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基于样本密度和分类误差率的增量学习矢量量化算法研究
被引量:
9
1
作者
李娟
王宇平
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1187-1200,共14页
作为一种简单而成熟的分类方法,K最近邻(K nearest neighbor,KNN)算法在数据挖掘、模式识别等领域获得了广泛的应用,但仍存在计算量大、高空间消耗、运行时间长等问题.针对这些问题,本文在增量学习型矢量量化(Incremental learning vect...
作为一种简单而成熟的分类方法,K最近邻(K nearest neighbor,KNN)算法在数据挖掘、模式识别等领域获得了广泛的应用,但仍存在计算量大、高空间消耗、运行时间长等问题.针对这些问题,本文在增量学习型矢量量化(Incremental learning vector quantization,ILVQ)的单层竞争学习基础上,融合样本密度和分类误差率的邻域思想,提出了一种新的增量学习型矢量量化方法,通过竞争学习策略对代表点邻域实现自适应增删、合并、分裂等操作,快速获取原始数据集的原型集,进而在保障分类精度基础上,达到对大规模数据的高压缩效应.此外,对传统近邻分类算法进行了改进,将原型近邻集的样本密度和分类误差率纳入到近邻判决准则中.所提出算法通过单遍扫描学习训练集可快速生成有效的代表原型集,具有较好的通用性.实验结果表明,该方法同其他算法相比较,不仅可以保持甚至提高分类的准确性和压缩比,且具有快速分类的优势.
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关键词
学习矢量量化
增量学习
分类误差率
样本密度
合并
分裂
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职称材料
基于声学融合特征的说话人分类方法研究
2
作者
杨毅
陈国顺
鲍长春
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第8期1-4,共4页
说话人分类系统的目的是将声音数据分段并按说话人进行分类。对每个说话人提取基于多距离麦克风的多时延特征,可以进一步提高说话人分类系统性能。但随着麦克风个数增加,多时延特征向量维数迅速增长。针对该问题,采用保留特征流形结构...
说话人分类系统的目的是将声音数据分段并按说话人进行分类。对每个说话人提取基于多距离麦克风的多时延特征,可以进一步提高说话人分类系统性能。但随着麦克风个数增加,多时延特征向量维数迅速增长。针对该问题,采用保留特征流形结构并降低计算代价的方法,提出一种基于多距离麦克风融合声学特征的多分量鉴别式保局投影算法,利用支持向量机分类器进行两说话人分类系统的训练和测试,实现会议场景下的说话人分类。实验结果证明,与传统DLPP等算法相比,该算法在大部分数据集上的分类性能较优,可将分类误差率降低至20%以下。
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关键词
说话人
分类
多距离麦克风
多时延特征
声学融合特征
多分量鉴别式保局投影
分类误差率
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职称材料
BP神经网络在企业财务预警中的应用
3
作者
肖岚
《武汉船舶职业技术学院学报》
2014年第3期56-58,共3页
根据预警系统体系指标的要求,对企业财务预警指标进行了筛选。采用BP神经网络预测与Adaboost算法相合的分析方法,对采集的样本数据建立了强分类器并进行了分类误差分析研究,完成了公司财务预警系统分析。结果表明:用BP_Adaboost分类算...
