一种基于知识库的电子邮件自动分类系统

针对当前常用的电子邮件收发软件存在的缺陷及其自动分类方法的不足，改进电子邮件的概念表达形式，提出一种基于知识库的电子邮件自动分类方法，设计并实现了客户端电子邮件的自动分类系统，并对其分类效果进行了测评。实验结果表明，基于知识库的电子邮件分类方法，在相符率上高于基于规则和基于概率统计的分类方法。     

基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法

时间序列分类是流式数据事件分析和数据挖掘的基础.针对现有方法损失时间属性、分类准确率低、效率低等问题，提出基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法.该方法对时间序列进行小波阈值去噪，过滤正态曲线噪声，提出基于Gram矩阵的无损时间域图像转换方法，保留事件全部信息.改进时间序列CNN分类方法，在卷积层计算引入Toeplitz卷积核矩阵，实现矩阵乘积替换卷积运算.引入Triplet网络思想，构建T-CNN分类模型，通过计算同类事件与不同类事件间的相似度优化CNN的平方损失函数，提高T-CNN模型梯度下降的收敛速率及分类准确性.实验表明，相比现有方法，T-CNN时间序列分类方法能够提高35%的分类准确率、35%的分类精确率及40%的分类效率.     

织物组织结构分类新探

介绍了织物组织结构的常规分类方法，并提出了一种可对组织进行定量分析的新的分类方法－从浮长的角度分类，对常规分类方法进行了有益的补充。     

XJ油田低压低产气井有效分类方法

XJ油田气藏储层物性差、非均质性强，气井总体采出程度低且差异大，为了对不同类型的低产气井实施针对性的稳产增产措施从而提高采收率，亟需构建气井有效分类方法及实现气井有效分类.常规动静结合的气井分类方法考虑因素单一、分类结果准确度低，为此，本文基于动静结合的气井初步分类，利用灰色关联法开展了XJ油田气井产能的多因素分析，依据气井实际生产数据建立了新的气井分类标准，实现了适合于XJ油田气井的有效分类.研究表明：气井日产气量受多种因素综合影响，采用动静结合的方法分类不够详细；进一步进行气井产能的多因素权重分析，发现产水是造成XJ油田气井低产的主导因素；创建二级分类方法进行气井有效分类，在掌握了气井生产特征基础上，构建了低产气井有效措施优选流程.建立的气井分类评价方法准确性好，可为其他气藏气井分类以及稳产增产规划提供一定参考依据.     

基于支持向量机的变异语音分类研究

变异语音的训练样本有限，采用传统的分类方法进行分类，效果不够理想，而支持向量机方法在有限样本情况下可以保持很好的分类推广能力．采用支持向量机方法进行变异语音分类，提取基频和TE0基频作为变异语音分类的特征，讨论了样本预处理和参数选择等问题．提出了直接截取和DTW规正两种方法来解决语音样本特征向量长度不一致的问题．基于TE0基频特征，采用指数径向基函数(ERBF)内核，对应力(G—force)影响下的变异语音进行分类，分类正确率可达到99．2％，比传统的贝叶斯分类器和HMM分类器，分类性能分别平均提高了12．6％和6．0％．实验结果表明，采用支持向量机方法进行变异语音分类是可行的．     

基于二叉树和SVM的指纹分类

为解决支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行指纹多类分类存在困难的问题，在应用二叉树理论的基础上，提出了一种新型的指纹分类方法．该算法首先使用二叉树进行多类决策，将原始分类数据分解成3个二类分类问题，然后利用SVM进行二类分类，使3个分类超平面得到优化．两者的有机结合，充分发挥了SVM在二类分类问题方面相对于其它方法的优势，从而使算法的推广能力有较大提高，总的分类正确率可达97．9％．实验结果证明，二叉树构造多类框架将指纹多类分类问题分解成3个二类分类器系统，不仅可以有效的提高指纹分类的效率，还充分发挥了SVM分类器解决二类分类问题的优势．     

基于二叉树和SVM的指纹分类

为解决支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行指纹多类分类存在困难的问题，在应用二叉树理论的基础上，提出了一种新型的指纹分类方法．该算法首先使用二叉树进行多类决策，将原始分类数据分解成3个二类分类问题，然后利用SVM进行二类分类，使3个分类超平面得到优化．两者的有机结合，充分发挥了SVM在二类分类问题方面相对于其它方法的优势，从而使算法的推广能力有较大提高，总的分类正确率可达97.9%．实验结果证明，二叉树构造多类框架将指纹多类分类问题分解成3个二类分类器系统，不仅可以有效的提高指纹分类的效率，还充分发挥了SVM分类器解决二类分类问题的优势．     

基于DS证据理论的高光谱图像融合分类

高光谱图像包含丰富的地物信息，被广泛应用于许多场合。由于各分类模型具有不同的分类性能，如何有效利用各分类模型性能的差异性是实现融合分类的重要环节，为此提出了一种基于DS证据理论的多模型融合分类的高光谱图像分类方法。由于现有的分类模型从HSI数据的空间域和光谱域提取不同的特征，因此产生的预测结果不同。本融合方法采用多层感知机网络和随机森林网络进行融合分类实验，该网络借助各分类网络的提取特征的差异性，提高了分类结果的准确性。实验结果表明，当不同网络的分类精度存在一定差异时，DS融合模型能提高分类精度，同时优于线性平均加权融合模型。     

