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基于多模态特征融合监督的RGB-D图像显著性检测 被引量：16
1
作者 刘政怡 段群涛 +1 位作者 石松 赵鹏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期997-1004,共8页
RGB-D图像显著性检测是在一组成对的RGB和Depth图中识别出视觉上最显著突出的目标区域。已有的双流网络,同等对待多模态的RGB和Depth图像数据,在提取特征方面几乎一致。然而,低层的Depth特征存在较大噪声,不能很好地表征图像特征。因此... RGB-D图像显著性检测是在一组成对的RGB和Depth图中识别出视觉上最显著突出的目标区域。已有的双流网络,同等对待多模态的RGB和Depth图像数据,在提取特征方面几乎一致。然而,低层的Depth特征存在较大噪声,不能很好地表征图像特征。因此,该文提出一种多模态特征融合监督的RGB-D图像显著性检测网络,通过两个独立流分别学习RGB和Depth数据,使用双流侧边监督模块分别获取网络各层基于RGB和Depth特征的显著图,然后采用多模态特征融合模块来融合后3层RGB和Depth高维信息生成高层显著预测结果。网络从第1层至第5层逐步生成RGB和Depth各模态特征,然后从第5层到第3层,利用高层指导低层的方式产生多模态融合特征,接着从第2层到第1层,利用第3层产生的融合特征去逐步地优化前两层的RGB特征,最终输出既包含RGB低层信息又融合RGB-D高层多模态信息的显著图。在3个公开数据集上的实验表明,该文所提网络因为使用了双流侧边监督模块和多模态特征融合模块,其性能优于目前主流的RGB-D显著性检测模型,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 RGB-D显著性检测 卷积神经网络 多模态 监督
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基于IMM-IME的汉字键盘输入法编程技术研究 被引量：11
2
作者 刘政怡 李炜 吴建国 《计算机技术与发展》 2006年第12期43-45,48,共4页
汉字键盘输入法研究是自然语言处理的一个重要课题。由于输入法编程不同于一般的程序设计,属于系统级的多语言支持组件,只能按照系统定义的IMM-IME结构的规范,为用户界面和转换接口编写代码,完成IME用户界面的设计和输入编码到汉字字符... 汉字键盘输入法研究是自然语言处理的一个重要课题。由于输入法编程不同于一般的程序设计,属于系统级的多语言支持组件,只能按照系统定义的IMM-IME结构的规范,为用户界面和转换接口编写代码,完成IME用户界面的设计和输入编码到汉字字符的转换工作。文中在实现语句输入法的同时,对实现输入法必须掌握的IMM-IME结构、工作过程,及具体实现步骤进行综述,供相关领域的研究人员参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 汉字输入法 输入法编辑器
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基于标签相关性的K近邻多标签分类方法 被引量：10
3
作者 檀何凤 刘政怡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2761-2765,共5页
针对K近邻多标签（ML-KNN）分类算法中未考虑标签相关性的问题,提出了一种基于标签相关性的K近邻多标签分类（CML-KNN）算法。首先,计算出标签集合中每对标签间的条件概率;其次,对于即将被预测的标签,将其与已经预测的标签间的条件概率... 针对K近邻多标签（ML-KNN）分类算法中未考虑标签相关性的问题,提出了一种基于标签相关性的K近邻多标签分类（CML-KNN）算法。首先,计算出标签集合中每对标签间的条件概率;其次,对于即将被预测的标签,将其与已经预测的标签间的条件概率进行排序,求出最大值;最后,将最大值跟对应标签值相乘同时结合最大化后验概率（MAP）来构造多标签分类模型,对新标签进行预测。实验结果表明,所提算法在Emotions数据集上的分类性能均优于ML-KNN、Adaboost MH、RAk EL、BPMLL这4种算法;在Yeast、Enron数据集上仅在1-2个评价指标上低于MLKNN与RAk EL算法。由实验分析可知,该算法取得了较好的分类效果。 展开更多
关键词 标签相关性 K近邻多标签 条件概率 多标签分类
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基于交叉覆盖算法的时间序列模式匹配 被引量：8
4
作者 刘慧婷 倪志伟 +1 位作者 李建洋 刘政怡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期425-427,共3页
