基于局部概率抽样的标签噪声过滤方法

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以及过滤效率低等问题。针对这些问题,提出一种基于标签置信度分布的局部概率抽样方法来进行标签噪声过滤。首先利用随机森林分类器对样本的标签进行投票,从而获取每个样本的标签置信度;然后根据标签置信度的大小,将样本划分为易识别样本和难识别样本;最后分别采用不同的过滤策略对样本进行过滤。实验结果表明,在标签噪声存在的情况下,所提方法在大多数案例上能够保持较高的噪声识别能力,并且在分类泛化性能上也具有明显优势。     

基于单片机和PC机的实时温度控制系统设计

设计了一种利用单片机和PC机来实现的实时温度控制系统,包括硬件设计和软件设计。系统采用STC89C52单片机作为主芯片,DS18B20数字温度传感器作为温度采集器件,运用蜂鸣器作为报警器,VB6.0制作上位机软件,通过串口实现单片机与PC机的通信。系统能实时监控环境温度,并具有报警功能,具有一定的实用性。     

基于特征融合的边缘引导乳腺超声图像分割方法

针对乳腺超声图像边缘模糊、斑点噪声多、对比度低等问题,提出了一种融合多特征的边缘引导多尺度选择性核U-Net(Edge-guided Multi-scale Selective Kernel U-Net, EMSK U-Net)方法。EMSK U-Net采用基于U-Net的对称编解码结构可以适应小数据集医学图像分割的特点,将扩张卷积与传统卷积构成选择性核模块作用于编码路径,并提取下采样过程中的选择性核特征进行边缘检测任务,在丰富图像空间信息的同时细化边缘信息,有效缓解斑点噪声和边缘模糊的问题,在一定程度上可以提升小目标的检测精度。然后在解码路径通过多尺度特征加权聚合获取丰富的深层语义信息,多种信息之间相互补充,从而提升网络的分割性能。在3个公开的乳腺超声图像数据集上的实验结果表明,与其他分割方法相比,EMSK U-Net算法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。     

处理非平衡数据的粒度SVM学习算法

针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法。根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡。通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力。     

三种在线商务洽谈室的设计与实现

讨论了建设在线商务洽谈室的基本原则,ASP（Active Server Pages)技术的,提出了3种在线商务洽谈室的模型及工作流程,并结合自己开发的在线商务洽谈室系统的实际代码,介绍了其中部分技术难点,提出了一套较为完整的在线商务洽谈室的解决方案。     

一种新的支撑向量机增量学习算法

1引言 基于统计学习理论(statistical learning theory)的支撑向量机最早由V.Vapnik提出[1],用于解决分类问题,现已推广到解决回归、时序预测、信号处理等问题[2].由于SVM实现结构风险极小化(structural risk minimization)原理,使得SVM具有很高的推广能力.目前已经成为一种通用有效的机器学习方法.     

基于神经网络的支持向量机学习方法研究

针对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对大规模样本分类效率低下的问题,提出了基于自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory,ART）神经网络与自组织特征映射（Self-Organizing feature Map,SOM）神经网络的SVM训练算法,分别称为ART-SVM算法与SOM-SVM算法。这两种算法通过聚类压缩数据集,使SVM训练的速度大大提高,同时可获得令人满意的泛化能力。     

基于凸包估计的核参数选择方法

核及相关参数的选择是支撑向量机（support vector machine,SVM）研究中的核心问题之一.基于统计学习理论,提出一种通过角度切割样本集求解训练样本的近似凸包来进行最优核参数选择的方法.该方法可以克服传统的基于求解优化问题的方法所具有的计算复杂度高的缺点,且无论数据是否稠密,分布是否均匀都可适用.数值实验说明了提出的方法可行性与有效性.     

基于支持向量机分类问题的勒让德核函数

基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。     

SDC在主叫号码规范中的应用

网内和网间主叫号码传送的规范从2002年制定开始到运营商实施至今，已经取得了巨大的成效，但由于种种原因网内不规范主叫仍然大量存在。固网运营商规范主叫号码的方式均根据主叫号码传送规定，在端局、汇接局、关口局、长途局、SCP（Service Control Point，智能网业务控制点）对主叫地址码信息（即地址信息表示语）和主叫号码进行相应的规范处理。随着以软交换为核心的固网智能化的广泛应用，SDC（Subscriber Data Center）在用户号码鉴权和拦截非法主叫方面将发挥巨大的作用。