基于误差修正码的支持向量机大类别分类方法

针对传统的支持向量机大类别分类算法存在的不足，结合支持向量机快速准确的分类性能和误差修正输出码误差修正的特点，提出一种基于误差修正输出码的支持向量机大类别分类方法，分析了误差修正输出码误差修正的原理，提出4种最优误差修正输出码编码方法．并将该方法与传统的支持向量机大类别分类方法“一对多”算法相比较，通过实验研究表明，该方法能有效的提高支持向量机大类别分类器的分类精度，具有良好的分类品质指标。     

有序分类与企业信用评级模型

提出了基于有序分类和支持向量机方法的企业信用评级模型。因企业的信用等级是有序的，使用一般分类方法或回归方法建立的模型不能完全反映数据的内在结构。内置空间法将分类变量之间的有序信息嵌入输入向量的扩展位，使得有序分类问题转化为标准的二类分类问题；然后对此二类分类问题采用核分类器——支持向量机进行求解得到有序分类模型。实证结果表明，基于该方法建立的企业信用评级模型显示出较强的泛化能力。     

一种基于自适应子波神经网络的船舶噪声分类方法

基于自适应子波神经网络提出了一种船舶噪声分类方法，构造了一种用于船舶噪声分类的自适应子波神经网络分类器，并应用该分类器对前置处理后的三类船舶噪声进行了自动地提取识别特征，并分类。该方法所获得的特征空间与以ＡＲ建模方法获得的特征空间相比，类别之间的可分性好，特征数目少，分类结果令人满意，证明了该方法的优越性     

一种构建分类系统的新方法

为了自动获取分类规则并构建高性能的分类系统，研究了一种新方法．应用模糊集软化数量型属性的划分边界，提出了模糊分类关联规则的挖掘算法，给出了基于模糊分类关联规则的分类系统构建方法．结果表明，基于模糊分类关联规则构建的分类系统具有较好的精度和可解释性．     

基于证据推理模型的k-NN分类

本对基于证据理论的k-NN分类方法进行了修正，得到了基于证据推理模型的k-NN分类方法，使分类结果更加精确。并且通过例子进行了计算机模拟实验，取得了较好的效果。     

手写汉字识别粗分类方法的研究

提出了一种基于汉字结构关系的手写汉字识别粗分类的新方法。该方法以抽取手写汉字基本笔划为基础，利用汉字的结构特征进行粗分类。它不公算法简单、分类速度快、分类能力强、分类稳定、可靠，在分类的同时又能把组成汉字的部件及其笔划随之而分离出来，为用句法结构方法识别手写汉字奠定了基础。     

零件自动分类的一种算法

基于模糊等价关系的动态聚类法，给出了一种零件分类成组的新方法。与一般聚类法相比，这种方法无需构造类与类之间的相似系数，适于解决零件分类成组中所存在的模糊性问题。具有较好的分类效果，文中介绍了这种方法的分类过程，并附有算例。     

数据库信息分类中贝叶斯网络模型的应用

数据库信息分类中，朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法，但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系，影响了它的分类性能．而一般贝叶斯网络模型则由于能表达属性变量之间的依赖关系而越来越受到人们的重视，但一般贝叶斯网络分类模型结构的学习算法是一个NP完全问题．本研究在一种简化的贝叶斯网络分类模型的基础上，利用其多项式时间复杂度的结构学习算法，将其应用于数据库信息分类，实现了学习效率和分类精度的一种折衷．实验结果表明，这种分类方法有着比较高的数据库信息文本检索性能。     

模式分类的集成策略及其应用

分析了统计判别和神经网络分类方法的特性和优缺点，提出了两种不同类型的方法集成的策略，先用神经网络自学习功能变换样本，使其分布有利于分类；再用统计方法提取特征，进而建立判别分类模型。基于该策略设计了G.T-CCA-Bayes集成方法，并应用于三个复杂模式分类问题－留兰香问题、胺类毒性问题、双螺旋问题，效果良好。对照比较表明，该集成方法适用面广，计算规范，概率意义明确，误判率低，与单一的统计分析或神经网络方法相比，有明显的优势。     

二手车价格评估中的车型分类方法研究

车型分类是制定二手车价格评估方法的基础工作，现行国家颁布的机动车分类标准并不十分适合二手车价格评估的需要，研究合乎二手车价格评估自身特点的车型分类方法，可以为提高二手车价格评估准确性和客观性提供保证，也将为建立二手车价格评估计算机平台奠定基础。为此，通过对国内外二手车评估价格的研究，提出了全新的车辆分类方法，它既能体现市场因素的特征，又具有良好的可操作性。     

航天器的分类研究

为了提高航天试验指挥专业科研教学质量，结合教材编写工作，对航天器分类进行了研究。航天器的分类主要有综合分类和从单一角度分类2种方法。以综合分类法为重点，广泛研究了近20年来各种航天器的发展变化、新出现的和即将出现的重要航天器，对80年代初产生的航天器分类方法，进行了多方面的补充修改，使得航天试验靶场概论教学内容能适应飞速发展的航天事业需要。     

灰色聚类法在水质评价中的应用

本文论述运用灰色系统方法处理水质评价的问题，并以图们江的实例，来说明如何使用灰色水质分类的方法，使水质分类更加合理。