齿轮裂纹程度识别的有序分类算法

为识别齿轮裂纹的严重程度信息,提出一种基于有序分类的故障严重程度识别方法.将故障严重程度识别问题视为不同严重程度之间存在序结构,并且部分特征和故障严重程度之间存在单调依赖关系的有序分类问题,从有序分类出发,建立有序分类的故障严重程度识别模型.研究故障严重程度识别中的特征评价和特征选择问题,利用排序互信息指标区分原始特征集中的单调特征和非单调特征,提出单调特征和非单调特征混合存在情况下的有序分类特征选择算法.齿轮裂纹程度识别实验结果表明:提出的有序分类特征选择算法可以降低特征空间维数,能选择出分类能力强的故障特征子集,提高了故障严重程度识别的准确性.     

基于LS-SVM与模糊补准则的特征选择方法

针对传统特征选择算法采用单一度量的方式难以兼顾泛化性能和降维性能的不足,提出新的特征选择算法(least squares support vector machines and fuzzy supplementary criterion, LS-SVM-FSC)。通过核化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)对每个特征的样本进行分类,使用新的模糊隶属度函数获得每个样本对其所属类的模糊隶属度,使用模糊补准则选择具有最小冗余最大相关的特征子集。试验表明:与其他10个特征选择方法与7个隶属度决定方法相比,所提算法在9个数据集上都具有很高的分类准确率和很强的降维性能,且在高维数据集中的学习速度依然很快。     

一种基于K2结构学习算法的石漠化数据特征选择方法

在石漠化信息的分类和提取过程中,冗余特征的存在影响分类器的性能,同时增加计算的复杂度。提出一种基于K2结构学习算法的石漠化数据特征选择方法,该方法通过BIC评分方法得到贝叶斯网络的结构,从中获得类节点的马尔可夫覆盖,继而进行特征选择。同时借用不同评分函数的等价性来确定结构学习时所需的样本数,并且给出了样本数的参考。实验表明,该方法由于结合了样本的分类信息,获得的特征子集是最优的,显著提高了分类精度,降低了计算复杂度。     

不均衡大数据集下的文本特征基因提取方法

在不均衡大数据集情况下,传统特征处理方法偏重大类而忽略小类,影响分类性能。该文提出了一种文本特征基因提取方法。首先,基于样本类别分布不均衡对特征选择的影响,给出了一种结合信息熵的CHI统计矩阵特征选择方法,以强化小类的特征;然后,在探究多维统计数据高阶相关性的基础上,采取独立成分分析手段,设计了文本特征基因提取方法,用以增强特征项的泛化能力;最后,将这两种方法相融合,实现了在不均衡大数据集下的文本特征基因提取新方法。实验结果表明,所提方法具有较好的早熟性及特征降维能力,在小类的分类效果上优于常见特征选择算法。     

一种网络流量分类特征的产生及选择方法

在基于机器学习方法的网络流量分类系统中,特征产生及特征选择将直接影响到分类的速度及精度。针对这种情况,在特征产生方面,结合Packet-Level和Flow-Level上的信息,对报文属性(大小、个数、时间、标志位)、流的属性(时间)进行分析和研究,产生了37个网络流量统计特征。在特征选择方面,提出一种结合Filter模型和Wrapper模型的网络流量特征选择方法,实现了降维作用。实验表明,提出的方法提高了分类的精度。     

基于特征分布的半监督分类

为了避免倾向于高频词的信息增益(information gain,IG)方法忽略各类别间的相似性特点,提出了一种基于特征分布的选择方法对IG进行修正,使真正拥有高类别区分信息的特征项被保留.同时,对最大期望值(expectation maximization,EM)算法的效率低下问题加以改进,将拥有较高后验类别概率的未标注文档逐步从未标注文档集转至已标注文档集,有效减少算法迭代次数.测试结果表明,基于特征分布的半监督学习方法在Reuter-21578和Epinion.com两个不同特点的数据集上都取得了较好的分类效果和性能.     

基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法

基于统计学习理论和遗传算法理论，提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验，证明了该算法的有效性和鲁棒性，它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高，样本采样困难，数目偏少的实际情况下的分类识别问题。     

Gabor特征均值的子空间人脸识别算法的改进

针对人脸图像局部特征提取不充分的问题,在基于子空间分析的人脸识别算法中,提出了在线性和非线性空间中实现基于2DGabor均值的子空间人脸识别算法.首先,根据人脸图像的5个特殊区域,对人脸图像进行分块处理,分别对每一块进行2DGabor运算,并把每个训练样本相应像素点得到的特征矢量取均值,得到图像的特征向量,然后在线性和非线性空间中利用2DPCA(two-dimensional principle component analysis)和KDA(kernel fisher discriminant analysis)对特征向量进行降维处理,最后利用最近邻分类器和支持向量机分类器SVM(support vector machine)进行特征分类与识别,通过对ORL和FERET标准人脸库图像进行的实验仿真即对比结果表明,基于2DGabor均值的方法不仅提高识别率,而且对于人脸光照、姿态和表情变换均具有良好的鲁棒性.     

