基于神经网络最佳分类器通信信号的调制识别

提出了基于最优决策理论的最佳分类器用神经网络实现的方法 ,并对通信信号的调制类型进行自动识别。这种方法以使类域最大分离为目标 ,利用神经网络良好的非线性和自适应性 ,把最优准则下的自学习功能引入训练过程 ,结合快速训练和修剪算法 ,克服了一般神经网络分类器的不足 ,实验证明其性能良好。

基于最佳分类数和粗糙集的故障诊断方法

提出了一种基于最佳分类数和粗糙集理论的汽轮机轴系振动故障诊断方法。该方法利用模糊C均值聚类算法(FCM)把数据的连续属性离散化,以形成隶属度矩阵及属性分类数,根据隶属度矩阵及属性分类数进行划分系数和划分熵的有效性评判,最终找到连续属性的最佳分类数。然后根据最佳分类数对数据的连续属性进行实际的离散化,将离散化后形成的离散数据根据粗糙集理论,进行数据挖掘,得到诊断规则,有效提高了汽轮机轴系振动故障的诊断水平。

模糊软分类中最佳聚类数的确定

利用迭代自组织分析技术(ISODATA)和遗传算法(GA)嵌套构成遗传—迭代自组织分析技术(GA ISODATA)共同执行模糊C-均值的优化算法,该方法不仅能够在给定预分类数的前提下实现最佳分类,而且在完全不需要人工干预的环境下直接得到模糊C-均值(FCM)中最佳分类数.理论证明和实际应用都表明该方法是一种对复杂经济系统实行软分类的有效方法.

基于最佳路径森林分类的贪婪学习方法在CBIR系统的应用

针对一般相关反馈的基于内容图像检索(CBIR)方法不能有效处理相关图像和非相关图像的问题,提出了一种基于最佳路径森林分类(OPF)的贪婪学习方法(GL-OPF),该方法旨在返回每次迭代查询的最相关图像。首先,查询图像和数据集图像通过Gabor小波变换提取特征向量;然后,通过GL-OPF主动学习方法获得图像关联性反馈,生成标记训练集;最后,标记训练集通过OPF分类器进一步评估形成相关性和非相关性原型集,每次迭代都会返回查询的最相关图像。3个公开图像数据集Caltch101、Corel和Pascal上的实验验证了本文方法的有效性。实验结果表明,在3个数据集中,迭代8次时,GL-OPF的查询精度比其他3种方法均有较大提高,此外,GL-OPF的迭代运行时间和查询时间与OPF几乎相同,很大程度改进了OPF方法。

一种基于最大后验概率准则的准最佳调制分类器设计

调制信号分类属于信号截获和解调的重要环节。在非合作环境下,信号隐藏在复杂噪声中,分析过程亦缺乏信号先验知识的指导,信号规格识别和分类这一难题越来越受到业界的关注。针对突发MPSK信号开展规格识别的研究,深入分析MPSK信号相位概率密度函数,设计一种基于最大后验概率准则的准最佳调制分类算法。实际结果验证了分类器的有效性。

基于随机平衡采样的不确定大数据流在线分类算法

不确定大数据流具有动态性和不平衡性特点,导致分类结果不精准,为此提出基于随机平衡采样的不确定大数据流在线分类算法。根据Spark框架大数据筛选结构,过滤筛选不确定大数据,释放不满足条件的大数据。应用Hoeffding算法计算实际值与观测值之差,判断差值与属性差值之间的关系,确定最佳分类属性。随机设定最小类别与最大类别数目,对非平衡样本抽样,避免因样本规模过大而造成的样本损失。建立在线分类器,逐级筛选不确定大数据。通过计算不确定信息增益,获取归类最大可能性类别,实现大数据流的在线分类。由实验结果可知,该算法对数据集W1、W2、W3分类的准确率最低值分别达到90%、94%、83%,具有精准分类效果。

尾矿渗透固结特性分类研究

由于没有合适的尾矿分类标准揭示尾矿的渗透固结特性,尾矿模袋干堆设计中无法作出正确的设计或施工方案,更谈不上设计的经济与合理性。尾矿渗透固结特性分类研究是在试验的基础上,通过对渗透固结特性代表指标的研究,提出了以尾矿的孔隙比、湿密度和渗透系数作为分类基础指标,并运用统计学和分类学理论,对尾矿的渗透固结特性进行分类研究,得出了尾矿的渗透固结特性可以分为易固结、较易固结、可固结、难固结、很难固结5类,给出了渗透固结分类数值指标,并将研究结果用于具体矿山尾矿渗透固结分类,取得了较好的结果。

基于MATLAB采用遗传算法确定最佳聚类数

将迭代自组织分析技术(ISODATA)和遗传算法(GA)嵌套构成遗传 迭代自组织分析技术(GA ISODA TA),共同形成模糊C 均值的优化算法,不仅能够在给定预分类数的前提下实现最佳分类,而且在完全不需要人工干预的环境下直接得到模糊C 均值(FCM)中最佳分类数。完善和发展了模糊C 均值算法。

基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测

本文首先研究了行人检测的方法和面临的难点,然后根据高斯平滑滤波器和双线性插值法对传统方向梯度直方图做了改进,并搭建了支持向量机模型,从而构建了基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测系统。实验结果显示,在明亮且无遮挡的场景下,矩形框精确地定位行人,在光照不足或存在轻微遮挡时可以大体定位到行人,表明该系统在明亮无遮挡的情况下有准确的结果,并且在昏暗和轻度遮挡下检测效果良好,最后通过对比可以得出,本文提出的方法总体效果优于传统HOG特征和SVM分类器的方法。

