数字通信中基于Adaboost-SVM分类器的信号调制算法研究

针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱分类器并生成强分类器,准确确定原始数据集的权重比例关系,剔除负样本集合的干扰,并降低算法的复杂度。最后用测试结果证明,所提信号调制分类算法的收敛性能和消噪效果更好,在相同的信噪比区间内拥有更高的分类识别准确率。

基于成果导向教育的分类器实验教学设计探索

探索一种区别于传统教育的新型OBE教育模式。以学生自身兴趣爱好为导向,引用经典课题实践案例,并将其分解成不同难度题型,引导不同基础学生用科学的方法实现基于Python编译器的分类器仿真实验模型,让每一个学生能够得到最大程度的学习效率。通过此互动式、开放性的课堂教学,不仅充分激发了每一个学生的学习能动性,也使得教师通过课堂氛围灵活的分配教学计划以获得更好的教学体验,更好地完成教学成绩。

引入激活扩散的类分布关系近邻分类器

针对同质性关系分类器基于一阶Markov假设简化处理的局限性,在类分布关系近邻分类器构建类向量和参考向量时,引入局部图排序激活扩散方法,并结合松弛标注的协作推理方法,通过适当扩大分类时邻居节点的范围增加网络数据中待分类节点的同质性,从而降低分类错误率.对比实验结果表明,该方法扩大了待分类节点的邻域,在网络数据上分类精度较好.

基于集成神经网络的类风湿关节炎中医证候分类器研究

目的构建一种集成神经网络模型实现类风湿关节炎(RA)中医证候分类,并探究其中的特征重要性和风险因素。方法针对基于人工智能技术的RA中医证候多标签分类中存在的标签关联性差、泛化性能低等问题,提出一种集成神经网络模型——集成神经网络链(FEN)。FEN模型采用一种基于深度神经网络的特征提取基分类器提取临床RA多标签样本的深层特征,增强RA特征区分度;根据协方差理论衡量标签相关性,调节分类器链的输入空间,减少RA错误信息传播和冗余度;并采用集成学习方法减小分类器链中不合理标签序列对RA特征分类的影响。此外,分析了RA中医证候主证和兼证的特征贡献度,挖掘其潜在的风险因素。结果FEN模型的10折交叉验证性能参数汉明损失、1-错误率、准确度和F1值分别为0.0036、0.0248、97.52%、99.18%。与7种典型多标签分类器(分类器链、标签幂集、二进制关联、随机k-标签集、多标签K最近邻、集成分类器链和集成二进制关联)相比,FEN模型具有较好的分类性能。特征贡献度分析提示,主症和次症特征均可作为RA中医证候分类的重要指标,是影响主证和兼证分类的主要因素。结论基于集成神经网络模型的RA中医证候分类器具有较高的分类精度和效率,对于RA的临床诊断和治疗具有重要参考价值。

一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法

针对单分类器对不同水质类别识别不均衡、水质分类准确率较低、适应性较差的问题,提出一种基于多分类器和证据理论融合的水质分类方法。选取深度神经网络分类器、改进支持向量机分类器和贝叶斯分类器3种分类器,通过全概率公式构建信度函数,基于证据理论对信度函数进行融合,获得多分类器融合模型。从国家地表水水质自动站发布的2022年3月1—22日水质数据中选取3 558条数据为样本集,采用DNN水质分类模型、PSO-SVM水质分类模型、贝叶斯水质分类模型和多分类器融合模型对待测样本进行测试。结果表明:多分类器融合模型对水质类别判定的平均准确率、精确率、召回率和F1值分别为94.2%、93.8%、94.2%和94.0%。相较于DNN水质分类模型、PSO-SVM水质分类模型、贝叶斯水质分类模型,多分类器融合模型准确率分别提高5.6%、9.8%和13.6%,精确率分别提高5.2%、10.0%和10.9%,召回率分别提高5.6%、9.8%和13.6%,F1值分别提高5.4%、10.2%和12.3%,多分类器融合模型在水质分类方面的准确性和适应性更高。

