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8 Articles

基于支持向量机的地层识别研究北大核心CSCDCSTPCD
Authors：赵磊李国和马现峰
《计算机工程与应用》 Issue 35,2006
Keywords：支持向量机判断函数分类正确率测井
Abstract：为了实现地层识别,根据测井数据建立SVM地层识别模型,并且该模型以径向基函数为核函数.通过对SVM分类器中惩罚参数优选,结合实际需要并加入一个判断函数,提高了SVM分类器的分类正确率.试验表明:SVM分类器应用在地层识别中效果良好,而且具有广阔的应用前景.
一种新型拉普拉斯电极的设计及其在脑机接口中的应用北大核心CSCDCSTPCD
Authors：周鹏曹红宝熊屹张爽王明时
《传感技术学报》 2007年9期《传感技术学报》 Issue 9,2007
Keywords：拉普拉斯电极脑电头皮拉普拉斯电位脑机接口分类正确率
Abstract：为了提高脑机接口的分类正确率,设计了一种基于三同心圆环的拉普拉斯电极,此电极能够快速测量4阶精度的头皮拉普拉斯电位(LEEG),具有极高的空间分辨率和定位性能.基于九点法表面拉普拉斯电位估算理论,推导了此三同心圆环拉普拉斯电极直接测量LEEG的原理.通过与传统EEG测量对比实验表明,此三同心圆环拉普拉斯电极在左右手运动想象的脑机接口中能够显著地提高分类正确率,并且简单易用,具有很大的实用价值.
不同DNA序列映射对频谱3-周期性的影响北大核心CHSSCDCSTPCD
Authors：邵建峰邵伟严晓华赵剑
《南京工业大学学报（自然科学版）》 Languages
Keywords：3-周期性序列映射基因识别信噪比阈值分类正确率敏感性非震荡性
Abstract：DNA符号序列经过数值映射后其数字序列所具有的频谱3-周期性被认为是用来区分编码区和非编码区的一个重要特征.将常见映射分为4类,讨论了各类映射之间的关系;使用Parzen窗口密度估计法确定不同映射下的3 -周期信噪比阈值,并利用在该阈值下的分类正确率指标对不同映射进行了评价；依据移动序列信噪比曲线给出敏感性、非震荡性2种指标,比较了不同映射在利用3-周期性进行基因编码区域识别上的优劣性.
基于包络指纹特征的辐射源分类识别技术北大核心CSCDCSTPCD
Authors：金丽洁黄桂根李品魏耀
《现代雷达》 2020年1期《现代雷达》 Issue 1,2020
Keywords：辐射源个体识别指纹特征匹配方法分类正确率
Abstract：辐射源识别技术是当前电子侦察的重要研究方向.文中利用雷达模拟器的脉冲包络指纹特征,构建特征数据库,提出一种新的指纹特征向量匹配识别方法.该方法根据自适应评分机制,衡量不同特征向量之间的相似性,实现对辐射源脉冲的分类和识别处理.利用同型号雷达模拟器的外场实录数据,验证了该识别方法的有效性,分类性能优于传统的M-距离法.文中还定量分析了辐射源分类正确率与信噪比的关系,结果表明,分类正确率与SNR成正相关,当信噪比高于20 dB时,分类正确率超过95％.
基因表达数据聚类分析方法的比较北大核心CSCDCSTPCD
Authors：张瑾岳超章元明
《南京农业大学学报》 Issue 6,2014
Keywords：聚类分析Cali(n)ski-Harabasz指数灵敏值分类正确率基因表达谱
Abstract：通过生物信息学分析方法,利用广泛使用的基因芯片技术产生的数万个基因表达数据,揭示基因的功能和相互作用.聚类分析是一种主要的生物信息学分析方法,能高效发掘功能一致的基因.针对基因表达谱聚类分析方法较多、应用者选择方法困难的问题,本研究利用3组基因表达谱模拟数据和1组酵母菌基因表达实际数据,通过Cali(n)ski-Harabasz指数、灵敏值和分类正确率3个指标,比较了平滑样条聚类、数量性状关联聚类和局部逼近模糊聚类法3种经典方法.结果…Search
一种新的最大相关最小冗余特征选择算法北大核心CSCDCSTPCD
Authors：李顺勇王改变
《智能系统学报》 2021年4期《智能系统学报》 Issue 4,2021
Keywords：特征选择冗余度相关度降维分类分类正确率支持向量机T检验
Abstract：传统的基于特征选择的分类算法中,由于其采用的冗余度和相关度评价标准单一,从而使得此类算法应用范围受限.针对这个问题,本文提出一种新的最大相关最小冗余特征选择算法,该算法在度量特征之间冗余度的评价准则中引入了两种不同的评价准则;在度量特征与类别之间的相关度中引入了4种不同的评价准则,衍生出8种不同的特征选择算法,从而使得该算法应用范围增大.此外,由于传统的最大相关最小冗余特征选择算法不能根据用户实际需求的数据维度进行特征选择.所以,引入…Search
改进蚁群算法在SVM参数优化研究中的应用北大核心CSCDCSTPCD
Authors：高雷阜张秀丽王飞
《计算机工程与应用》 Issue 13,2015
Keywords：支持向量机蚁群优化算法参数优化分类正确率
Abstract：支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力，而其参数优化缺乏理论指导，在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数，对蚁群算法进行改进，引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则，利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和较强的鲁棒性，以求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明，改进蚁群算法在SVM参数优化选取中具有更好的寻优性能，具有较高的分类准确率；该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。
基于高光谱信息的烟叶分级方法比较北大核心CSCD
Authors：李士静潘羲陈熙卓朱均燕吴碧致谢小芳温永仙
《烟草科技》 2021年10期《烟草科技》 Issue 10,2021
Keywords：烟叶分级高光谱预处理分类模型特征波段分类正确率
Abstract：为解决传统烟叶分级因人为主观因素造成烟叶等级识别率低等问题,基于不同等级烟叶高光谱数据集A和B,分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)3种预处理方法,以及随机森林(RF)、极限学习机(ELM)、梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM)4种分类模型对烟叶分类正确率的影响,并进一步探讨了高光谱数据经MSC预处理后,利用F-Score算法选取特征波段,在不同特征波段数量…Search