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基于voting集成的智能电能表故障多分类方法北大核心CSTPCD
作者：肖宇黄瑞刘谋海刘小平袁明高云鹏
发表期刊：电测与仪表 2024年7期
关键词：智能电能表故障分类voting集成粒子群寻优多分类
摘要：为提升智能电能表故障准确分类能力,助力维护人员迅速排除故障,提出基于投票法voting集成的智能电能表故障多分类方法.针对实际智能电能表故障数据进行编码预处理,基于皮尔逊系数法筛选智能电能表故障分类关键影响因素,结合合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法解决数据类别不平衡问题,由此建立模型所需数据集,再通过投票法进行模型融合,结合粒子群PSO(part…查看全部>>
一种动态的主动多分类方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：郭金玲樊东燕郭虎升
发表期刊：数据采集与处理 2016年1期
关键词：主动学习多分类动态主动多分类分位计数轮换学习
摘要：在面向大数据问题的应用领域中,由于现实世界的多样性和复杂性,经常会遇到大规模的多类别数据挖掘问题,传统的多分类方法一方面存在着超平面不平衡更新的问题,另一方面学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类.针对这个问题,本文提出了一种改进的动态主动多分类(Dynamical active multiple classification,DYA)方法,该方法通过将死锁、激活等概念引入到主动多分类过程,在主动多分类过程中随着分类…查看全部>>
手写体汉字识别的二叉树SVM算法研究CSTPCD
作者：朱程辉项思俊
发表期刊：计算机技术与发展 2009年9期
关键词：脱机手写体汉字二叉树支持向量机多分类
摘要：脱机手写体汉字识别具有重要的理论意义和实践价值,目前在小字符集方面取得了比较好的效果.对大字符集来说,仍在进行研究.为了解决大字符集的手写体汉字识别问题,一般采用多层分类的方法.根据汉字的繁简和字型结构,构造了五级的二叉树SVM模型进行汉字集的粗分类,给出了模型的构造方法.在每级分类识别当中,采用不同的汉字特征和核函数,利用"one-against-rest"算法进行细分类识别.仿真实验表明,该方法能对手写体汉字分级分类识别,具有较高的识别率.
改进随机森林在Android恶意检测中的应用
作者：朱月俊文爽李剑
发表期刊：信息安全研究 2017年11期
关键词：安卓恶意软件多分类随机森林特征子集交叉验证
摘要：为了提高Android恶意软件多分类问题的效率,提出了一种改进的随机森林算法.针对随机森林构建过程中每个节点分裂时选取的特征子集进行优化,同时采用交叉验证方法进行模型优化.实验结果表明,在将Android应用划分为正常应用、短信木马、间谍软件、僵尸网络问题上,改进的随机森林算法分类性能优于原始的随机森林算法,具有较高的精确率(94.0％)和召回率(90.5％).能够有效检测出Android恶意软件类型,保护设备安全,保障用户信息和财产安全.
一种基于改进NISD的偏二叉树马田系统的数据多分类算法北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
作者：孙叶芳张月义茅婷周慧
发表期刊：统计与决策 2022年16期
关键词：马田系统多分类改进的类间相似方向数偏二叉树
摘要：为解决马田系统多分类算法存在的样本重复训练以及分类准确率下降等问题,文章提出了一种基于改进的类间相似方向数(Number of Inter-class Similarity Direction,NISD)的偏二叉树马田系统多分类算法。该算法利用马氏距离改进类间相似方向数,获得更为科学的样本分类顺序,依此顺序自上而下生成整个偏二叉树,在非叶子节点构造马田系统二分类器,生成最终的分类模型。对于含k个类别的待分类样本,该算法只用训练k-1个…查看全部>>
基于组合神经网络的物联网入侵检测方法
作者：曾凡锋谢世游王景中
发表期刊：网络安全与数据治理 2022年10期
关键词：物联网入侵检测全局特征提取组合神经网络多分类
摘要：针对物联网流量入侵检测的全局特征提取问题,对现有的网络入侵检测方法进行了改进,提出了一种基于组合神经网络的入侵检测方法.首先利用一维密集连接卷积神经网络对数据集中流量的空间特征进行提取;然后利用门控循环神经单元进一步提取时序特征,完成对物联网流量数据的时空特征提取;最后采用UNSW-NB15和Bot-iot数据集对组合神经网络模型进行多分类训练和测试.实验结果表明,所提方法在准确率以及其他评价指标方面均有一定的提高,表明了该方法的有效性.
基于SVM的多分类器构造算法的研究CSTPCD
作者：成洪静陈立潮张英俊李静
发表期刊：计算机技术与发展 2008年12期
关键词：支持向量机回归机多分类分类器
摘要：在对传统的多类分类算法研究的基础上,针对基于二值分类器的多分类器构造算法存在的预测精度低、训练时间长的缺点,提出了一种基于SVM的组合回归机构造多类分类器的算法.该算法解决了二值分类器方法中存在的信息丢失问题,同时避免了由于参数调整而造成的计算代价过大的问题.实验结果表明:新的SVM多分类算法大大降低了计算代价,提高了运行效率和预测的精度,减少了运行时间.
基于加权支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别北大核心CSCDCSTPCD
作者：胡根生张学敏梁栋黄林生
发表期刊：农业机械学报 2013年5期
关键词：松材线虫病害遥感图像状态识别加权支持向量数据描述多分类
摘要：利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别.首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函…查看全部>>
基于支持向量回归的单步多分类算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：吴广潮邵壮丰
发表期刊：计算机工程与应用 2007年32期
关键词：回归支持向量机加权最小二乘支持向量机多分类
摘要：分析了利用支持向量回归求解多分类问题的思想,提出了一种基于局部密度比权重设置模型的加权最小二乘支持向量回归模型来单步求解多分类问题:该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权最小二乘支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器.为验证算法的有效性,对UCI三个标准数据集以及一个随机生成的数据集进行实验,对比了多种单步求解多分类问题的算法,结果表明,提出的模型分类精度高,…查看全部>>
分割虚拟人切片数据的SVM多类分割方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：薛志东隋卫平李利军
发表期刊：计算机应用研究 2007年8期
关键词：数字虚拟人支持向量机多分类图像分割
摘要：针对虚拟人切片数据量大、解剖结构复杂等特点,对分割虚拟人切片图像的基于二叉树SVM多类分割方法进行研究.基于二叉树的SVM多类分割方法较其他SVM多分类方法更符合人们分割虚拟人切片图像的习惯,而且能获得较高的分割性能和质量.通过对该方法的性能分析,为组织高效的二叉树SVM多类分割方法提供了理论支持.

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