基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法

为了解决传统方法忽略分类器转移场景,进一步减轻负转移,提出一种基于同伴辅助学习分类器的部分域自适应方法。提出一个软加权最大均方差来减轻源异常域和目标域之间的负迁移,使得源共享域和目标域的特征分布在特征空间中是一致的;引入一种同伴辅助学习方法,减轻特定目标学习分类器的过度拟合问题。在三个数据集上的实验结果证明该方法不仅减轻了负迁移,而且解决了分类器移位问题。

基于极化SAR梯度和复Wishart分类器的舰船检测

舰船检测是极化SAR系统的重要应用之一。现有的舰船检测方法容易受到旁瓣泄露的干扰,使得舰船目标的形态难以提取,导致检测结果不符合真实情况。此外,在舰船过于密集、尺度不一致的情况下,相邻舰船由于旁瓣的影响有时会被认为是单个目标,从而造成漏检。针对这些问题,该文提出一种基于极化SAR梯度和复Wishart分类器的舰船检测方法。首先,将似然比检验(LRT)梯度引入对数比值梯度框架,使其适用于极化SAR数据;基于LRT梯度图进行恒虚警(CFAR)检测,提取舰船的边缘信息,消除伪影的同时抑制强旁瓣对舰船精细轮廓提取的影响。其次,利用复Wishart迭代分类器对舰船强散射部分进行检测,可排除大部分的杂波干扰且保持舰船形态细节。最后,将二者信息融合,从而可以保持舰船形态细节的同时克服旁瓣和伪信号的虚警。该文在3幅来自ALOS-2卫星的极化SAR图像上进行了对比实验,实验表明与其他方法相比,该文所提算法具有更少的虚警和漏检,且能够有效克服旁瓣泄露,保持舰船形态细节。

基于ER Rule的多分类器汽车评论情感分类研究

该文针对汽车评论语料的情感二分类问题,提出一种基于证据推理规则的多分类器融合的情感分类方法。在情感特征构建方面,通过实验对比不同特征模型对分类结果的影响,并改进传统的TFIDF权重计算方法。同时,在此基础上使用ER Rule融合不同分类器进行文本情感极性分析,并考虑各分类器的权重和可靠度。最后,爬取汽车网站上的评论数据对上述方法进行测试,并用公开的中文酒店评论语料数据进行了验证,结果表明该方法能够有效集成不同分类器的优点,与传统机器学习分类算法相比,其结果在Recall,F1值和Accuracy三个指标上得到了提高,与目前流行的深度学习算法和集成学习算法相比,其结果总体占优。

基于多层感知分类器的皮革图像缺陷识别研究

针对传统皮革图像缺陷识别准确率和识别效率不高的问题,提出一种改进多层感知分类器的皮革图像缺陷识别方法。首先,以多层感知分类器作为基础网络模型,对其结构进行优化,并选择适宜的激活函数、分类器和权值与偏置更新方法;然后,搭建一个基于改进多层感知分类器的皮革图像缺陷识别模型;最后,提出一套皮革缺陷图像数据集构建方案,通过滑窗裁剪、样本标注、图像增广等获得4类皮革缺陷图像样本,并将该数据集输入至搭建缺陷识别模型中进行缺陷识别。试验结果表明,本模型对孔洞缺陷、划痕缺陷、针眼缺陷和无缺陷4种故障样本的平均精确率、召回率、准确率和F1值分别为96.97%、96.52%、94.99%和96.14,且本模型进行缺陷识别所用时长仅为3.56 s。相较于经典卷积神经网络VGG16、残差网络ResNet10和支持向量机SVM,本模型对皮革图像不同样本的故障识别准确率更高,识别时间更短。由此说明,本模型能够提升皮革图像缺陷识别准确率和效率,模型性能具备优越性和有效性。

