基于模糊积分分类器融合的人脸识别

提出一种基于模糊积分分类器融合的人脸识别算法。对人脸图像进行小波变换,选取合适的小波基函数及有效的分解层数,提取低频分量系数作为分类特征设计分类器。对原图像采用2DPCA进行特征提取设计另一分类器,采用模糊积分的算法融合2个分类器并得出最终分类识别结果。实验结果表明,模糊积分能够有效融合分类器的互补信息,提高系统的分类性能,从而提高人脸识别率。     

一类基于信息熵的多标签特征选择算法

在多标签分类问题中,特征选择是提升多标签分类器性能的一种重要手段.针对目前多标签特征选择算法计算复杂度大和无法给出一个合理的特征子集的问题,提出了一种基于信息熵的多标签特征选择算法.该算法假设特征之间相互独立,使用特征与标签集合之间的信息增益来衡量特征与标签集合之间的重要程度,并据此提出一种信息增益阈值选择方法.首先计算每一个特征与标签集合之间的信息增益,然后使用信息增益阈值选择算法得到一个合理的阈值,最后根据阈值删除不相关的特征,得到一组合理的特征子集.在2个不同分类器和4个多标签数据集上的实验结果表明:特征选择算法能够有效地提升多标签分类器的分类性能.     

基于径向基函数神经网络的红外步态识别

为提高红外步态识别的效果,提出一种基于径向基函数神经网络的多分类器融合算法。对红外步态序列,分别应用基于轮廓线傅立叶描述子特征的模糊分类器和基于下肢关节角度特征的贝叶斯分类器进行识别,再利用径向基函数神经网络的学习和分类功能,对获得的输出信息进行度量层的融合和再识别。仿真实验结果表明,该算法获得更加精确的分类效果。     

基于Tabu的Deep Web特征选择算法

Deep Web分类的小样本、高维特征的特点限制了分类算法的选择,影响分类器的设计和准确度,降低了分类器的"泛化"能力,出现分类器"过拟合",所以需要进行特征选择,降低特征的维数,避免.维数灾难".目前,没有Deep.Web特征选择自动算法的相关研究.通过对Deep Web分类的特征选择进行研究,提出了基于类别可分性判据和Tabu搜索的特征选择算法,可以在O(N2)的时间复杂度内得到次优的特征子集,减小了分类器设计的难度,提高了分类器分类准确率.根据特征选择前后的特征集,利用KNN分类算法进行Deep Web分类,结果表明提高了分类器的分类准确率,降低了分类算法的时间复杂度.     

基于模糊积分的运动目标分类算法

交通视频监控中的运动目标分辨率较低且投影变形严重，特征提取过程存在很多的不确定性，其目标分类问题很难解决。利用模糊测度和Choquet模糊积分的方法进行目标的分类算法。由于同时利用目标的形状特征信息和运动特征信息，提高了分类器的分类精度。利用实际的交通场景的运动目标测试结果表明，分类器不仅满足一定的分类精度，而且计算简单。     

基于稀疏贝叶斯模型的特征选择

通过采用稀疏贝叶斯推理方法,设计出可同时进行学习最优分类器与选取最优特征子集的特征选择概率分类向量机算法。该算法是对概率分类向量机特征选择的扩展,可提高其在高维数据集上的性能。通过选取零均值的高斯分布作为先验,在模型中起到正则项的作用,同时在核函数和特征中引入稀疏,得到泛化性更好的分类模型。在高维度和低维度数据集中的实验结果表明,该算法同时具有较好的分类和特征选择能力。     

数据流分类中的增量特征选择算法

概念流动的出现及数据的高维性增加了数据流特征选择的复杂性。信息增益是最有效的特征选择算法之一,但计算量大。对信息增益做了等价替换,提出一种基于改进信息增益的混合增量特征选择(IFS)算法。该算法首先利用与分类器无关的评价函数选出候选特征集合,然后将分类器作用于候选特征集合,利用分类精度作为评价标准去选择特征子集,在遇到概念漂移时重新选择特征子集。通过在超平面数据集和UCI数据集上的实验,表明基于IFS算法的分类器能够很快地适应概念漂移,并且比基于全部特征的分类算法有更高的精度。     

集成特征选择的广义粗集方法与多分类器融合

为改善多分类器系统的分类性能, 提出了基于广义粗集的集成特征选择方法. 为在集成特征选择的同时获取各特征空间中的多类模式可分性信息, 研究并提出了关于多决策表的相对优势决策约简, 给出了关于集成特征选择的集成属性约简 (Ensemble attribute reduction,EAR) 方法, 结合基于知识发现的 KD-DWV 算法进行了高光谱遥感图像植被分类比较实验. 结果表明, EAR 方法与合适的多分类器融合算法结合可有效提高多分类器融合的推广性.     

