一种多尺度卷积神经网络的人脸检测模型

卷积神经网络在检测不同尺度的人脸时所需要的计算量很大,检测过程由多个分离的步骤组成,过于复杂。针对这两方面的不足,提出一种多尺度卷积神经网络模型。根据卷积神经网络各个层具有大小不同的感受野,从不同层提取多个尺度的特征向量分别进行人脸分类与回归,并将网络的全连接层改成卷积层,以适应不同大小的图片输入。该方法将人脸检测的多个步骤集成到一个卷积神经网络中,降低了模型复杂度。实验结果表明,相同测试条件下,所提方法相比其他人脸检测模型在准确率和检测速度上均有显著提升。     

数据库安全问题

在数据库系统中,由于数据的集中管理以及随之而来的多用户存取和近年来迅速发展的跨网络的分布式系统,使得数据库的安全问题变得更为突出．影响数据库安全、可靠的因素很多,比如,软硬件故障;天灾人祸;人为的破坏等等．当然,有些情况是数据库系统本身无法解决的．本...     

SPRINT算法及其改进方法

分类是数据挖掘中重要的研究课题。文章介绍了SPRINT分类算法。为了提高该算法在海量数据库中分类的总体效率,笔者提出了两种处理离散属性的新方法,这些方法能明显减少求最佳分割点的运算量,提高算法的执行速度。     

一种修复FDT文件的方法

本文通过分析ＦｏｘＰｒｏ数据库的ＦＰＴ文件的内部结构,发现有所Ｍ型字段数据为空的ＦＰＴ文件有相同的内部结构,从而提出了修复丢失了ＦＰＴ文件的数据的方法,并编制了通用程序。     

基于机器学习算法的九寨沟自然保护区植被生态水储量定量反演研究

运用不同数据源(Sentinel-2B影像和Landsat8 OLI影像)和回归方法(XGBoost模型、MARS模型和随机森林模型)的能力,以改善九寨沟自然保护区的植被生态水储量定量反演。建立并采集了54个样地数据,以获得参考区域的实测植被生态水含量,并通过相关性分析计算出60个指标用作构建植被生态水储量模型的预测因子。结果表明,纹理指数在植被生态水反演中具有较高的相关性,属于重要变量指标。在XGBoost模型中,结合Landsat8 OLI和Sentinel-12B影像作为预测变量反演的相关性最高,R²为0.57,RMSE为48,提供了最好的生态水储量估计。     

基于变异粒子群的聚类挖掘

聚类可以看成是寻找K个最佳聚类中心的过程。把一组聚类中心视为一个粒子,把总类内离散度和的倒数看成优化函数,采用变异概率作为粒子变异的条件,从而提高了粒子群的探索能力,克服粒子群收敛到局部最优值的缺点。因此通过变异粒子群算法能够找到最佳聚类中心。实验结果表明该算法有很好的稳定性,提高了聚类效果。     

基于复合粒子群的数据分类方法

分类是数据挖掘中的一个重要任务。当前许多分类算法一般要求处理离散属性数据,提出了一种新的基于复合粒子群算法,它能对含有连续属性和离散属性值的混合数据进行分类。为提高分类正确率和效率,对基本粒子群采用复合结构编码,通过粒子群算法得到连续属性离散化后的候选分割点并分类,将混合数据分类问题转化为0-1组合优化问题。实验结果证明,该算法有很好的分类效果,而且具有较快的收敛速度。     

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题．为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则。我们分析了其原因，提出了二种改进方法，即在衡量标准中增加影响度或相对置信度．根据它们的大小，我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则,我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法，并用Visual FoxPro进行了试验．实验表明：新方法能明显减少无效关联规则的数目．     

基于信息熵的免疫遗传算法聚类分析

介绍了基于信息熵的免疫遗传算法的聚类分析方法。将免疫算法引入到遗传算法中,利用免疫算法的免疫记忆、自我调节和多样性保持功能弥补了标准遗传算法的局部搜索能力差、计算量大和早熟收敛等问题。采用DNA进行抗体编码,利用信息熵来表示抗体间亲和度及浓度,并采用聚合亲和度,实现了抗体群的自我调节和多样性保持策略。实验表明,该算法优于标准遗传算法。     

关联规则衡量标准的研究

关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题。针对当前关联规则采掘中可能产生许多无效关联规则的问题，分析其原因，提出在衡量标准中增加有效度，并给出了有效度的定义。根据有效度的大小，将关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则，提出了新衡量标准采相关联规则的算法，并用Visual FoxPro进行了试验。实验表明，新方法能明显减少无效关联规则的数目。