深度超圆盘分类器及其在旋转机械故障诊断中的应用

几何模型分类器具有坚实的几何统计基础和良好的泛化能力,因此在旋转机械故障诊断中取得了较高的分类精度。与仿射包和凸包相比,超圆盘(Hyperdisk,HD)对样本分布区域的估计更加合理。但超圆盘模型属于浅层学习模型,对复杂函数的表示能力有限,存在学习能力和泛化能力差等缺点。针对这个问题提出一种深度超圆盘分类器(Deep Hyperdisk Large Margin Classifier,DHD),该方法通过模块叠加的方式将超圆盘分类器深度化,利用特征提取公式从每层模块的输入样本中自主提取新的特征值,并将其应用在下一层模块的训练学习中。将所提方法应用到旋转机械故障诊断当中,实验结果表明该方法对故障样本的分类准确率高于其他模型算法,且对不均衡样本和强噪声背景下的故障样本均具有良好的分类能力。

改进模糊推理分类器进行木材树种近红外光谱开集分类识别研究

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM)和深度学习网络框架进行改进,并且主要应用在自然景物图像领域中;在光谱分析领域中还鲜有报道。将传统的闭集框架下的模糊推理分类器进行模型改进,提出了开集框架下的改进模糊推理分类器,并将其应用到木材树种近红外光谱分类识别中。首先,使用Flame-NIR近红外微型光谱仪采集木材样本横切面的近红外光谱曲线,采用Metric Learning算法进行光谱向量维度约简降维至4维(4D)。其次,改进闭集框架下的模糊推理分类器,根据模糊规则置信度和各维度隶属度概率的乘积构建Generalized Basic Probability Assignment(GBPA),再根据GBPA进行分类处理。在20个树种的具有不同的Openness指标下的近红外光谱数据集的分类识别对比实验表明,改进的开集模糊推理分类器(fuzzy reasoning classifier in an open set,FRCOS)优于现有的基于机器学习和深度学习的开集分类识别主流算法,具有较好的评价指标F-Score,Kappa系数及总体识别率。

基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计

船舶结构轻量化设计对于提高船舶的运载能力和实现更大的经济效益具有重要意义,针对传统优化设计方法建立优化模型时约束条件无显式表达的问题,提出基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计方法。首先,依据贝叶斯理论和核密度估计方法构建贝叶斯分类器,然后利用贝叶斯分类器代替隐式约束函数进行求解,最后以T型材的优化设计问题为例进行验证,并将优化结果对比约束条件可显式表达情况下的求解结果进行分析。基于单约束条件的贝叶斯分类器目标函数偏差低于2%,基于多约束条件的贝叶斯分类器求解目标函数偏差在8%左右,且不同的贝叶斯分类器设计方法会对优化求解结果精确程度产生影响。使用贝叶斯分类器做出决策边界能代替实际边界进行优化求解,验证了贝叶斯分类器驱动求解器寻优的可行性,对解决约束条件无显式表达的问题提供了新思路。

基于贝叶斯分类器和回波物理特征的C波段雷达非气象回波识别方法和性能分析

天气雷达在观测过程中,通常会受到非气象因子的干扰,产生非气象回波,从而严重影响雷达定量降水估计的精度和短临降水预报的性能。本文使用陕西省西安、延安等7部C波段多普勒天气雷达的体扫观测,构建了基于贝叶斯分类器和回波物理特征的质量控制方法:首先人工提取每部雷达的降水回波、地物回波和晴空回波的反射率因子,并基于提取的不同类型雷达回波,分析了陕西省7部雷达不同类型雷达回波的反射率因子、反射率因子水平纹理、反射率因子沿径向的变化梯度、5 dBZ回波高度、反射率垂直梯度的变化特征,统计得到不同类型雷达回波对应特征量的概率密度分布函数;然后基于统计的概率密度分布函数建立贝叶斯分类器,对雷达回波进行初步识别;在此基础上,结合雷达回波物理特征设计了太阳尖峰识别方法、孤立点去除方法和回波空洞填补方法,进一步识别雷达回波;最后去除非气象回波,得到质量控制后的降水回波数据。利用2019年7~9月陕西省7部雷达的体扫观测数据,系统地分析了雷达质量控制方法的性能,同目前陕西省业务运行的雷达数据质量控制结果进行了对比分析,并使用HSS评分(Heidke skill score)评估了质量控制结果的准确率。结果表明,研发的基于贝叶斯分类器和回波物理特征的雷达质量控制方法能够较好地识别降水回波和非降水回波,识别效果优于业务使用结果,7部雷达数据质量控制结果的HSS评分均在0.75以上。