为了有效进行时间序列的匹配,提出了基于交叉覆盖算法的模式匹配方法。首先对时间序列进行预处理,使它们分布在n+1维空间中某个中心在原点的球面上,再通过学习构造分类器,实现序列的准确匹配。主要讨论完全匹配查询,即把两两相似的时间... 为了有效进行时间序列的匹配,提出了基于交叉覆盖算法的模式匹配方法。首先对时间序列进行预处理,使它们分布在n+1维空间中某个中心在原点的球面上,再通过学习构造分类器,实现序列的准确匹配。主要讨论完全匹配查询,即把两两相似的时间序列分别归类,所以利用交叉覆盖算法准确分类的功能可以完成所探讨的问题。 展开更多
关键词 交叉覆盖算法 模式匹配 分类 完全匹配查询
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基于交叉覆盖算法的中文文本分类 被引量：8
5
作者 刘政怡 龚建成 吴建国 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期183-184,共2页
基于向量空间模型的文本分类过程中遇到的最大问题就是以词为特征项的向量维数太大,需要进行特征选取,而交叉覆盖算法的输入集是n维欧式空间的点集,可以忽略维数的大小,从而最大程度上精确地表示文本,然后再进行分类,能够大大提高正确... 基于向量空间模型的文本分类过程中遇到的最大问题就是以词为特征项的向量维数太大,需要进行特征选取,而交叉覆盖算法的输入集是n维欧式空间的点集,可以忽略维数的大小,从而最大程度上精确地表示文本,然后再进行分类,能够大大提高正确率。将交叉覆盖算法作为一种分类算法来进行中文文本分类,取得了不错的效果,在封闭测试中的准确率达到98.32%。 展开更多
关键词 文本分类 交叉覆盖算法 中文信息处理
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XQuery查询语言的规范化 被引量：4
6
作者 刘政怡 谢荣传 李伟 《微机发展》 2003年第6期50-52,56,共4页
在对W3C的XQuery查询语言规范体系的分析、理解和研究的基础上,使用Java语言实现了XQuery查询语言的处理引擎。文章介绍XQuery查询语言的规范化是XQuery查询处理引擎的一部分,它使得XQuery解析语法树转变为规范化语法树,实现了易于计算... 在对W3C的XQuery查询语言规范体系的分析、理解和研究的基础上,使用Java语言实现了XQuery查询语言的处理引擎。文章介绍XQuery查询语言的规范化是XQuery查询处理引擎的一部分,它使得XQuery解析语法树转变为规范化语法树,实现了易于计算机处理的优化了的中间代码,有力地支持XQuery处理引擎实现的后继工作。 展开更多
关键词 数据查询语言 XQUERY语言 规范化 可扩展标识语言 计算机
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基于DOM和元数据的Web信息提取 被引量：5
7
作者 刘政怡 《计算机与现代化》 2003年第10期81-82,94,共3页
以W3C的文档对象模型DOM和元数据为基础,把要提取的信息以DOM层次结构中的路径表达式来表示,通过归纳学习来获得所需信息的路径表达式,从而获得提取信息;元数据在信息提取过程中起到关键作用,它以XML的DTD表示,可以由信息服务商提供,也... 以W3C的文档对象模型DOM和元数据为基础,把要提取的信息以DOM层次结构中的路径表达式来表示,通过归纳学习来获得所需信息的路径表达式,从而获得提取信息;元数据在信息提取过程中起到关键作用,它以XML的DTD表示,可以由信息服务商提供,也可以由开发人员给出,适应了信息源不断变化的特点。 展开更多
关键词 互联网 WEB 信息提取 DOM 元数据 归纳学习 文档对象模型
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覆盖算法在文本分类中的应用 被引量：7
8
作者 周瑛 刘政怡 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2006年第1期115-117,共3页
本文利用前向神经网络的交叉覆盖算法,通过对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。应用该算法对语料库中的文本进行实验,从实验结果来看,该算法在运行时间和精度上都取得了令人满意的结果。
关键词 文本处理 算法/覆盖算法 文本分类
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一类对Jenolek属性约简算法的新的改进方法 被引量：6
9
作者 唐彬 李龙澍 +2 位作者 李伟 刘政怡 杨增光 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期1087-1091,共5页
