准确、快速分类。     

基于改进投票机制的音乐流派分类方法研究

在音乐流派分类过程中,音乐流派局部特征与整体特征不一致时,通常采用的局部特征投票取最大的方法(MaxVote)在音频片段流派分类精度不高,而流派特征分布比较均衡时分类结果不合理。针对以上问题,该文提出基于音乐片段流派分布特征的神经网络投票机制(NNVote)和结合高层音乐节奏特征的RhythmNNVote投票方法。实验结果表明,NNVote方法在7个流派上的分类总精度达到68.9%,较MaxVote提高将近10%。     

基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究

遥感影像是地球表面一定区域景观和覆盖的客观记录和形象显示。选择黑河弱水流域作为自动分类的典型研究区,利用该区域的Landsat 7ETM+遥感影像结合地面实况调查数据,寻找土地利用/覆盖类型自动分类的训练样本,运用光谱角分类方法对ETM+图像进行自动分类。通过分类图像与地面真实样本数据对比分析,获得适用于荒漠地表遥感影像自动分类的可行性方法,并且进一步讨论了混淆矩阵计算的分类误差,研究了以Kappa分析为基础的精度评价。     

基于网络远程测试诊断系统的研究

基于网络和虚拟仪器的远程测试诊断系统,可实现对远端测控站测控设备的技术指标的远程测试与故障的远程分析诊断;介绍了远程测试诊断系统的硬件组成和软件设计,重点分析了系统设计中应用的关键技术,包括在线指导、案例查询、专家系统故障诊断、故障树分析方法和数据压缩;以频谱分析仪的远程测试为例,给出了远程测试诊断系统的应用实例,并分析了其应用与推广的可行性。。