面向投票类AI分类器的零冗余存储器容错设计

投票类分类器广泛应用于多种人工智能(Artificial Intelligence,AI)场景,在其电路系统中,用于存储已知样本信息的存储器易受到辐射、物理特性变化等多种效应影响,引发软错误,继而可能导致分类失败。因此,在高安全性领域应用的AI分类器,其存储电路需要进行容错设计。现有存储器容错技术通常采用错误纠正码,但面向AI系统,其引入的冗余会进一步加剧本就面临挑战的存储负担。因此本文提出一种零冗余存储器容错技术,采用纠正错误对分类结果的负面影响而非纠正错误本身的设计思想,利用错误造成的数据翻转现象恢复出正确的分类结果。通过对k邻近算法进行实验验证,本文提出的技术在不引入任何冗余的情况下可达到近乎完全的容错能力,且相比于现有技术,节省了大量硬件开销。

一种可用于肝癌呼气信号鉴别的改进AdaBoost级联分类器

为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率,本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器,并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先,对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集,先后利用不同的机器学习算法,采用K折交叉训练和投票法得到多个子分类器;接着,将多个子分类器加权组合得到一个改进的AdaBoost分类器;然后,再次自助划分训练样本,以新的训练子集训练得到另一个AdaBoost分类器;最后,将两个AdaBoost分类器串联形成级联分类器。测试样本送入该级联分类器后,按照级联规则,潜在的异常样本将被反复筛查。以电子鼻采集到的120名志愿者的呼气信号的Relief优化特征集为训练样本,构建改进AdaBoost级联分类器,并对40例测试样本进行鉴别。结果表明,该级联分类器可有效区分出测试组中的肝癌患者和健康人的呼气信号,平均敏感性为93.42%,明显优于传统AdaBoost级联分类器,漏诊率显著降低。此外,该级联分类器的稳定性较好,精度的变异系数仅为3.95%。可见,改进AdaBoost级联分类器可有效提升分类器对肝癌呼气信号的检测能力,对实现基于呼气检测的肝癌无创普及性筛查技术的研究具有重要意义。

基于多判别器辅助分类器生成对抗网络的故障诊断方法研究

在强冲击、强辐射、极高温等极端恶劣的工作环境下,机械设备的故障模式复杂多样,获得充足且有效的故障数据变得非常困难甚至难以实现,以致故障诊断的准确性受限,后续检修维护方案难以有效制定。针对这一问题,提出了一种多判别器辅助分类器生成对抗网络的数据增强算法。通过设置3个判别器、1个生成器并添加独立的分类器,构建了新的辅助分类器生成对抗网络模型。针对在该模型训练中存在的不稳定性问题,通过引入Wasserstein距离构造新的损失函数,并采用稳定性更具优势的单边软约束正则化项替换原有的L2梯度惩罚项来解决模型崩溃问题;在此基础上,采用高效通道注意力机制来进一步提高模型的特征提取能力。将所提出的模型应用于扩充机械设备故障数据集,辅助深度学习智能诊断模型的训练。多个故障数据集扩充实验表明,与现有模型相比,新模型所生成数据的质量更高,故障诊断的准确率也得到进一步提高,因此具有较高的应用价值。

基于贝叶斯衍生分类器的社交网络用户影响力评价模型

为了防止社交网络中的负面信息快速传播,则需要通过评价社交网络中用户的影响力来找出影响力大的社交网络节点。针对传统算法在社交网络领域中交叉特性缺失的问题,结合高斯贝叶斯衍生分类器,提出一种网络用户影响力评价模型。该模型结合用户活跃度、用户联系度、用户覆盖度等维度,建立社交网络用户影响力刻画指标,同时考虑社交网络用户之间的关系特征和用户自身的行为特征,降低僵尸粉和垃圾社交网络对网络评价结果的影响,通过建立连续属性朴素贝叶斯分类器方法,提出基于高斯贝叶斯衍生分类器的模型求解方法。使用新浪微博中152059423条媒体报纸用户评论作为实验数据,分析影响该评价模型的关键因素,利用仿真软件完成和HRank等传统模型对比实验,结果表明,该模型体现了社交网络用户的交叉特性,提升了模型的实用性,相比于其他传统算法,该模型分类误差更趋于稳定,分类结果的误差率更低,适应性更好。

