共查询到20条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
提出了一种基于分支定界算法的白细胞图像特征选择方法,该方法可有效降低特征空间的维数,加速分类器的速度.为验证方法的有效性,分别用106个原始特征和从106个特征中选择35个最优特征进行分类实验.结果表明,两种情况的分类效果无明显改变,有效缩短了分类器的分类时间. 相似文献
2.
特征-决策层多分类器融合的知识发现方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为进一步提高多分类器系统的分类性能,提出了一种基于知识发现的特征决策层多分类器融合新方法.各分类器工作于具有互补分类信息的不同特征空间且其类型由不同的类间可分性度量决定.各分类器输出的不确定性度量从建立的多个决策表中导出,并具有条件mass函数的形式.进而基于广义粗集模型和Dempster-Shafer理论(DST)构造了一种新颖的特征决策层融合框架.高光谱遥感图像的分类实验表明,与多数表决融合(PV)相比,所提出的方法可有效提高多分类器系统的分类性能. 相似文献
3.
评估指标体系的选取是企业信用评估的首要问题，它是一个特征选择问题。文章提出了一种针时SVM组合技术的拆分特征选择方法，其主要思想是时SVM组合中的各个分类器分别进行特征选择，再采用不同的特征子集作为各子分类器的输入，进行组合建模与预测。文章从filter和wrapper相结合的思想出发，进行了子分类器的特征选择；之后，针对企业信用评估问题的特点，采用了二叉树结构作为SVM的组合策略。实验表明，拆分特征选择方法能选出规模较小、具有一定差异的关键指标集，提高了模型的分类性能，并且具有计算简单，运行快速的优点。 相似文献
4.
《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(5)
针对传统的特征选择方法在非平衡数据集中分类效果不理想的问题,提出了一种适合非平衡数据分类的改进特征选择方法.该方法将集中度和分散度相结合,同时考虑到在文本长短不一时词频对文本分类的作用,得到一种新的词频归一化方法,实现了对传统特征提取方法的改进.另一方面,将三支决策思想引入到朴素贝叶斯算法,得到了NB-三支决策分类算法,并将该算法应用到非平衡数据集的分类.通过两组实验对比结果表明:改进特征选择方法较CHI和IG方法,处理非平衡度高的数据集分类效果较好;选取相同的特征选择方法和数据集,NB-三支分类器比NB-分类器的分类效果好.选用本文提出的改进特征选择方法和NB-三支分类器,在处理非平衡度高且文本长短不一的数据集时,分类效果有一定提升. 相似文献
5.
近年来基于Adaboost的人脸检测算法因其快速和可接受的检测率得到了成功的应用,但Viola-Jones学习算法需要对级联分类器的每一个特征反复训练弱分类器显得非常缓慢。本文给出了一种新的级联检测器节点分类设计方法,首先将每个节点所有弱分类器的训练移到循环外,然后选择使强分类器有最小错误率的特征集代替选择单个最小加权误差的特征生成强分类器。实践表明该训练速度快于Viola-Jones的方法。 相似文献
6.
在模式分类领域,分类器特征输入的选择对分类效果是至关重要的.我们提出了一种新的基于相对熵的特征选择AdaBoost方法.在该算法中,引入相对熵度量两类间的距离.在每一轮中,选择最优特征作为二维分量分类器的输入.随着权值的改变,在每一轮中特征的选择也不同.最后,由一组弱分类器结合而成的强分类器.实验表明,与遍历搜索的AdaBoost算法相比,该算法的检测正确率提高了5%,而时间缩短了20%以上. 相似文献
7.
朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法,为了对海量的视频进行分类,提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的视频分类方法。首先,对视频进行特征提取,提取纹理、颜色以及亮度三种反映其类别的特征。在提取到视频的颜色、亮度以及纹理特征之后,然后进行基于朴素贝叶斯分类器的视频分类。对于输入的几种特征,采用极大似然估计,直至完成最终的分类。实验结果表明,提出的视频分类方法取得了较为准确的分类结果,对篮球、足球、斯诺克等5个运动项目均取得了90%以上的分类准确性。 相似文献
8.
为解决不同光照条件下皮肤难以检测的问题,提出一种基于代价敏感性CS-AdaBoost算法的皮肤分类器。通过对皮肤像素提取6个基于亮度值的像素特征,并循环选取特征,使用基于CS-AdaBoost算法程序训练最佳弱分类器,通过对所有最佳弱分类器的加权线性组合得到最终的皮肤分类器。由于在算法程序中引入了代价因子θ,使分类结果偏向总错分代价较小,即提高了皮肤样本的分类正确率。使用SDD皮肤数据库评估该皮肤分类器性能,结果表明,该皮肤分类器分类正确率达到了85%,比传统皮肤分类方法提高了5%。 相似文献
9.
