分类预测中正判率的改进方法

评估分类预测模型优良性的做法是衡量其预测准确度,即正判率.文章从四个不同角度,构建基于混合策略的组合预测模型、持续学习的朴素贝叶斯分类器、变量集预处理、分阶段逐步实施的分类预测模型,讨论了如何审慎地选择或以恰当的方式运用一种或几种合适的分类算法,来有效地提升分类预测的正判率.其中,基于混合策略的组合预测模型对正判率的提升幅度明显,而持续学习的朴素贝叶斯分类器对模型优化也显得简单而有效.     

对朴素贝叶斯分类器的改进

分类是十分基础且很关键的数据分析技术,而基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类技术是当前数据分析领域的一个研究热点.文章针对条件独立性假设提出了基于主成分分析的改进方法,以期能够充分体现朴素贝叶斯分类器在分类中的优势,实现改进分类效果的目的.     

一类优化的BP网络分类器的设计

从实用、经济和高效的角度出发 ,提出了一种优化BP神经网络分类器的设计与实现方案 ,它具有较好的模块性 ,可移植性以及透明性。对于各种模式识别的情况 ,它具有一定的实用和参考价值     

基于一维距离像的雷达目标识别研究进展

现代高分辨雷达为雷达目标识别提供了新的途径,相应的高分辨一维距离像具有易获取和处理的特点,同时还能够揭示出目标径向结构的分布特性,因而在目标识别领域具有良好的应用前景.文中分析了基于一维距离像的雷达目标识别研究现状,包括一维距离像的模型、距离像特性分析、特征提取方法以及分类器的设计方法等,并且指出了高分辨一维距离像目标识别今后的研究方向.     

边界自适应三角模糊非线性优化支持向量分类器

为了提高对存在噪声的大规模数据集的分类效果,本文提出了一种边界自适应三角模糊非线性优化支持向量分类器BAT-FNOSVC.该分类器在支持向量分类器SVC的基础上引入边界自适应三角模糊隶属函数以更好地解决噪声带来的干扰问题,同时在模型中构造模糊列核矩阵及稀疏化函数,提高了算法的可解释性.对含噪数据集的实验结果表明,与采用...     

基于SODM的支持向量机的多分类器融合算法

为了解决支持向量机算法在大样本处理的“过学习”现象，文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法，应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器，解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点；同时，提出了一种自组织选择性融合算法，根据终止法则找到最优复杂度的融合模型，自主更新各分类器并调整其分类性能，把各分类器的分类结果融合为最终的分类，有效解决了大样本多分类器融合受子样本分布状态影响、各分类器学习能力相差过大的缺点，从而提高了训练效率和分类效率。     

基于粗糙集与广义关联度系数的贝叶斯中医证候分类模型

文章主要探讨了一种贝叶斯分类方法在肝炎后肝硬化中医诊断中的应用,介绍了粗糙集理论、广义关联度系数以及贝叶斯分类模型等数据挖掘技术。并且,运用粗糙集理论及广义关联度系数方法,对287例肝炎后肝硬化的症状、体征进行了属性选择。进一步,利用树增广的朴素贝叶斯分类算法,构建了肝炎后肝硬化中医证候分类模型。实验表明这种模型对肝炎后肝硬化的6种主要证候分类的符合率达83%。研究结果对肝炎后肝硬化的中医临床诊断具有参考意义。     

扩展Haar特征检测人眼的方法

人眼检测在人脸识别中起着非常重要的作用,其检测的准确性可以有效地提高人脸识别率。该文扩展了一种Haar特征,并基于该特征运用Adaboost算法对人眼进行准确检测。首先基于扩展的Haar特征运用Adaboost算法检测到眼睛和眉毛的粗轮廓,然后将粗轮廓的灰度图像制成模板,最后与眼睛和眉毛非常相似的图像样本进行匹配,从而准确检测到人眼。该方法有效地避免该由于眼睛和眉毛非常相似而引起的误判。     

静态手写签名验证技术综述

静态签名验证技术是基于人体特征的身份验证的重要技术之一.文章对目前的静态签名验证的基本过程、预处理、特征提取及目前常用的分类器分别作了介绍.最后,针对签名的变化性介绍了近年来的研究成果.     

基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的客户流失研究

针对电信客户流失预测问题的复杂性,融合自组织神经网络良好的连续属性值离散化优势、粗糙集理论出色的属性约简功能和蚁群优化算法全局的随机搜索特点,在模型集成技术和成本敏感学习理论的基础上,提出了一种新的基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的电信客户流失预测模型。构建该集成模型可分为4个阶段:(1)连续属性值的离散处理:利用自组织神经网络对连续属性值进行非监督离散化处理;(2)原始属性集的约简处理:使用粗糙集理论按属性重要性原则对离散属性进行约简;(3)子分类器的建立:分别使用NaiveBayes、Logistic回归、多层感知器和决策树等4种差异性很大的分类技术在约简属性集上建立4个对应的客户流失预测子分类器;(4)子分类器的集成:基于成本敏感学习理论,构建了4种不同的线性集成模型,采用蚁群优化算法求解集成模型的最优线性组合权重系数。将该模型应用于某电信客户流失预测,其实验结果表明该集成方法是可行且有效的。