一种采用LLE降维和贝叶斯分类的多类标学习算法

多类标数据中的样本可能属于一个或多个类标,因此其分类问题较单类标分类更为复杂。提出一种新的多类标学习算法,首先针对多类标数据的特征属性维数高的特点,采用LLE算法对多类标数据的特征属性进行降维,提取能较完整描述数据的一组低维特征属性集;然后将多类标样本集按所属的类标进行划分,并采用贝叶斯分类模型来学习各组样本集的分类特性;根据各个分类模型的判定类标,综合得到多类标样本的最终类标集。将该算法分别应用到自然场景图像和基因数据的多类标分类学习中,实验结果表明,该算法针对不同的多类标数据集均能取得很好的分类效果,且相比于其他多类标算法有更高的性能。

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。

基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别

针对单标记图像人脸识别问题,该文提出一种基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简方法。首先,基于子空间假设设计了一种类标传播方法,将类标信息传播到无类标样本上。然后,在传播得到的带类标数据集上使用正则判别分析对数据进行维数约简。最后,在低维空间使用最近邻方法对测试人脸完成识别。在3个公共人脸数据库CMU PIE,Extended Yale B和AR上的实验,验证了该方法的可行性和有效性。

基于聚类树的多类标文本分类算法研究

提出一种新的多类标分类算法——多类标聚类树算法.该算法利用文本属性特征及类标信息,通过迭代调用"基于类标信息的聚类算法",将两空间分类树的生长不断划分,直至空间足够简单为止.实验证明,提出的多类标聚类树算法总体上优于其他对比算法,其分类能力强于排序能力.

一种多值属性和多类标数据的决策树算法

提出了一种多值属性和多类标数据的决策树算法(SSC),在MMC算法中,对用孩子结点的类标集相似度来评定结点属性分类效果的计算方法进行了改进,综合考虑集合的同一性和一致性,提出了相似度评定方法,使类标集相似度的计算更加全面和准确。实验证明该算法的分类效果优于MMC算法。

《同音字类标韵》所记清中后期的绍兴话及其变化

文章对《同音字类标韵》的音系进行了比较详细的描写,并对其中的音韵特点作了重点介绍。

面向主属性值的类标特征分析

为了提取一个类标区别于其他类标的本质特征,增强类标数据集的可解释性,提出了一种面向主属性值的类标特征分析方法.该方法首先建立了一种直观的面向主属性值的类标特征模型,然后设计了对应的类标特征抽取算法,最后给出了一种基于类标特征分析的分类算法.实验结果表明:所建立的类标特征模型能够直观、有效地描述类标数据集中各类标的特征,给出的类标特征抽取算法有较高的执行性能,提出的分类算法在针对类标较少的数据集时有较高的分类准确率.

基于多值分解和多类标学习的分类框架设计

多值多类标的数据分类是研究一个样本不但同时属于多个类别,而且在某些属性下也可能存在多个取值的问题。提出了一种结合多值分解和多类标学习的多值多类标分类框架(MDML),采用4种不同的多值分解策略,将问题转化为多类标问题,然后利用3种经典的多类标算法进行学习。实验结果表明,MDML与已有的多值多类标决策树算法相比,有效地提高了分类的性能,而且不同的组合方法适用于不同特点的数据集。

基于类标一致和局部特征约束的字典学习算法

为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于原子的类标一致和局部特征约束的字典学习算法(LCLCDL)。利用原子和训练样本的类标设计判别稀疏矩阵,并构造类标一致模型作为判别式项,促使同类训练样本对应的编码系数尽可能地相似。利用原子和编码系数矩阵的行向量(Profiles)构造局部特征模型作为判别式项,使其继承训练样本的结构特征。实验结果表明LCLCDL算法比5个稀疏编码和字典学习算法可取得更高的分类性能。

基于多类标决策树和区域匹配的多源图像修复算法

选取多幅源图像为样本进行训练,建立包含颜色与纹理信息的多类标决策树,得出类标集;然后在类标一致的多个样本中,进行区域匹配,筛选最合适的内容整体映射进破损区域;最后对新填补场景的色彩信息进行修正,使其与周围环境协调。实验结果表明,基于多源图像的多类标决策树能较好地学习源图像的风格特征,无论是修复效率还是修复效果都令人满意。

一种无类标训练数据异常检测模型

提出了一种基于无类标训练数据的异常检测方法(ADUTD),该方法克服了传统异常检测需要纯净训练数据或有类标训练数据的限制,提高了异常检测的可用性.ADUTD通过过滤掉网络连接记录属性中低频率类型值的方法,过滤掉由训练数据中的攻击记录引入的类型值,并建立正常行为的统计模型.建立模型所使用的属性不仅包括网络连接中数据包的头部字段,也包括应用层的数据.ADUTD另一个特点是按网络连接服务类型划分数据并分别建立统计模型,提高了检测模型的预测能力.用DARPA1999评估数据集所做的实验结果显示,ADUTD能有效检测网络入侵.