基于ACO-FS-SVM特征选择加权的网络入侵分类方法

特征选择和分类器设计是网络入侵分类的关键,为了提高网络入侵分类率,针对特征选择问题,提出一种蚁群算法优化SVM选择和加权特征的网络入侵分类方法.首先利用支持向量机的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,然后利用蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索;然后选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,并根据特征权重构建加权支持向量机的网络入侵分类器;最后设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性,并通过KDD1999数据集验证了算法有效性.结果表明,ACO-SVM有效降低了特征维数,提高了网络入侵检测正确率和检测速度.     

基于SAC的特征选择算法

特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。     

A novel feature selection framework for automatic web page classification

The number of Internet users and the number of web pages being added to WWW increase dramatically every day.It is therefore required to automatically and e?ciently classify web pages into web directories.This helps the search engines to provide users with relevant and quick retrieval results.As web pages are represented by thousands of features,feature selection helps the web page classifiers to resolve this large scale dimensionality problem.This paper proposes a new feature selection method using Ward s minimum variance measure.This measure is first used to identify clusters of redundant features in a web page.In each cluster,the best representative features are retained and the others are eliminated.Removing such redundant features helps in minimizing the resource utilization during classification.The proposed method of feature selection is compared with other common feature selection methods.Experiments done on a benchmark data set,namely WebKB show that the proposed method performs better than most of the other feature selection methods in terms of reducing the number of features and the classifier modeling time.     

基于SVM的中文网页分类方法的研究

中文网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.提出了基于支持向量机的中文网页分类方法,其中包括对该过程中的网页文本预处理、特征提取和多分类算法等关键技术的介绍.实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率.     

基于体裁的中文网页分类的特征选取

探讨基于体裁的中文网页分类的特征项选取问题.词汇特征方面,结合自动抽取和人工归纳的方式来获得.通过改进PAT树存储结构,进行序列挖掘来获得频繁字符串特征,使得文本分类系统摆脱对切词处理和词典的依赖,并提出了模糊字符串模式的特征表达方式.此外,特征集中融入了文本的形式特征,并根据网页的特点,引入链接信息特征.实现了基于体裁的中文网页分类系统,结果表明分类效果得到了有效的改善.     

基于深度学习与特征融合的恶意网页识别方法研究

互联网环境的高度开放性和无序性导致了网络安全问题的普遍性和不可预知性, 网络安全问题已成为当前国际社会关注的热点问题。基于机器学习的恶意网页识别方法虽然卓有成就, 但随着对恶意网页识别需求的不断提高, 在识别效率上仍然表现出较大的局限性。本文提出一种基于深度学习与特征融合的识别方法, 将图卷积神经网络(Generalized connection network,GCN)与一维卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、支持向量机(Support vector machine, SVM)相结合。首先, 考虑到传统神经网络只适用于处理结构化数据以及无法很好的捕获单词间非连续和长距离依赖关系, 从而影响网页识别准确率的缺点,通过 GCN 丰富的关系结构有效捕获并保持网页文本的全局信息; 其次, CNN 可以弥补 GCN 在局部特征信息提取方面的不足,通过一维 CNN 对网页 URL(Uniform resource locator, URL)进行局部信息提取, 并进一步将捕获到的 URL 局部特征与网页文本全局特征进行融合, 从而选择出兼顾 CNN 模型和 GCN 模型特点的更具代表性的网页特征; 最终, 将融合后的特征输入到 SVM分类器中进行网页判别。本文首次将 GCN 应用于恶意网页识别领域, 通过组合模型有效兼顾了深度学习与机器学习的优点, 将深度学习网络模型作为特征提取器, 而将机器学习分类算法作为分类器, 通过实验证明, 测试准确率达到 92.5%, 高于已有的浅层的机器学习检测方法以及单一的神经网络模型。本文提出的方法具有更高的稳定性, 以及在精确率、召回率、 F1 值等多项检测指标上展现出更加优越的性能。     