在分析了Jenolek属性约简算法和已有的对其改进算法的基础上,提出了一类新的改进方法.主要是利用辅助空间保存属性信息,并且利用排序操作、决策表预处理、寻找核属性集、属性扩展等技术,在保持Jenolek算法性能不变的情况下在时间复杂度... 在分析了Jenolek属性约简算法和已有的对其改进算法的基础上,提出了一类新的改进方法.主要是利用辅助空间保存属性信息,并且利用排序操作、决策表预处理、寻找核属性集、属性扩展等技术,在保持Jenolek算法性能不变的情况下在时间复杂度方面比已有的方法获得了更大的改进。 展开更多
关键词 粗糙集 近似度 属性约简 排序
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高等学校考试模式改革 被引量：7
10
作者 刘政怡 吴建国 李炜 《中国现代教育装备》 2011年第21期117-119,共3页
提出高校考试模式改革,由学生根据自身特点,每学期选修多门课程,学完后申请参加考试;根据学生申请的多门考试课程,按综合型试卷的约束条件,组卷形成一份电子试卷代替传统的多份纸质试卷,以一份包含各类题型的试卷考查学生多门课程的学... 提出高校考试模式改革,由学生根据自身特点,每学期选修多门课程,学完后申请参加考试;根据学生申请的多门考试课程,按综合型试卷的约束条件,组卷形成一份电子试卷代替传统的多份纸质试卷,以一份包含各类题型的试卷考查学生多门课程的学习情况。其中选择题由计算机阅卷;简答题、论述题、编程题、画图题等由教师批阅。 展开更多
关键词 考试模式 高等教育 组卷
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基于加权的K近邻线性混合显著性目标检测 被引量：5
11
作者 李炜 李全龙 刘政怡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2442-2449,共8页
显著性目标检测旨在于一个场景中自动检测能够引起人类注意的目标或区域,在自底向上的方法中,基于多核支持向量机(SVM)的集成学习取得了卓越的效果。然而,针对每一张要处理的图像,该方法都要重新训练,每一次训练都非常耗时。因此,该文... 显著性目标检测旨在于一个场景中自动检测能够引起人类注意的目标或区域,在自底向上的方法中,基于多核支持向量机(SVM)的集成学习取得了卓越的效果。然而,针对每一张要处理的图像,该方法都要重新训练,每一次训练都非常耗时。因此,该文提出一个基于加权的K近邻线性混合(WKNNLB)显著性目标检测方法:利用现有的方法来产生初始的弱显著图并获得训练样本,引入加权的K近邻(WKNN)模型来预测样本的显著性值,该模型不需要任何训练过程,仅需选择一个最优的K值和计算与测试样本最近的K个训练样本的欧式距离。为了减少选择K值带来的影响,多个加权的K近邻模型通过线性混合的方式融合来产生强的显著图。最后,将多尺度的弱显著图和强显著图融合来进一步提高检测效果。在常用的ASD和复杂的DUT-OMRON数据集上的实验结果表明了该算法在运行时间和性能上的有效性和优越性。当采用较好的弱显著图时,该算法能够取得更好的效果。 展开更多
关键词 显著性目标检测 集成学习 线性混合 加权的K近邻
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基于颜色属性的车辆阴影去除方法 被引量：4
12
作者 徐少飞 刘政怡 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第9期203-207,共5页
颜色属性,即语言颜色标签,可以表示世界中的所有颜色。视频帧图像中的阴影的颜色属性为黑色,因此提出一种基于颜色属性的车辆阴影去除方法。利用概率潜在语义模型学习颜色属性,建立颜色名概率字典,并实现对视频帧图像的颜色名映射,将表... 颜色属性,即语言颜色标签,可以表示世界中的所有颜色。视频帧图像中的阴影的颜色属性为黑色,因此提出一种基于颜色属性的车辆阴影去除方法。利用概率潜在语义模型学习颜色属性,建立颜色名概率字典,并实现对视频帧图像的颜色名映射,将表征阴影的黑色区域二值化为背景,而非阴影区域二值化为前景。同时,将二值化图与背景差分图进行"与"操作,去除阴影,再去除阴影外边缘的噪声。最后,对其进行先膨胀再连通域填充处理,以得到去除阴影后的车辆目标。实验证明,该方法在一定场景下可以很好地去除阴影,获得相对完整的运动车辆目标。 展开更多
关键词 颜色属性 概率潜在语义分析模型 阴影 颜色名映射
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多媒体投影教学设备的改革与创新 被引量：3
13
作者 刘政怡 李金耀 +1 位作者 李炜 吴建国 《现代教育技术》 CSSCI 2010年第4期153-156,共4页
在多媒体投影屏幕上方两角安装红外接收处理器,并给教师配备一支书写时可发射红外光的书写教鞭,将多媒体投影教学设备变成大屏幕的触摸屏,便于教师开展教学活动,与学生互动交流,直接在投影屏幕上操作计算机,并进行各种注释书写操作。
关键词 多媒体投影 触摸屏 红外 大屏幕 定位
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特征融合与objectness加强的显著目标检测 被引量：4
14
