基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

柴油机喷油压力波形的符号描述与结构模式分类

波峰和波谷是波形上基本的局部形态特征基于波峰、波谷之间的支配关系,本文提出了一种规则波形的结构特征抽取与符号描述方法,进而建立了一个基于该方法的柴油机喷油压力波形结构模式分类系统,并通过实例验证了该系统的有效性。     

多用户环境下信息系统的数据安全

本文针对多用户环境下信息系统设计过程中的数据安全性问题,提出对信息系统作子系统划分和子系统功能划分的两层分解思想,并根据实际开发的经验,总结防止非法访问数据库的手段和方法,设计建立信息系统用户体系和用户权限体系的过程与授权原理。     

自组织映射神经网络分类器

本文利用改进的自组织映射人工神经网络的方法完成分类问题。该方法由给定的模式样本训练网络,分类的结果由网络的输出直接给出,避免了估计概率密度函数时引入的误差。实验的结果说明了该方法的有效性。     

燃烧室前缘扩张角对旋转爆震冲压发动机的影响

针对圆柱形隔离段-燃烧室构型的旋转爆震冲压发动机,开展了总温为860 K、马赫数为2的来流条件下的直连式试验,探讨了燃烧室前缘扩张角(θ=30°,45°,60°,90°)对爆震波传播特性、工况范围及压力分布的影响。结果表明:当燃烧室前缘扩张角为90°时,燃烧模态均为爆燃燃烧;随着扩张角的减小,燃烧模态将会向锯齿波和混合模态(包含单波阶段)转换。当燃烧室前缘扩张角为30°时,旋转爆震的自持工况范围最宽且燃烧室压力最高;同时,随着燃烧室前缘扩张角减小,实现混合模态的当量比下限降低。此外,分析了燃烧模态对来流的影响,发现:锯齿波/混合模态燃烧室内存在的周期性高频压力扰动会使隔离段内的激波串位置前移;混合模态对超声速来流的影响最为显著。     

论单个军人队列动作的分类施训

单个军人队列动作是最基本的军事技能。依据《队列条令》,结合武警部队任务特点,从单个军人队列动作的运用实际出发,组训时分类施训,对提高武警部队的队列训练质量,必将起到巨大地推进作用。     

陕西某预备役团 分类施训成效显著

近日来,陕西某预备役团以强军目标为牵引,掀起新一轮军事训练热潮。训练中,他们结合部队实际情况,因连而异,因课而异,分层次,分类别,分任务施训,打牢了遂行应急救援任务的基础课目训练,     

基于卷积神经网络的空中目标粗分类研究

空中目标的准确分类与识别是防空作战的关键环节。将卷积神经网络应用到空中目标粗分类任务。实验基于Alex Net卷积神经网络模型,并利用建立的小规模数据集进行微调训练,从而提取目标特征并进行分类识别。再和利用HOG特征的分类方法进行对比实验,发现前者具有较大准确率的提升。得出利用卷积神经网络提取的特征具有更强大的表示目标的能力,为进一步实现跟踪空中目标打下实践基础。