一种基于预分类的高效SVM中文网页分类器

中文网页分类技术是数据挖掘研究中的一个热点领域,而支持向量机（SVM）是一种高效的分类识别方法。首先给出了一个基于SVM的中文网页自动分类系统模型,详细介绍了分类过程中涉及的一些关键技术,其中包括网页预处理、特征选择和特征权重计算等。提出了一种利用预置关键词表进行预分类的方法,并详细说明了该方法的原理与实现。实验结果表明,该方法与单独使用SVM分类器相比,不仅大大减少了分类时间,准确率和召回率也明显提高。     

一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法

针对钓鱼攻击者常用的伪造HTTPS网站以及其他混淆技术,借鉴了目前主流基于机器学习以及规则匹配的检测钓鱼网站的方法RMLR和PhishDef,增加对网页文本关键字和网页子链接等信息进行特征提取的过程,提出了Nmap-RF分类方法。Nmap-RF是基于规则匹配和随机森林方法的集成钓鱼网站检测方法。根据网页协议对网站进行预过滤,若判定其为钓鱼网站则省略后续特征提取步骤。否则以文本关键字置信度,网页子链接置信度,钓鱼类词汇相似度以及网页PageRank作为关键特征,以常见URL、Whois、DNS信息和网页标签信息作为辅助特征,经过随机森林分类模型判断后给出最终的分类结果。实验证明,Nmap-RF集成方法可以在平均9~10 μs的时间内对钓鱼网页进行检测,且可以过滤掉98.4%的不合法页面,平均总精度可达99.6%。     

Web网页识别中的特征选择问题研究

对Ｗｅｂ网页识别中有关特征选择的两个重要问题进行了深入的探讨,提出了一种新的描述特征选择方法,并将其与３种已有的描述特征方法进行实验比较,证实其有效性,此外还对５种在文本归类中,具有代表性的识别特征选择方法在Ｗｅｂ网页识别中的实际应用效果进行了评估比较,并发现信息增益和统计方法,选择识别特征效果最佳。     

基于特征串的大规模中文网页快速去重算法研究

网页检索结果中,用户经常会得到内容相同的冗余页面,其中大量是由于网站之间的转载造成。它们不但浪费了存储资源,并给用户的检索带来诸多不便。本文依据冗余网页的特点引入模糊匹配的思想,利用网页文本的内容、结构信息,提出了基于特征串的中文网页的快速去重算法,同时对算法进行了优化处理。实验结果表明该算法是有效的,大规模开放测试的重复网页召回率达97.3% ,去重正确率达99.5%。     

基于网页模糊分类的用户兴趣度分析方法

了解用户的兴趣是电子商务网站实现个性化的基础,该文提出了一种分析用户兴趣度的新方法,该方法首先根据网站主索引页上的超链接将网站上的网页模糊分类,并通过对Web日志的统计,得出各交叉页的模糊度,然后综合考虑用户浏览网页的时间长度、点击网页的次数,利用模糊综合评判得出用户对于各网页分类的兴趣度,再与各网页分类的平均兴趣度水平作对比,从而发现用户的兴趣所在,实验表明该方法是有效的。     

A Naive Bayes approach for URL classification with supervised feature selection and rejection framework

Web page classification has become a challenging task due to the exponential growth of the World Wide Web. Uniform Resource Locator (URL)‐based web page classification systems play an important role, but high accuracy may not be achievable as URL contains minimal information. Nevertheless, URL‐based classifiers along with rejection framework can be used as a first‐level filter in a multistage classifier, and a costlier feature extraction from contents may be done in later stages. However, noisy and irrelevant features present in URL demand feature selection methods for URL classification. Therefore, we propose a supervised feature selection method by which relevant URL features are identified using statistical methods. We propose a new feature weighting method for a Naive Bayes classifier by embedding the term goodness obtained from the feature selection method. We also propose a rejection framework to the Naive Bayes classifier by using posterior probability for determining the confidence score. The proposed method is evaluated on the Open Directory Project and WebKB data sets. Experimental results show that our method can be an effective first‐level filter. McNemar tests confirm that our approach significantly improves the performance.