改进贝叶斯分类的智能短信分类方法

随着移动通信技术的不断发展,手机的普及率在不断上升,而短信作为传统的移动通信服务,长久以来一直在人们的日常生活中占据着极为重要的位置。可以说,短信在一定程度上记录了人们生活的轨迹。但是,现有的短信管理系统仅对短信进行以联系人为特征分类、以时间为顺序显示的简单非智能化的管理,导致了用户手机中各类短信混杂不清,短信的管理效率极低。通过研究短信的特征,分析传统的基于文档频率的特征值提取方法和基于互信息的特征值提取方法的优势与不足,提出了一种适用于短信的基于词频和互信息的特征值提取方法,并结合短信长度实现了一种改进的贝叶斯分类算法。实验证明,算法在进行短信分类时可以得到相当可观的召回率和准确率。     

复杂光照下的缩微道路车道线检测方法

为了解决复杂光照下的缩微道路车道线检测问题,提出了一种适用于复杂光照下的缩微道路车道线检测方法。首先运用朴素贝叶斯对不同光照下的车道图像进行分类,然后对分类后的车道图像采取相应的图像处理方法,最后运用改进的大津法和改进概率霍夫变换来检测车道线。对多段不同光照模式下的车道图像进行的仿真实验表明,该方法对缩微道路车道线检测的成功率达到95.5%,具有很强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于混合PSO的高斯混合模型地形分类

提出了一种基于改进的混合粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的高斯混合模型地形分类方法。高斯混合模型的求解通常是使用期望最大化算法(expectation maximization,EM),然而EM算法易陷入局部最优,收敛速度不稳定且对初值敏感。因此引入混合PSO算法,并对其进行了一系列改进。实验结果表明:改进后的算法较其它优化算法提高了全局搜索能力和收敛速度,利用该算法求解高斯混合模型可以提高参数估计的精度,并且在户外场景图像的地形分类实验中所提出的地形分类方法也表现优良。     

基于高斯核的SVM的参数选择

基于高斯核的支持向量机应用很广泛,高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大,本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ,并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题。实验结果表明,该方法能较快地确定核函数参数σ,且 SVM 分类效果较好,解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题。     

基于相关性阈值的NSCT图像去噪方法研究

利用非下采样Contourlet变换(NSCT)平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出一种基于尺度相关与阈值去噪相结合的非下采样Contourlet变换图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,然后采用相关系数归一的方法,结合Bayesian自适应阈值来达到更好的去噪效果。仿真实验表明,该方法在提高去噪后图像的峰值信噪比的同时,有效保留了图像的纹理信息,避免伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。     

高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法

为了从模糊润饰图像恢复模糊核,基于对数傅里叶空间图像高斯型模糊润饰前、后的指数黎曼度量具有等距性特点,提出一种高斯型模糊润饰图像的模糊核反演算法.首先将模糊润饰前、后的图像转换到对数傅里叶空间;然后利用黎曼测地距离度量图像高斯型模糊润饰前、后的模糊不变量,从模糊不变量携带的信息中反演恢复出高斯型模糊核.在对高斯模糊、中值模糊、盒式模糊和多步高斯模糊润饰图像进行的实验结果表明,文中算法能够鲁棒地恢复出模糊核.     

秋季太湖叶绿素a浓度荧光反演研究

基于2007年11~12月太湖全湖实测水质参数和光谱数据,首先利用高斯方程对遥感反射率进行过滤分解,找出叶绿素a(chl\|a)吸收峰675 nm以后的荧光反射峰(Fluorescence Peak:FP),再以662 nm处的反射率为基准,采用归一化荧光高度法进行叶绿素a浓度(C chl-a)反演,得到chl-a反演模型。基于高斯分解获取的chl-a的荧光反射峰值R(FP)与662 nm处的反射率R (662)比值［R(FP)/R(662)］与C chl-a之间存在显著的相关性,该模型为秋季太湖水体C chl-a的最佳反演模型。在高悬浮泥沙条件下,该模型能够较好地表示出叶绿素荧光高度与叶绿素浓度之间的关系,为C chl-a反演提供新的方法和依据,并为传感器敏感波段的选取和设置提供参考。     

基于三维点云模型的特征线提取算法

针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题, 提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法先进行点云数据点的离散高斯映射, 并将映射点集聚类; 然后使用自适应迭代过程得到两个或多个面的相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点, 这些点与视角无关; 最后, 用改进的特征折线生长算法, 将特征点连接, 得到光顺特征线。实验证明, 该算法具有良好的自适应性、抗噪性和准确性, 是一种有效的三维模型特征线提取算法。     

一类Bayes公式的推导及在小子样评估中的应用

工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没。与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中．实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的．