针对现有乐器分类研究中存在的使用特征量过多、分类准确率有待提高等问题,提出了一种特征量少、准确度高的乐器分类方法。基于Relief算法的主成分特征提取方法,计算出各特征量的权重,设计3层的神经网络分类器。根据所提算法和分类器,使用8项音频特征与传统的24项MFCC特征,分别对中西方9种乐器进行了分类实验,并分别使用权重最高的4、5、6项特征进行分类实验。结果表明,所提出的音频特征相比于传统MFCC特征对乐器分类的平均准确率更高,达到94.84%,且特征量更少,说明基于Relief算法的主成分特征提取方法能有效减小低相关性特征对分类准确率的影响。 相似文献
10.
通过分析树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器,提出了一种选定根节点方法,此方法基于概率论的观点,构造生成树时选择两依赖属性中个数较大的属性作为根节点.依此对TAN分类器的构造方法进行了改进(改进的分类器简称CRTAN),将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN分类器进行了实验比较.实验结果表明,此分类方法的分类性能要优于TAN分类器. 相似文献
11.
提出一种基于Boosting BP神经网络的交通事件检测方法.以上下游的流量和占有率作为特征,BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用一种调整权值分布,限制权重扩张的改进的Boosting方法,分类器以加权投票方式进行分类决策.实验结果表明该交通事件检测算法是有效的. 相似文献
12.
13.
丁琼 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,29(7):14-15
文本自动分类技术是自然语言处理的一个重要的应用领域,是替代传统的繁杂人工分类方法的有效手段和必然趋势.本文简要介绍了文本分类的特征提取算法,并通过实验比较了各种提取算法在KNN中的性能.实验表明IG、MI、CE、χ2、WE五种特征提取方法在KNN分类器中性能接近,互信息(MI)特征提取方法随着特征数的提高分类性能提高地较快,当特征数目较小的时候分类性能极差. 相似文献
14.
15.
16.
黄轩 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2013,(1):7-11
通过研究视频汉字识别问题,提出了关于视频中汉字跟踪及分割算法。首先,提取视频样本特征,采用K均值算法进行聚类作为第I次分类,之后,采用多个BP(back propagation)神经网络进一步细分一次分类后的结果作为二次分类。最后,对以上算法进行了实验验证,结果证明这些算法是有效的,多层分类器较单一的BP神经网络分类器识别率更高。 相似文献
17.
基于Web超链接结构信息的网页分类技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
充分利用相邻网页（包括链人和链出）的相关信息,提出一种基于Web超链接结构信息的网页分类改进方法．其方法分为5步：（1）预处理训练集,提取文本信息和超链接结构信息;（2）抽取特征向量和训练一个Web页面的全文本分类器;（3）根据网页的各个人口的锚点文本和扩展锚点文本创建虚文档,用虚文档代替Web页面全文本训练一个虚文档分类器;（4）利用Naive Bayes方法协调两个分类器得到初步分类结果;（5）利用链出网页对初步分类结果进行修正,得到最终分类结果．根据改进方法实现了网页自动分类原型系统,并进行分类实验,实验表明该方法有效提高了分类性能． 相似文献
18.
粗糙集和神经网络作为不确定性计算的两种重要工具,它们具有很强的互补性。在分析了两种理论的特点之后,得出了一种多神经网络分类器的组合方法,新方法根据对数据集进行约简的结果得到多个与数据相关的且相互独立的神经网络分类器,然后根据属性重要性概念将多个分类器组合起来。对比实验证明,该分类器具有较好的分类效果和性能。 相似文献
19.
提出了一种人脸关键点检测方法,该方法用了少量的正面图像,不用归一化人脸图像,而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法,可以很好地解决多类分类问题,虽然LBP特征简单,但其可以包含大量的纹理信息。利用改进的LBP特征与随机森林相结合,构成一种对人脸关键点检测的方法。通过高斯平滑图像的LBP特征的提取,对每个点生成特征,计算出有用的特征作为正例,并且与反例集合变为训练集。通过随机森林分类器进行分类,误差率较低,仅在10%左右。 相似文献
20.
TF-IDF是文档特征权重表示常用方法,但不能真正地反映特征词对区分每个类的贡献。故针对网页分类中特征选择方法存在的问题,加入网页标签特征权重改进TF-IDF公式,提出了一种比较有效的网页分类算法,实验结果表明该方法具有较好的特征选择效果,能够有效地提高分类精度。 相似文献