基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类

针对支持向量机应用于机载激光雷达(LiDAR)点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、训练时间长等缺点,提出一种基于信息向量机的LiDAR点云数据分类算法。该算法采取假定密度滤波算法进行近似逼近,将分类问题转化为回归问题;以最大后验微分熵为依据,选择LiDAR点云数据活动子集信息向量实现模型稀疏化;最后,通过边缘似然最大化进行核函数自适应获取,选择一对余分类方法实现了点云数据多类分类。利用Niagara地区和非洲某地区点云数据进行了对比实验。结果表明:与支持向量机方法相比,基于信息向量机分类方法的分类精度分别提高到94.20%和90.78%,基向量数量分别减少到50个和90个,训练时间分别降低到5.86s和8.03s。实验结果验证了基于信息向量机的点云数据分类算法具有训练速度快、模型稀疏性强、分类精度高等优点。

基于OLPP和信息向量机的人脸识别

结合正交局部保持投影(OLPP)和信息向量机(IVM),提出用于人脸识别的OLPP-IVM算法。应用OLPP对原始人脸图像数据进行特征提取,利用IVM在降维后的数据上实现人脸分类。与主成分分析、线性判别分析等算法的比较实验证明,用该算法进行人脸识别误差更小,性能更优越。

高光谱影像信息向量机分类

信息向量机是一种基于贝叶斯理论的稀疏高斯过程方法,其模型训练速度快、内存耗费小、稀疏性强,具有良好的预测性能。本文从高斯过程回归模型出发,提出了一种基于信息向量机的高光谱影像分类方法,针对高斯过程分类中的非高斯噪声模型,采用假定概率滤波算法将分类问题转化为回归问题,通过最大化边缘似然函数进行模型训练,选择活动子集中的信息向量数量达到了稀疏的目的。通过ROSIS影像试验,表明了基于信息向量机的高光谱影像分类方法的优势。

基于信息向量机的神经活动分类和译码研究

利用信息向量机(IVM)算法对来自脑皮层的少量运动神经元激发率进行分类,识别出神经状态,用该神经状态指导神经元激发率的译码。将IVM算法与支持向量机算法、相关向量机算法进行实验比较,结果证明,IVM算法的神经活动分类和译码性能最优,运行时间最短。

基于归一化互信息向量熵的多幅图像配准方法

提出了一种新的多幅图像配准方法,归一化互信息向量熵方法。这种方法先计算任意两幅图像间的联合概率分布,然后根据联合概率分布计算它们间的归一化互信息,把所有两幅图像组合得到的归一化互信息组成一个向量,最后计算该归一化互信息向量的熵。最大熵对应最佳配准位置。通过对人体脑部图像的刚体配准实验,从函数曲线、计算时间和配准精度方面,对新方法和其它三种方法进行了分析和比较。实验结果表明,新提出的方法可以提高配准精度、减少配准时间。

基于粗糙信息向量的一种决策规则获取算法

针对不一致信息系统中决策规则获取问题,提出了一种基于粗糙信息向量方法的决策规则挖掘算法。基于粗糙信息向量,利用条件向量对决策向量的决策支持能力,直接从决策表中挖掘出符合阈值要求的尽可能简洁的决策规则,且不损失条件属性值的决策支持能力。利用该算法可以挖掘出决策系统中条件属性在各个简化层次情况下的确定性规则和缺省规则集合。理论分析和实例表明该算法在不一致信息系统中的决策规则获取上是可行的。

粗函数信息向量及其生成的粗向量规律

将向量与函数粗集结合起来,得到粗函数信息向量,根据函数粗集的规律性,得到粗向量规律,并给出粗向量规律的辨识准则。

信息向量的粗相似度与知识挖掘

利用粗信息矩阵与相似度的概念,提出信息向量的粗相似度矩阵的概念,完整地讨论了粗相似度、粗相似度矩阵的性质,给出了粗相似度矩阵的生成特性及重要的定理。

一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法

针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。

信息向量与信息接发失真的若干思考

在接发信息过程中,信息接收者会利用自身的知识结构、经验和直觉对信息进行过滤和处理,由于对信息内容的理解深度、表达方式的不同,在信息的处理和需求内容的判断上就会产生差异。

支持向量机、信息向量机和相关向量机的比较研究

介绍了支持向量机、信息向量机和相关向量机的理论与算法。利用最优化对偶理论,阐述了支持向量机的三种主要算法:硬间隔支持向量机、软间隔线性支持向量机和二次软间隔支持向量机的理论推导过程。对基于高斯过程模型,详细说明了信息向量机和相关向量机算法的实现过程。