作者 王娇娇 刘政怡 李辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期195-200,270,共7页
显著目标检测是计算机视觉的重要组成部分,目的是检测图像中最吸引人眼的目标区域。针对显著检测中特征的适应性不足以及当前一些算法出现多检与漏检的问题,提出从"目标在哪儿"与"背景在哪儿"两个角度描述显著性的... 显著目标检测是计算机视觉的重要组成部分,目的是检测图像中最吸引人眼的目标区域。针对显著检测中特征的适应性不足以及当前一些算法出现多检与漏检的问题,提出从"目标在哪儿"与"背景在哪儿"两个角度描述显著性的框架,进行特征融合来提高显著目标检测的准确率。从这两个角度分别提取图像的颜色区别性特征与边界先验特征并进行特征融合,使用objectness特征加强显著性,最终得到显著图。在MSRA-1000数据集上的评估中,该算法达到平均92.4%的准确率,能和最先进算法相媲美;而在CSSD、ECSSD数据集上的实验,该算法有更高的准确率,优势明显。实验结果表明所使用的特征之间能够互相补充,互相弥补,"目标在哪儿"与"背景在哪儿"的检测框架描述图像显著性具有合理性。 展开更多
关键词 计算机视觉 显著目标检测 边界先验 颜色区别性 objectness
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基于样本选择的RGBD图像协同显著目标检测 被引量：3
15
作者 刘政怡 刘俊雷 赵鹏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2277-2284,共8页
协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先,基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像,构成简单图像集;接着... 协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先,基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像,构成简单图像集;接着,基于协同一致性的原则,从简单图像集中提取正负样本,并用深度学习模型提取的高维语义特征表示正负样本;再者,利用正负样本训练的协同显著分类器对图像中的超像素进行分类,得到协同显著目标区域;最后,经过一个平滑融合的操作,得到最终的协同显著图。在公开数据集上的测试结果表明,所提算法在检测精度和检测效率上优于目前的主流算法,并具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 协同显著目标 RGBD图像 深度学习 分类器
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中心矩形构图先验的显著目标检测 被引量：3
16
作者 宋腾飞 刘政怡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期315-326,共12页
目的许多显著目标检测算法侧重从背景角度进行显著性检测,而从前景角度和空间角度进行显著性检测的算法较少,为了解决这个问题,提出了一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测算法。方法假定目标分布在中心矩形构图线附近。首先,对图像... 目的许多显著目标检测算法侧重从背景角度进行显著性检测,而从前景角度和空间角度进行显著性检测的算法较少,为了解决这个问题,提出了一种基于中心矩形构图先验的显著目标检测算法。方法假定目标分布在中心矩形构图线附近。首先,对图像进行超像素分割并构造闭环图;其次,提取中心矩形构图线上的超像素特征,并进行流形排序,获取初始显著值;然后,通过基于中心矩形构图线获取的初始显著值确定中心矩形构图交点显著值和紧凑性关系显著值;最后,融合三者获得最终的中心矩形构图先验显著图。结果通过MSRA-1000,CSSD,ECSSD,THUS-10000数据集对比验证了中心矩形构图先验算法有较高的准确度和最高的F-measure值,整体效果上优于目前先进的几种算法。且处理单幅图像的平均时间为0.673 s,相比与其他算法也有较大优势。结论从前景角度和空间角度考虑的中心矩形构图先验的显著目标检测算法相比于传统的算法更加具有鲁棒性,无论图像是复杂的还是简单的,都取得很好的检测效果,充分说明算法的有效性。 展开更多
关键词 显著目标检测 中心矩形构图先验 流形排序 中心矩形构图线 中心矩形构图交点 紧凑性关系
原文传递
特征融合与S-D概率矫正的RGB-D显著检测 被引量：3
17
作者 黄子超 刘政怡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第10期1392-1401,共10页
