基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

现代文本分类技术研究

分析了当前的文本分类技术,总结了文本分类需要解决的问题;在详细比较了各种不同的分类算法以及文本模型以后,为进一步开展优化以及提高文本分类技术的研究工作提供了一些参考和建议。     

基于步态特征的人体身份识别

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,具有广泛的应用前景.首先,给出了步态识别的特点;其次,根据步态序列图像的预处理、特征处理和识别分类三个阶段,阐述了目前所采用的主要技术及各种技术的主要优缺点;最后,提出了步态识别的应用前景和目前存在的主要问题.     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。     

自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用

通过分析柴油机在磨合期、不同摩托小时和拉缸等典型状态下的振动信号样本,计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,按照类别可分离性判据进行特征选择,寻找出能够代表发动机不同状态的有效特征参数,同时降低特征向量空间的维数,最后利用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)进行发动机不同状态的分类.分析结果表明,SOFM能够对各类模式进行有效的分类,准确率达到92%以上.     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

指控信息特征的分析与捕获方法

为了进一步提高指挥信息系统的信息推荐效率,从信息本身和用户两个角度出发分析了指控信息的形式化描述方法,并提出了基于文本分析和配置文件描述的特征捕获方法。经案例验证,该方法对于军事应用中的信息推荐技术有一定的支持作用。     

基于信息增益和相关性的判定树特征选择算法

特征选择是模式识别中需要解决的一个重要问题.针对已知类标号的样本集合,从特征的分类信息和特征间相关性2个方面出发,提出了一种基于信息增益和相关性的判定树特征选择算法.该算法是一种有监督方法,先采用信息增益度量特征的分类区分度,采用相关系数度量特征的冗余度,然后建立判定树,则树中的节点即为选择出的特征.     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

K-近邻法的文本分类算法分析与改进

文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一.在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法.改进后的K-近邻法避免了K值的搜寻过程.降低了计算复杂性,提高计算效率.最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性.