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为您找到包含“classifier”的内容共314

Zheng Qinghua

1The naive Bayesian classifier is a simple and effective approach to classifier learning. However

2008-01-06

国家自然科学基金(60373105

国家自然科学基金(60473136

教育部博士点基金(20040698028

国家科技攻关重大项目(2005BA115A01

School of Electronics and Informatics,Xi'An JiaoTong University

#Computer Science and Technology#

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崔恺旭,刘知青

2019-03-18

Bagging算法是一种有效的提高分类任务中分类器性能的集成学习算法。文章提出一种Bagging算法中加权投票法权重的设置策略,该策略基于基分类器自身的性能去设置该基分类器在加权投票法中的权重。文章理论在图片分类数据集上进行验证,通过在图片分类数据集上的实验结果表明,文章中提出的加权投票法权重设置策略对于提高对分类器的分类准确率和泛化能力等各评价指标均有效,并且根据不同的基分类器性能指标来设置权重最终分类器的效果不同。

School of Software Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of Software Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#计算机科学技术#

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刘君臣,邓喀中,黄燕

2009-04-15

多分类器融合的方法在一定程度上可以弥补单个分类器的不足,提高分类精度。同时,避免了为提高分类精度而增加单个分类器结构的复杂度。本文对多分类器融合的各种方法进行了系统全面的归纳分析,并利用IDL语言开发出一个多分类器融合系统。实践证明,多分类器融合能够明显提高遥感图像的分类精度。

中国矿业大学环测学院,中国矿业大学环测学院,中国矿业大学环测学院

#测绘科学技术#

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仝瑶瑶

2010-03-12

选择性贝叶斯分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性提高分类准确率。针对高维数据,在类别最大相关和属性最小冗余的特征选择方法基础上,提出一种类相关性影响可变的选择性贝叶斯分类方法。通过加入调节因子,来改变类别相关性大小的影响程度从而提高分类准确率。调节因子由交叉验证的方法得到。4组UCI数据集的实验结果表明:改进后的选择性贝叶斯分类器有着较好的分类效果。

中国矿业大学信息与电气工程学院

#电子、通信与自动控制技术#

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陈新泉

2006-05-05

为解决海量数据集的分类器构造难题,本文提出一种将基于小样本的分类器和基于多个大样本的多聚类器集成相结合的分类器优化方法。接着将多聚类器集成的结果如何融入优化小样本分类器作了初步说明,目的是为了提高分类器的稳定性和模型简洁性。针对具有有序类别性的一类问题,给出一种更简洁更高效的建模方法并给出其误差分析。最后通过一个人工数据集对本文的方法进行仿真实验验证,证实了这种优化方法具有一定的意义。

华南理工大学计算机科学与工程学院

#计算机科学技术#

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王喆,陈松灿

2010-05-14

本文从原始单视角的向量模式衍生出多种多视角的矩阵表示,从而基于新产生的多种矩阵表示设计出一种新的多视角分类算法。具体过程是,首先将原始单视角模式的向量表示重组成多种矩阵表示形式,接着再将一种给定的分类器重构成能处理多种矩阵模式表示的多个分类器,将每个新生成的分类器视为对原单视角模式一个新视角下的学习,从而形成了一组对原单视角模式有新描述的多视角分类器算法,最后对这些生成的多个视角下的分类器采用一联合而非分离的学习过程。在实践中,本文采用向量型正则化Ho-Kashyap分类器模型(Modification of Ho-Kashyap algorithm with Squared approximation of the misclassification errors, MHKS)作为基分类器,根据不同的矩阵表示形成多个矩阵型的正则化Ho-Kashyap分类算法(Matrix-pattern-oriented MHKS, MatMHKS),最后对多个MatMHKS算法联合学习从而形成了一种新的多视角分类算法(MultiV-MHKS)。实验验证了所提算法的可行性与有效性。

华东理工大学计算机科学与工程系,南京航空航天大学计算机科学与工程系

#力学#

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ZHANG Cheng,WANG Jun

In this paper , we proposed a machine learning method based on the Na?ve Bayes classifier for

2013-03-04

Doctoral Program Fund of the Ministry of Eduction (No. 20093127110001

Mathematics and Science College, Shanghai Normal University, ShangHai 200234,Mathematics and Science College, Shanghai Normal University, Shanghai 200234

#Mathematics#

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段晶,鲁明羽

2010-11-10

朴素贝叶斯分类器是一种简单高效的分类器,但是其所依赖的属性独立性假设在真实问题中往往并不能成立。为了放松属性独立性约束来提高朴素贝叶斯分类器的泛化能力,研究人员已经进行了大量的工作。本文提出了基于关联分析的改进朴素贝叶斯分类器构造方法(BCCA)。在训练阶段,BCCA找到所有的频繁闭项集。在测试阶段,BCCA对于测试样本所包含的每个频繁闭项集构造一个分类器,通过集成这些分类器来给出预测结果。实验验证了该算法的可行性与有效性。

博士点基金(编号:20070151009

大连海事大学信息科学技术学院,大连海事大学信息科学技术学院

#计算机科学技术#

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李刚,万幼川

2017-11-27

多分类器融合分类是遥感影像分类领域的一个研究热点,它能提供比单一分类器更高精度的分类结果。其难点在于如何选择目标分类器和如何分配权值来融合这些分类器。提出了一种应用云模型的遥感影像多分类器自适应权值融合分类方法,自适应权值的确定通过两个过程来实现:首先,综合考虑样本总体分布和样本个体特征,应用云模型确定各个类别对样本的区分性能,以此计算样本的分类权值,使每个样本在每个类别都有一个与之适应的权值。其次,根据分类器输出向量的分布情况,确定分类器对类别的区分性能,以此计算分类器每个输出节点的权值,使每个样本在每个分类器的每个输出节点也有一个与之适应的权值。文中用Landsat TM影像做了分类实验,并用改进的RBF分类器构造多分类器融合系统,将单分类器和融合分类器的分类精度做了定量比较。实验结果表明,应用云模型的多分类器自适应权值融合分类方法能有效地提高遥感影像的分类精度。

高等学校博士学科点专项科研基金(20130141130003

School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University,Wuhan 430079,School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University,Wuhan 430079

#测绘科学技术#

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左蔚然,赵跃民,宋树磊,段晨龙,石常省

2006-10-29

介绍了主动式脉动气流分选的原理,研究了主动脉动气流分选装置在稀相条件下实现宽粒级、多组分、非均质物料按密度有效分离的机制。应用自主研发的主动式脉动气流分选机对2-0.5mm粒级废弃印刷线路板进行分选实验,考查了气流速度、脉动频率对分选效果的影响,并借助Design-Expert软件得到了分选效率的最优化公式。结果表明,主动式脉动气流分选装置比传统气流分选机有更优越的分选效果,当气流速度为5.1m/s,脉动频率为2.0Hz时分选效率可达90.01%。

教育部博士点基金(20030290015

江苏徐州中国矿业大学化工学院,江苏徐州中国矿业大学化工学院,江苏徐州中国矿业大学化工学院,江苏徐州中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州中国矿业大学环境与测绘学院

#环境科学技术#

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