字符多特征提取方法及其在车牌识别中的应用

针对车牌字符识别中大部分单一特征提取方法在字符识别上的局限性,提出了一种车牌字符多特征提取方法。在经过预处理后的车牌细化字符基础上提取字符4个侧面的笔画特征、拐点特征、轮廓累积特征及字符内部像素特征,构建出一个维度较低的特征向量集,然后分别采用支持向量机、K近邻算法、BP神经网络、径向基神经网络对陆丰高速公路实地拍摄的车牌图片进行测试并分别与模板匹配方法、网格法、基于小波矩方法比较,实验结果表明提出的车牌字符多特征提取方法识别率高,鲁棒性好。

基于机器学习的维吾尔文文本分类研究

随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型(VSM)表示下的高维性,采用词干提取和IG相结合的方法对表示空间进行降维。采用基于机器学习的分类算法(kNN和Nave Bayes)对维吾尔文文本语料进行了分类实验并分析了实验结果。

基于熵权的K最临近算法改进

维度灾难直接影响到K最临近算法(KNN)的效率和准确率,将信息论中的信息熵理论与KNN算法结合起来,用信息熵理论进行属性约简,并根据特征属性与分类的相关度来确定各属性的权限,从而建立相关度与权重的内在联系。仿真实验表明,与传统的KNN相比,基于熵权的KNN改进方法在保持分类效率的情况下,使分类器的准确率得到了极大的提高。

基于遗传算法和KNN的软件度量属性选择研究

针对软件可靠性预测中软件度量维数灾难问题,提出一种基于自适应遗传算法和KNN算法相结合的软件度量属性选择方法,筛选出与软件可靠性关系最为密切的关键属性集。该方法在属性子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在属性子集评价上采用KNN分类准确率和属性子集规模作为学习算法及评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的属性子集,从而实现降维并提高软件可靠性预测精度。

基于Spark的输变电线路实时故障监测研究

输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输变电线路实时数据故障监测模型。其中,利用高效处理实时数据的Spark系统,研发出基于Spark的分布式ISODATA和模糊KNN大数据分析算法,与单机KNN算法相比,在时间性能上提高了70.75%效率,具有明显的计算效率优势。

话题跟踪方法的研究

话题跟踪旨在实现对新闻媒体信息流中已知话题的动态跟踪。在现有的向量空间模型分类算法的基础上,提出一种基于话题更新的话题跟踪算法,通过实验对其进行评价。

基于分类贡献有效值的增量KNN模型修剪研究

增量学习的效果直接影响到KNN的效率和准确率。提出基于分类贡献有效值的增量KNN修剪模型(C2EV-KNNMODEL),将特征参数的分类贡献度与KNN增量学习结合起来,定义一种新的训练样本的贡献有效值,并根据此定义制定训练集模型的修剪策略。理论和实验表明,C2EV-KNNMODEL的适用性较强,能够使分类器的分类性能得到极大的提高。

网络评价倾向性研究

提出了基于语义相似度判别用户评价倾向的方法。利用同义词词林计算词语的相似度,由词语的相似度构造二部图,通过求二部图的最大匹配获得文本之间的相似度。依据KNN分类来判断文本的倾向性。实验结果表明该方法优于传统的倾向性判断的方法。

采用Win32 API相关行为分析的未知病毒检测方法

针对目前基于行为分析的未知病毒检测方法需要运行可执行程序,无法检测出以静态形式存在计算机中的滴管等病毒的问题,提出了一种基于Win32 API相关行为检测PE未知病毒的方法。首先解析PE文件提取其调用的敏感Win32 API函数,然后将这些API函数按相关的恶意行为分类并形成维数固定的特征行为向量存入数据库。采用基于判别熵最小化的特征提取法自适应的精简特征项,最后利用改进的K-最近邻算法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的命中率和较低的漏判率,适用于"云安全"系统中未知病毒的检测。