基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法

针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明: SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。     

基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.     

基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用

滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法.该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证.实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法.     

基于文档文字特征的碎纸机碎片拼接算法

针对经碎纸机粉碎的文档碎片,提出拼接复原的模型并研制了相应的算法。首先研究文档碎片边界像素特征,据此提出碎片横向拼接的两种算法;然后,研究行高、字体间间距以及字体大小等文本特征,据此提出针对经横向拼接形成的水平残条的纵向拼接算法。最后根据算法编写Matlab程序,并进行实验,结果表明该算法效果良好。     

采用主监视窗扩展技术的增强现实三维注册方法

在增强现实三维注册中,采用重新检测策略时顿卡现象严重。提出一种采用主监视窗扩展技术的增强现实三维注册方法。在检测阶段,引入特征点可信度和主监视窗,并设计主监视窗的分割、扩展和调控策略,大幅提升了计算速度;在跟踪阶段,采用基于图像金字塔的光流算法进行特征点跟踪。实验证明,该方法不仅有效缓解了顿卡现象,也提升了系统整体的实时性。     

基于直方图的水墨画艺术风格研究

基于内容的照片或自然图像分析和检索已经得到广泛的研究,但多数都基于颜色特征,不能直接用于水墨画艺术作品的分析。对图像进行预处理,提出基于灰度直方图描述水墨画笔道力度分布信息及构图风格,并利用神经网络学习水墨画整体技法风格特征,依据此特征进行不同艺术家间的分类。实验结果表明,通过对整体风格特征的提取,直方图模型能够有效表征画家不同的艺术风格,实现了水墨画的自动分类。     

基于改进卡方统计的微博特征提取方法

通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。     

多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

针对脊柱图像视野有限,提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法;相似性度量采用城市距离;利用RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数,最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。     

超声波传感器在沙子料位检测中的应用

为提高混凝土的质量,配比很重要,其中沙子精确计量是关键因素之一。提出并设计了超声波系统测量沙子料位;为保证测量精度,采取自动增益控制电路和温度补偿。经实验证明:该方法简单、可行,为沙子质量的检测提供了一种新的参考方法。     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.