目的许多先前的显著目标检测工作都是集中在2D的图像上,并不能适用于RGB-D图像的显著性检测。本文同时提取颜色特征以及深度特征,提出了一种基于特征融合和S-D概率矫正的RGB-D显著性检测方法,使得颜色特征和深度特征相互补充。方法首先,... 目的许多先前的显著目标检测工作都是集中在2D的图像上,并不能适用于RGB-D图像的显著性检测。本文同时提取颜色特征以及深度特征,提出了一种基于特征融合和S-D概率矫正的RGB-D显著性检测方法,使得颜色特征和深度特征相互补充。方法首先,以RGB图像的4个边界为背景询问节点,使用特征融合的Manifold Ranking输出RGB图像的显著图;其次,依据RGB图像的显著图和深度特征计算S-D矫正概率;再次,计算深度图的显著图并依据S-D矫正概率对该显著图进行S-D概率矫正;最后,对矫正后的显著图提取前景询问节点再次使用特征融合的Manifold Ranking方法进行显著优化,得到最终的显著图。结果利用本文RGB-D显著性检测方法对RGBD数据集上的1 000幅图像进行了显著性检测,并与6种不同的方法进行对比,本文方法的显著性检测结果更接近人工标定结果。Precision-Recall曲线(PR曲线)显示在相同召回率下本文方法的准确率较其中5种方法高,且处理单幅图像的时间为2.150 s,与其他算法相比也有一定优势。结论本文方法能较准确地对RGB-D图像进行显著性检测。 展开更多
关键词 显著目标检测 S-D概率矫正 特征融合 MANIFOLD RANKING RGB-D 颜色特征 深度特征
原文传递
基于循环核矩阵的自适应目标跟踪算法 被引量：3
18
作者 徐少飞 刘政怡 桂斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第20期177-181,192,共6页
针对现在存在的基于分类的目标跟踪算法难以实现自适应目标大小变化的问题,提出并实现了基于循环核矩阵的自适应目标跟踪算法。算法首先在包含目标的感兴趣区域内采集所有的训练样本以构成一个循环矩阵结构,再使用高斯核函数构造出循环... 针对现在存在的基于分类的目标跟踪算法难以实现自适应目标大小变化的问题,提出并实现了基于循环核矩阵的自适应目标跟踪算法。算法首先在包含目标的感兴趣区域内采集所有的训练样本以构成一个循环矩阵结构,再使用高斯核函数构造出循环核矩阵,最后通过基于循环核矩阵的分类器的封闭形式的解进行训练和检测。同时,将比较成熟的循环矩阵理论与傅里叶分析建立连接,从而实现了在快速傅里叶变换下进行快速学习和检测。在此基础上,通过分类器对目标响应度的变化,实现自适应目标大小的变化。与一些经典的和较新的自适应目标跟踪算法进行比较,实验结果表明该算法在一定场景下能够更加准确和有效地表达目标的变化。 展开更多
关键词 分类器 循环矩阵 傅里叶变换 高斯核函数 循环核矩阵
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多角度融合的RGB-D显著检测 被引量：3
19
作者 张志华 刘政怡 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期681-689,共9页
显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-... 显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-D显著检测方法。此方法主要包括三个部分,首先,构建颜色深度特征融合的图模型,为显著计算提供准确的相似度关系;其次,利用区域的紧密度进行全局和局部融合的显著计算,得到相对准确的初步显著图;最后,利用边界连接权重和流形排序进行背景和前景融合的显著优化,得到均匀平滑的最终显著图。在RGBD1000数据集上的实验对比显示,所提出的方法超越了当前流行的方法,表明多个角度互补关系的融合能够有效提高显著检测的准确率。 展开更多
关键词 显著检测 多角度融合 紧密度 边界连接权重 流形排序
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模式分类方法比较研究 被引量：3
20
作者 檀何凤 刘政怡 《计算机技术与发展》 2015年第2期99-102,共4页
模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法,并利用MATLAB对UCI上的数据集进行了分类测试,根据测试结果分析了数据集的样本数、特征数、... 模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法,并利用MATLAB对UCI上的数据集进行了分类测试,根据测试结果分析了数据集的样本数、特征数、类别数对每一种模式分类方法的准确率和运行时间的影响。结果表明,在对一些小数据进行分类时,可以采用朴素贝叶斯、K近邻、线性判别分析方法,而对于大的数据集,支持向量机、BP神经网络、二次判别分析分类方法则比较适合,但对运行时间要求严格的分类不能采用BP神经网络方法。 展开更多
关键词 模式分类 UCI数据库 数据分类 模式识别
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