基于改进潜在语义分析算法的文本情感分类研究

针对文本挖掘过程中存在的搜索空间过大问题,介绍潜在语义分析的方法,指出该方法应用在文本情感分类中,具有空间占用小的优点,阐述潜在语义分析算法通过对词项和文档矩阵进行奇异值分解,能够有效降低文本情感分类的搜索空间并对词项在语义层面进行分析,解决一词多义的问题。     

iWo.Fashion此间的明媚少年

阔别重逢的第一缕春光让慵懒的瞳孔紧张地收缩,绚烂的男装世界也终于开始了纷乱的演绎,或是把深沉的色调流畅地铺开。     

基于区间直觉模糊的情感分类模型

随着电子商务,个人博客,社交网站和微博的蓬勃发展,互联网进入了一个崭新的时代,而在线评论的情感分类关系到个人决策、企业管理甚至社会安全．提出了一种基于区间直觉模糊的情感分类模型,采用了区间直觉模糊算子来计算特征词的区间直觉模糊数,利用区间直觉模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度分别定量地描述特征词,通过情感合成确定文本的情感倾向,从而获得准确率较高的情感倾向性分析结果．最后通过相同语料库的比较实验证明该分类模型的可行性、正确性和较高的分类性能．     

支持向量机算法在MOOC 课程答疑系统中的研究

随着互联网技术和近期MOOC课程的发展,智能答疑系统也受到了更多的关注,应用它能够及时给学生提供学生疑惑的问题答案。智能答疑系统通常包括问句理解、信息检索、答案抽取和选择三个主要部分,且问句分类是问句理解的关键,因为它的准确性将直接影响到最后答案的准确性。以高校计算机基础课程为实际背景,在已有基于支持向量机算法基础上,对该方法进行了改进,并通过训练集和测试集进行了验证。从实验结果看,该方法在高校计算机基础智能答疑系统中有比较好的应用效果。     

Adaptive Face Recognition via Structed Representation

In this paper, we propose a face recognition approach-Structed Sparse Representation-based classification when the measurement of the test sample is less than the number training samples of each subject. When this condition is not satisfied, we exploit Nearest Subspaee approach to classify the test sample. In order to adapt all the eases, we combine the two approaches to an adaptive classification method-Adaptive approach. The adaptive approach yields greater recognition accuracy than the SRC approach and CRC_RLS approach with low ~ample rate on the Extend Yale B dataset. And it is more efficient than other two approaches.     

一种基于调和随机权网络与曲波变换的图像分类方法

图像分类是图像处理研究中重要且基本的问题之一,而设计有效的特征提取方法和快速高精度的分类器则是图像分类研究的关键.文中以随机权网络算法为基础,结合多项式函数能有效逼近目标函数相对平缓部分的优点,提出调和随机权网络算法,并以此算法作为分类器,结合快速离散曲波变换和局部判别定位法,给出一种图像分类方法.该方法首先利用快速离散曲波变换提取图像特征,然后依据局部判别定位法对所提取的图像特征降维,最后运用所提出的调和随机权网络分类器识别降维的特征,从而有效实现图像分类.实验表明文中方法具有更高的识别率和更快的识别速度.     

基于语义分类的比较句识别与比较要素抽取研究

比较是人们常用的评估不同事物优劣、异同的表达方式,利用机器识别比较句并进一步抽取比较要素是语言信息处理领域一项新颖又有实用价值的课题。该文依据比较句与比较要素之间是一种“你中有我,我中有你”的共生关系,将比较句识别与比较要素抽取两个任务合二为一完成;根据词意分类,构建由领域词典、情感词典、标记词典、普通词典构成的词典系统;根据汉语比较句句义分类,构建比较句识别与比较要素抽取规则库。以第四届中文倾向性评测(COAE2012)发布的测试语料为实验对象,该系统取得了较好的实验(评测)结果。     

基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割

提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断.     

单幅图像多尺度小波深度提取算法

针对浅景深图像中平滑前景区域深度提取误差大的问题,基于像素点分类思想对深度值进行修正,提出一种基于多尺度小波线索的、可同时面向单幅浅景深图像和广角图像的深度图提取算法.首先使用小波分析法在多个尺度下提取图像深度信息;然后提出自适应分类法并根据尺度与深度变化规律对像素点做深度修正,得到深度图;最后结合区域生长与边缘分割算法对深度图进行区域优化.为了加快深度计算,还提出了快速zerocount法以及多尺度加速法来满足标清视频实时处理要求.实验结果证明,采用文中算法获得的深度图相对深度正确,前景和背景区域深度一致性好.     

稀疏表示分类中遮挡字典构造方法的改进

针对稀疏表示分类算法中遮挡字典维数高且无冗余的问题,提出一种遮挡字典构造方法.首先通过图像分块得到各级的遮挡基图像;然后将所有互不相同的遮挡基图像按字典顺序转化为向量,并用这些向量作为遮挡字典的列,从而构造出维数相对较低且具有一定冗余度的遮挡字典.实验结果表明,该方法不仅明显提高了稀疏表示分类算法对遮挡人脸的识别率,而且还能通过减少图像的分块级数降低稀疏分解的耗时量,提高运算效率.