基于类标感知的KNN分类算法

许多传统分类算法都以训练数据和测试数据具有相同或至少非常相似的分布为前提,但是在实际应用中,该前提很难得到保证,这降低支持向量机等传统分类算法的分类精度.因此,文中提出基于类标感知的KNN分类算法(CA-KNN).CA-KNN给出稀疏表示模型,基于任何测试数据都可使用训练数据集进行稀疏表示的假设.CA-KNN可有效利用数据集上的类标信息,提升稀疏表示的准确性.引入KNN的最近邻分类思想,进一步提升CA-KNN的泛化能力,并且从理论上证明CA-KNN分类器与最小误差的Bayes决策规则关联.实验和理论分析的结果表明,CA-KNN具有较好的分类性能.

《增补同音字类标韵》的知系字特征

《增补同音字类标韵》改编自《同音集》,反映清代北部吴语,其知系字一般庄组字与二等知系字合流,三等知组字与章组字合流。此外,宕江摄阳声韵知系字(除阳韵知组字)读组声母。宕江摄入声韵知系字(除药韵知组字)与相应的见系字合流读组声母。通合三阳声韵、入声韵知见字合流读组声母。鱼虞韵知见系字与部分精组字合流读组声母。这些与今萧山方言较一致。

类标噪声研究综述

在机器学习中,类标噪声难以避免的存在于标注数据里,这样的噪声数据会对分类器等模型的建构产生严重的影响。因此,越来越多的研究者把类标噪声算法研究作为分类器效果提升的一个突破口。针对解决问题思路的不同,提出并改进许多行之有效的噪声处理模型。其中,按照解决思路的不同,可将噪声处理算法分为去噪算法与容噪算法。

基于正交子空间类标传播的单标记人脸识别

针对单标记人脸图像识别问题,提出基于正交子空间类标传播和不相关大间距准则的人脸图像识别方法.首先,将带类标样本集规范正交化,在正交化的子空间内进行类标传播,将类标传播到无类标样本上.然后,在所有带类标的样本集上使用不相关大间距准则对数据进行维数约简.最后,在低维空间使用欧式分类器对测试人脸完成识别.在3个人脸数据库PIE、Extended Yale B和AR上进行仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性.

标线类标记的标准化设计

作为飞机维护的重要媒介,飞机上标线类标记的使用得到了飞机设计、使用、维护等各方的认可,随着标线标记的广泛应用,使其规范化、标准化势在必行。本文在现有标记应用的基础上搭建了标线标记的标准化架构,总结、提炼出4种不同功能标线标记,并进行了详细的解读,同时对标线规格属性,包括漆料、颜色、位置、尺寸做了一定的统一和规定。通过标线类标记的标准化,正确、准确传递飞机的维护信息,对促进飞机维修,提高飞机可靠性和维修性,降低出错风险有一定的积极作用。

一种基于关联规则的多类标分类算法

提出了一种基于关联规则的多类标算法(MLAC),利用多类标FP-tree来分解组合生成多类标规则,并通过组合多重关联规则分类器进行分类预测,降低了由高维属性带来的高计算复杂度,有效地提高了算法的性能和效率.针对多类标数据集的实验结果表明,MLAC算法在性能和效率等方面均优于ML-KNN等多类标分类算法.

一种多值属性多类标数据决策树算法

目前处理多值属性多类标数据的算法有多值多类标分类器(MMC)和多值多类标决策树(MMDT).本文在研究前面两种算法的基础上提出新的相似度计算公式 sim_3,并通过改进 MMDT 基于一致性的评定方法,提出一种处理多值属性多类标数据的算法 SCC_SP,综合考虑两个多类标集合的相似性和一致性,更有利于选择最佳分裂属性.通过对比实验证明,在相同的预测机制下,SCC_SP 的预测准确度比 MMDT 高,能更好地处理多值属性多类标数据.

比照类标线在水泥混凝土路面标线设计中的应用

与沥青混凝土路面不同,水泥混凝土路面在铺筑完成后颜色较浅,常常被称为"白色路面"。在水泥混凝土路面上喷涂的白色路面标线,由于和路面本身颜色差异较小,使得道路交通使用者较难识别。比照类标线采用色彩差异度较大的黄色、黑色或者白色、黑色进行搭配使用,可以有效地提高标线可识别性,为道路交通安全提供保障。

A356铝合金光谱类标控样研制及性能检测

介绍了光谱仪检测用标准样品分类。由于A356铝合金在工业中的大量应用,在光电直读光谱仪普及的情况下,验证光谱仪准确性的标准样品需求大量增加。为降低成本,自主研制了A356类标控样,检验了自制类标控样的金相组织、均匀性和稳定性,发现铸锭组织致密、无气孔缩松等缺陷。通过统计计算验证了自制类标控样的均匀性和稳定性符合相关规范,可以应用到光谱仪的类标控制检测。