基于蚁群算法的行为识别特征优选方法

为了降低特征冗余,提高移动用户行为识别的准确率,提出一种基于蚁群算法的移动用户行为识别加速度信号特征优选方法。首先对样本数据进行预处理,根据特征对不同行为的分类敏感度进行初次优选,降低特征搜索空间的维度;然后利用蚁群算法结合神经网络分类器,以特征的分类准确度为评价准则对特征集合进行了二次优选。实验结果表明,该方法优选出的特征集具有较好的识别性能。     

确定肿瘤基因表达谱特征基因方法的研究

分析了目前基因表达谱提取特征基因所采用的方法,提出了Fisher权函数和主成份分析结合离散余弦变换的混合特征基因提取方法,以多元Logistic回归分析作为分类器进行肿瘤分类检测。该方法具有以下特点：根据基因表达数据维数高样本量小的特点,使用Fisher权函数对数据进行预处理,简单有效地得到特征基因候选集;利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）的能量压缩特性,提高特征基因主成份的显现效果,有效提取特征基因信息。实验结果表明,该方法对结肠癌数据集的CV识别准确率高达95.20%.     

Fisher准则挑选特征的快速行人检测算法

为了提高窗口遍历行人检测算法的分类准确率及其窗口遍历速度,提出了Fisher准则挑选特征块的行人检测算法.定尺寸梯度方向直方图特征（Histogram of Oriented Gradi-ent,HOG）块的尺寸过小,只能描述细节特征,使用变尺寸的HOG特征来描述整体与局部特征.利用Fisher准则挑选出区分能力强的特征块最终作为样本的表述符,在窗口遍历检测中利用积分图加速HOG特征的求取,使用支持向量机作为窗口分类器.实验结果表明：行人检测准确率为94%,检测时间为197 ms.     

基于电磁超声的铝板缺陷识别方法

针对铝板中典型缺陷类型,提出基于电磁超声的铝板缺陷识别方法.通过平底孔和圆底孔人工缺陷模拟实际缺陷,使用电磁超声体波获得多组缺陷回波信号样本,采用小波邻域自适应阈值消噪方法,提升信号信噪比.从时域、频域和时频域提出多种信号特征方法,提取45种信号特征.以基于类内类间距离的类别可分性判据为评价指标,通过序列浮动前向选择算法(SFFS)搜索得到最优特征向量用于缺陷识别.采用k-折交叉确认方法确定支持向量机分类器的最优参数.试验结果表明,设计的分类器能够有效地识别文中铝板内的平底孔和圆底孔缺陷,识别正确率达到了96.7%.     

文本分类中一种新的特征选择方法

文本分类面临的一个主要问题就是如何降低文本巨大的特征维数,并且保持分类精度甚至提高分类精度。针对该问题,提出了一种基于信息论的特征再提取方法,旨在删除稀疏分布的特征、保留有利于分类的特征。使用该方法时配合特征选择方法,可进一步降低特征维数。实验结果表明,该方法能将特征维数降低到几百维,而且能提高分类器的性能。     

一种基于SVM的快速特征选择方法

针对现有特征选择方法计算量大、速度慢的缺点,提出了一种基于SVM的快速特征选择算法。该算法使用SVM作为分类器,并利用粒子群优化算法进行搜索。通过利用SVM线性核与多项式核函数的特性,减少了在特征选择中训练分类器的次数,降低了计算复杂度。实验结果表明在不损失分类精度的情况下,能显著提高特征选择的速度。     

基于改进遗传算法的超光谱图像特征选择方法

提出的特征选择新方法充分利用遗传算法并行搜索、全局寻优的优点，并结合超光谱图像特征选择的具体应用，选择表征类别可分性的判别标准作为评价函数计算个体适应度，通过交叉和变异操作实现个体进化．为加快算法收敛速度，提高遗传算法性能，在遗传算法中引入了两代竞争机制，获取最佳的分类特征组合．利用一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行的仿真实验结果表明，所提出的方法用于特征选择具有分类精度高，计算耗时少的优点．     

中文文本分类中基于词性的特征提取方法研究

在介绍常用的文本分类中特征词提取方法的基础上，提出了一种全新的，适用于中文文本分类的特征提取方法——基于词性的特征提取方法，实验结果显示，这种基于词性的特征提取方法在提高特征提取效率和降低特征向量维数方面都有显著改善。     

一种新的混合特征选择方法RRK

提出一种新的基于包装方法和过滤器方法的混合特征选择算法RRK。该算法主要包括两个方面:①在特征预选阶段,提出一种基于ReliefF算法的特征加权算法NReliefF和降维算法DR,以实现特征加权并去掉不太重要的特征;②在特征选择阶段,把NReliefF算法和KNN算法结合起来,将预选特征作为输入,用分类正确率来选择最优特征。分别采用一个实际的乘员类型数据集和UCI上的imagine标准数据集进行了实验。实验结果表明,采用RRK后分类的效率和正确率都有明显提高。     

半调图像的分类方法

针对半调模式的特点,提出有监督流形上的半调图像分类方法。该方法采取3个方向像素自相关特征和同或运算来描述纹理特征,利用图像分块的思想获取纹理特征,以利于提高建模效率和纹理特征的有效性。结合有监督学习和噪声样本点对模型、高维样本特征进行线性降维,以改善样本特征的可分性。在实验中分析建模方法的有效性,比较所提出方法与5个同类方法的分类性能并探讨了相关参数对分类性能的影响。实验结果表明,当K=32且L=8时,所提出得方法性能最好,且优于其它5个同类方法。     

基于冗余分析的特征选择算法

针对冗余特征判定难题,分析了特征和特征之间的相关性以及特征和目标值之间相关性的联系,给出了判定冗余特征的准则,在此基础上给出了近似冗余特征的定义,并提出了一种基于冗余分析的特征选择算法.算法分2步去除无关特征和冗余特征.实验结果表明,所提出的特征选择算法能有效降低特征维数,提高预测准确率.