软划分在畜群分类中的应用

前言软划分是模糊数学中聚类分析的组成部分,其主要功用是将待分类个体依照不同的从属度归属各类,并可直接求出每一类别的聚类中心。在畜牧业生产及育种工作中,常需对某一群体中的个体按其表型性状。

CBIR中基于最佳路径森林的学习方法

针对高级用户描述的对象与低级图像特征之间的语义差异问题,提出一种基于最佳路径森林的学习方法。使用Gabor小波和鲁棒局部二值模式对查询图像以及待查询数据库图像进行特征提取,获得直方图特征向量;通过最佳路径森林获得图像的相关性反馈,生成标记数据集;通过相似距离度量获知用户的偏好,得到满意结果。实验在Corel数据库和Brodatz数据库上进行,在无噪声的理想情况下,对某些类别的图像,该算法的检索精度高达98%;有噪声情况下,随着噪声的增加,其性能衰减最慢。在Brodatz数据库中,该方法平均检索率只减少了10%左右,在Corel数据库中,较大噪声情况下,其精度比其它方法高出8%左右。

基于数据挖掘的光纤通信故障数据诊断方法研究

针对传统方法进行光纤通信故障数据诊断时易受噪声条件、光照变化、信号强度等问题干扰,诊断精准度不高的问题,提出基于数据挖掘的光纤通信故障数据诊断方法研究。首先利用滤波器剔除光纤通信数据中的噪声,以避免噪声对故障诊断结果产生影响,其次利用主成分分析法提取数据的特征,最后将提取的特征输入到最小二乘支持向量机中,采用粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数,输出故障分类结果,完成光纤通信故障数据的诊断。测试结果表明,所提方法的信号提取效果好、诊断精确率高、召回率高、F1分数高。

基于奇异谱分析的发动机燃油系统故障诊断

通过研究离散动力系统奇异谱的特征,探讨了由离散动力系统建立奇异谱分析的方法,以及奇异谱谱型最佳分类、奇异谱的特征参数和奇异谱分析在发动机故障诊断中的应用.根据某发动机缸盖振动信号的特征与其燃油系统的激振特性,建立了该发动机缸盖振动的非线性动力系统信息模型,采用奇异谱分析的方法提取故障诊断特征,应用模糊最佳故障分类法对某发动机燃油系统的故障进行识别,在实验中取得了预期的效果.

一种加权的空间模糊动态聚类算法

一般空间模糊聚类算法没有区分各属性之间的不平衡性和讨论分类数何时为最佳,针对这一问题,提出了一种加权空间模糊动态聚类算法。该算法首先利用层次分析法得到各属性的权值;然后将权值与空间模糊动态聚类法相结合;最后利用概率统计中的F-分布来确定最佳分类,以提高空间模糊聚类算法的智能性。将文中算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较,试验表明,该算法聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法。

基于模糊动态聚类分析的道路拥挤收费决策模型

文章选取了东、中、西部13个城市影响交通拥挤程度的指标和数据,通过构建模糊等价矩阵进行模糊动态聚类分析,并采用F统计量确定出了最佳分类阈值和最佳分类结果。根据分类结果提出了实施拥挤收费的对策分析,以实现城市交通系统的可达性、机动性和可持续性目标。

模糊聚类分析在饲料加工质量评价中的应用

本文介绍了模糊聚类的基本原理和方法,采用极大极小法构成相似矩阵对颗粒饲料的加工质量进行了分类评价,采用客观赋权的离差最大化法确定指标的权重,通过统计量的分析确定了最佳分类数目。

基于PSO-SVM算法的长微博贴图识别方法

微博由于字数的限制,当用户需要发较多内容时通常以附图的形式给出,识别包含文本内容贴图的长微博能够为微博研究提供更多有用的数据。在支持向量机(SVM)的基础上结合粒子群算法(PSO)提出了一种识别长微博贴图的PSO-SVM算法。该方法提取长微博贴图的颜色矩和灰度共生矩阵特征,然后利用PSO算法对SVM模型中的误差惩罚参数和核函数进行优化得到最佳分类模型,其最优参数将被用作长微博贴图和非长微博贴图进行分类。实验表明,与传统的基于网格搜索法优化的SVM算法相比,PSO-SVM算法对长微博贴图识别具有更高的准确率和召回率。

浅谈档案整理及鉴定工作

档案的整理,是档案管理工作中的一个相对独立的工作环节。有些档案来源复杂,形式多样,往往是零散杂乱,规格不一,并且常常因材料的增减要进行重新整理。档案经过整理进行保存,整理保存档案的目的就是要充分利用档案,向社会提供档案的利用价值。档案鉴定工作是贯穿档案工作始终的一个特殊环节,也是目前档案工作中最不完善的一个环节。档案鉴定不仅是优化馆藏,实现档案管理现代化的需要;也是有效开发档案信息资源保证社会主义经济建设。

融合全局和局部特征的Fisherfaces方法

提出了一种融合全局和局部特征的Fisherfaces方法。在Fisher线性准则下,抽取出图像全局特征和局部特征的最佳分类特征。计算待识别样本和训练样本集的加权欧氏距离。在最近邻准则下,判别待识别样本的类别,在ORL人脸库上进行的对比实验结果表明该方法的优越性。

小康水平的模糊聚类与因子分析

以树立科学发展观为出发点,对2004年全国35个主要城市选取了7大类15项指标作为小康水平评价体系,依据此指标体系,基于matlab平台,进行模糊聚类分析,并构造F统计量确定最佳分类数为6类,借助因子分析对结果进行了简单说明,为全面建设小康社会提供科学依据。