根据预警系统体系指标的要求,对企业财务预警指标进行了筛选。采用BP神经网络预测与Adaboost算法相合的分析方法,对采集的样本数据建立了强分类器并进行了分类误差分析研究,完成了公司财务预警系统分析。结果表明:用BP_Adaboost分类算法建立的强分类器的分类误差率低于仅用BP算法建立的弱分类器的分类误差率,此法具有可行性和一定的计算精度,能为企业财务预警提供一定的理论指导。
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关键词
BP神经网格
财务预警
Adaboost
分类
算法
分类误差率
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职称材料
题名
基于样本密度和分类误差率的增量学习矢量量化算法研究
被引量:
9
1
作者
李娟
王宇平
机构
西安电子科技大学计算机学院
陕西师范大学远程教育学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1187-1200,共14页
基金
国家自然科学基金(61203372
61472297)资助~~
文摘
作为一种简单而成熟的分类方法,K最近邻(K nearest neighbor,KNN)算法在数据挖掘、模式识别等领域获得了广泛的应用,但仍存在计算量大、高空间消耗、运行时间长等问题.针对这些问题,本文在增量学习型矢量量化(Incremental learning vector quantization,ILVQ)的单层竞争学习基础上,融合样本密度和分类误差率的邻域思想,提出了一种新的增量学习型矢量量化方法,通过竞争学习策略对代表点邻域实现自适应增删、合并、分裂等操作,快速获取原始数据集的原型集,进而在保障分类精度基础上,达到对大规模数据的高压缩效应.此外,对传统近邻分类算法进行了改进,将原型近邻集的样本密度和分类误差率纳入到近邻判决准则中.所提出算法通过单遍扫描学习训练集可快速生成有效的代表原型集,具有较好的通用性.实验结果表明,该方法同其他算法相比较,不仅可以保持甚至提高分类的准确性和压缩比,且具有快速分类的优势.
关键词
学习矢量量化
增量学习
分类误差率
样本密度
合并
分裂
Keywords
Learning vector quantification
incremental learning
classification error ratio
pattern density
merge
split
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于声学融合特征的说话人分类方法研究
2
作者
杨毅
陈国顺
鲍长春
机构
清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室(筹)
石家庄机械技术研究所电子室
北京工业大学电子信息与控制工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第8期1-4,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61105017)
北京市自然科学基金资助项目(KZ201110005005)
文摘
说话人分类系统的目的是将声音数据分段并按说话人进行分类。对每个说话人提取基于多距离麦克风的多时延特征,可以进一步提高说话人分类系统性能。但随着麦克风个数增加,多时延特征向量维数迅速增长。针对该问题,采用保留特征流形结构并降低计算代价的方法,提出一种基于多距离麦克风融合声学特征的多分量鉴别式保局投影算法,利用支持向量机分类器进行两说话人分类系统的训练和测试,实现会议场景下的说话人分类。实验结果证明,与传统DLPP等算法相比,该算法在大部分数据集上的分类性能较优,可将分类误差率降低至20%以下。
关键词
说话人
分类
多距离麦克风
多时延特征
声学融合特征
多分量鉴别式保局投影
分类误差率
Keywords
speaker classification
multiple distance microphone
multi-delay feature
acoustic merging feature
multi-component discriminant locality preserving projection
Diarization Error Rate(DER)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
BP神经网络在企业财务预警中的应用
3
作者
肖岚
机构
武汉船舶职业技术学院经济与管理学院
出处
《武汉船舶职业技术学院学报》
2014年第3期56-58,共3页
文摘
根据预警系统体系指标的要求,对企业财务预警指标进行了筛选。采用BP神经网络预测与Adaboost算法相合的分析方法,对采集的样本数据建立了强分类器并进行了分类误差分析研究,完成了公司财务预警系统分析。结果表明:用BP_Adaboost分类算法建立的强分类器的分类误差率低于仅用BP算法建立的弱分类器的分类误差率,此法具有可行性和一定的计算精度,能为企业财务预警提供一定的理论指导。
关键词
BP神经网格
财务预警
Adaboost
分类
算法
分类误差率
Keywords
BP neural network
financial early warning
Adaboost classification method
classification error rate
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本密度和分类误差率的增量学习矢量量化算法研究
李娟
王宇平
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
9
下载PDF
职称材料
2
基于声学融合特征的说话人分类方法研究
杨毅
陈国顺
鲍长春
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
0
下载PDF
职称材料
3
BP神经网络在企业财务预警中的应用
肖岚
《武汉船舶职业技术学院学报》
2014
0
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职称材料
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