信息向量机、相关向量机和支持向量机在机载LiDAR点云数据分类中的应用

机载LiDAR点云数据分类技术是LiDAR数据后处理的关键步骤。信息向量机、相关向量机及支持向量机可以在LiDAR点云数据分类中发挥重要作用。本文将三种分类器应用到点云数据分类中,通过实验验证了它们在点云数据分类中的性能,总结了它们在点云数据分类任务中的应用潜力。

结合形状和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类

针对当前高光谱影像分类方法中空间特征信息利用不足的问题，本文提出了一种基于形状特征和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用形态学重建技术，对高光谱影像的每个波段进行形状特征提取；然后，利用加权组合的方式进行形状结构特征组合；最后，采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。实验结果表明，该方法不仅提高了分类精度，而且消除了分类结果图中的类别噪声现象，从而使分类结果更接近真实地表覆盖。

基于信息量-支持向量机组合模型的东莞市地面沉降灾害易发性评价

易发性评价是地面沉降灾害风险识别及减避控制的靶向关键技术问题,为解决单一评价模型存在的过拟合问题,以东莞市地面沉降发育重点区为对象,采用相关系数法筛选并构建由软土层厚度、填土层厚度、与断裂带距离、建筑密度和道路密度组成的评价因子组合,开展基于信息量-支持向量机组合模型的地面沉降易发性评价,并结合地理信息系统(GIS)划分出高(Ⅰ)、中(Ⅱ)和低(Ⅲ)3个易发性等级分区。结果表明:使用受试者工作特征曲线(ROC)和历史灾点验证法校验,信息量-支持向量机(IM-SVM)组合模型的AUC值为0.915,位于高、中易发性分区内的灾点数为90.57%,较单一信息量模型(IM)和支持向量机模型(SVM)具有更高的评价精度。基于数据驱动的机器学习法在对灾害评价分类方面有更强的优越性,进一步选取相同原理、性能差异不大的学习器进行组合更能实现评价可靠性的提高。

基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,提出了基于双空间特征提取的融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(principal component analysis,PCA)——特征提取;并用融合特权信息支持向量机LUPI-SVM(SVM of learning using privileged information,LUPI-SVM)分类器和SVM-GA分类器进行预分类;对分类结果不同的样本进行独立成分分析(independent component analysis,ICA)—特征提取,并用LUPI_SVM进行分类识别,Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明该方法有效提高了分类的性能,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。

基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法

针对模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,提出了基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(PCA)——特征提取;然后将训练集输入融合特权信息支持向量机进行训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明,该方法有效提高了分类的性能,不仅能够正确分类单故障而且能够有效分类多故障,其中单硬故障情况下平均故障诊断率达到了99%以上,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。

基于确定系数法和信息量模型对新疆特克斯县滑坡敏感性评价的对比研究

在综合当地滑坡灾害发育特征和诱发因素基础上,选取黄土、坡度、坡向、剖面曲率、降雨等12个因子作为滑坡灾害易发性评价因子。利用确定系数法和信息量模型分别与逻辑回归结合构建了LLCF、LLSI两种模型作为滑坡敏感性评价方法。据模型计算结果,将滑坡灾害易发程度划分为极低易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。利用接收者操作特征曲线(ROC,Receiver Operating Characteristic Curve)及下围面积(AUC,,Area Under the ROC Curve)值分别对两种模型进行精度检验。结果表明:LLCF和LLSI模型在训练集上成功率曲线AUC值分别为0.9032和0.8411;在测试集上预测率曲线AUC值分别为0.8998、0.8715。整体上LLCF模型精度高于LLSI模型,为当地防灾减灾、国土资源等方面提供了有效的数据支持。

基于相关向量机的神经活动分类及译码

脑机接口研究受到越来越多学者的关注,其中对神经活动的分类和译码是研究的重要方面。利用相关向量机的方法对来自脑皮层的一部分运动神经元的激发率进行分类,识别其神经状态,在此基础上利用激发率进行译码,判断其运动轨迹。实验证明,相关向量机能够较好地进行神经活动的分类和译码,并且拥有比支持向量机和信息向量机更好的性能。

现代企业信息工作经济性的分析

从企业的信息规定性出发 ,提出了借以分析企业信息经济性的“信息向量”概念 ,进而讨论了企业的信息规模经济性、信息范围经济性、信息速度经济性和信息网络互联的经济性 .

一种结合图像信息的视频行人检测网络研究

深度卷积网络框架作为行人检测的主流研究方法,在用于静态图像的行人检测时取得了良好的效果,然而这些深度网络应用于视频行人检测时效果不佳,平均检测精度低。为此,在静态图像检测网络的基础上,结合图像的时序和上下文信息,使用多上下文抑制、信息向量传播和管束重评分等方法重新设计视频行人检测网络,通过端到端训练,有效提高了视频行人检测的精度。最后在ImageNet数据集以及自己采集的视频行人数据集上进行实验,检测精度达到66.9%。