基于大数据随机样本划分的分布式观测点分类器

观测点分类器(OPC)是一种试图通过将多维样本空间线性不可分问题转换成一维距离空间线性可分问题的有监督学习模型,对高维数据的分类问题尤为有效。针对OPC在处理大数据分类问题时表现的较高训练复杂度,在Spark框架下设计一款基于大数据的随机样本划分(RSP)的分布式OPC(DOPC)。首先,在分布式计算环境下生成大数据的RSP数据块,并将它转换为弹性分布式数据集(RDD);其次,在RSP数据块上协同式地训练一组OPC,由于每个RSP数据块上的OPC独立训练,因此有高效的Spark可实现性;最后,在Spark框架下将在RSP数据块上协同训练的OPC集成为DOPC,对新样本进行类标签预测。在8个大数据集上,对Spark集群环境下实现的DOPC的可行性、合理性和有效性进行实验验证,实验结果显示,DOPC能够以更低的计算消耗获得比单机OPC更高的测试精度,同时相较于Spark框架下实现的基于RSP模型的神经网络(NN)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)和K最近邻(KNN),DOPC分类器具有更强的泛化性能。测试结果表明,DOPC是一种高效低耗的处理大数据分类问题的有监督学习算法。

结合像素注意力与分类器解耦的小样本遥感图像目标检测

针对小样本遥感图像中实例标注缺失导致的前景类与背景类混淆的问题,提出了结合像素注意力与分类器解耦的小样本遥感图像目标检测方法。本方法设计一种新颖的像素注意力特征金字塔结构以捕获更重要的空间和通道语义信息,从而在抑制背景噪声的同时突出目标的关键特征。此外,将标准分类器解耦为两个并行检测头,分别处理前景类和含噪的背景类,以缓解分类器的偏置分类问题。提出的方法在两个公共遥感数据集上进行实验,结果表明,与目前最新的方法相比,所提方法在DIOR数据集上平均精度提升了4%~7%,在NWPU VHR-10数据集上平均精度提升了11%~17%,检测性能良好。

基于多期动态增强CT影像组学特征和多分类器分层融合模型预测肝细胞癌的微血管侵犯

目的探讨预测肝细胞癌(HCC)患者是否发生微血管侵犯(MVI)而提出了一种基于多期动态增强CT(DCE-CT)影像组学特征和多分类器分层融合的预测模型。方法回顾性收集2016年1月~2020年4月广州市第一人民医院111例经病理证实的HCC患者的术前DCE-CT图像。分别在早期动脉期(EAP)、晚期动脉期(LAP)、门静脉期(PVP)和平衡期(EP)进行了感兴趣容积(VOI)的勾画,并从中提取出这4个期相的影像组学特征。利用经过筛选后的特征子集分别训练7种基于不同算法的分类器,得到不同期相下的多个基分类器。然后采用一种新型的基于多准则决策的权重分配算法,按照分层融合的策略依次对同一期相下多个基分类器以及提取了不同期相信息后的模型进行融合,最终得到基于多期DCE-CT影像组学特征和多分类器分层融合预测模型。采用五折交叉验证的方法和ROC曲线下面积(AUC)、准确率(ACC)、灵敏度(SEN)和特异度(SPE)4种评价指标来定量评价所提出的预测模型的性能。提出的模型与使用单一期相或多个不同期相的融合模型、基于单期相单分类器的模型、不同基分类器多样性的模型以及八种基于其他集成方法的分类器模型进行定量比较。结果提出的模型预测HCCMVI的性能在融合4个期相及7种分类器后达到最优,AUC、ACC、SEN和SPE分别为:0.828、0.766、0.877、0.648。对比实验显示,所提出的模型性能优于基于单期相单分类器的模型以及其他集成模型。结论基于多期DCE-CT影像组学特征和多分类器分层融合模型能够很好地预测HCC的MVI情况,相比于其他模型具有较大的性能优势。