期刊文献+
共找到1,500篇文章
< 1 2 75 >
每页显示 20 50 100
数据挖掘算法研究与综述 被引量:52
1
作者 邹志文 朱金伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第9期2304-2307,共4页
数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。以关联、分类、聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并指... 数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。以关联、分类、聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并指出其现存的问题。这些方法都有局限性,多方法融合、有机组合互补将成为数据挖掘的发展趋势。 展开更多
关键词 数据挖掘 分类算法 关联分析 分类分析 聚类分析
下载PDF
文本自动分类中特征权重算法的改进研究 被引量:56
2
作者 徐凤亚 罗振声 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期181-184,220,共5页
文章研究并改进了文本自动分类中的特征权重算法。传统的特征权重算法着重于考虑频率和反文档频率等因素,而未考虑特征的类间、类内分布与低频高权信息。该文重点研究了特征的类间、类内分布,以及低频高权特征对分类的影响,并在此基础... 文章研究并改进了文本自动分类中的特征权重算法。传统的特征权重算法着重于考虑频率和反文档频率等因素,而未考虑特征的类间、类内分布与低频高权信息。该文重点研究了特征的类间、类内分布,以及低频高权特征对分类的影响,并在此基础上提出了低频高权特征集的构造方法及特征权重的新算法,同时将该算法推广到多层次分类体系。实验证明该算法能有效提高分类的精确度,而且在多级分类中也能取得很好的效果。 展开更多
关键词 特征项 权重算法 分布信息 低频高权特征 文本分类
下载PDF
利用神经网络发现分类规则 被引量:37
3
作者 张朝晖 陆玉昌 张钹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期108-112,共5页
神经网络是目前公认的高精度分类器,但它的分类过程却令人难以理解,被称为“黑箱”,从而降低了它的可信度,且使其结果不易应用到其它相关领域.本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想.在分类精度基本... 神经网络是目前公认的高精度分类器,但它的分类过程却令人难以理解,被称为“黑箱”,从而降低了它的可信度,且使其结果不易应用到其它相关领域.本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想.在分类精度基本不变的前提下,将训练后的前馈神经网络利用遗传算法进行剪枝,再将其转换为含有若干棵树的森林结构,然后将每棵树看作一个分类器,利用决策树模拟每个分类器的分类过程,最后将决策树结构转化为若干条符号规则.决策树结构易于理解。 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 决策树 分类规则
下载PDF
支持向量机研究与应用 被引量:35
4
作者 王晓丹 王积勤 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 2004年第3期49-55,共7页
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法 ,同时也是到目前为止统计学习理论最成功的实现。支持向量机在模式识别、回归估计、函数逼近等领域有了广泛的应用。论述了支持向量机的研究、应用状况 。
关键词 支持向量机 优化算法 训练 分类
下载PDF
Detection of plant leaf diseases using image segmentation and soft computing techniques 被引量:43
5
作者 Vijai Singh A.K.Misra 《Information Processing in Agriculture》 EI 2017年第1期41-49,共9页
Agricultural productivity is something on which economy highly depends.This is the one of the reasons that disease detection in plants plays an important role in agriculture field,as having disease in plants are quite... Agricultural productivity is something on which economy highly depends.This is the one of the reasons that disease detection in plants plays an important role in agriculture field,as having disease in plants are quite natural.If proper care is not taken in this area then it causes serious effects on plants and due to which respective product quality,quantity or productivity is affected.For instance a disease named little leaf disease is a hazardous disease found in pine trees in United States.Detection of plant disease through some automatic technique is beneficial as it reduces a large work of monitoring in big farms of crops,and at very early stage itself it detects the symptoms of diseases i.e.when they appear on plant leaves.This paper presents an algorithm for image segmentation technique which is used for automatic detection and classification of plant leaf diseases.It also covers survey on different diseases classification techniques that can be used for plant leaf disease detection.Image segmentation,which is an important aspect for disease detection in plant leaf disease,is done by using genetic algorithm. 展开更多
关键词 Image processing Genetic algorithm Plant disease detection classification
原文传递
基于输出不一致测度的极限学习机集成的基因表达数据分类 被引量:41
6
作者 陆慧娟 安春霖 +2 位作者 马小平 郑恩辉 杨小兵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期341-348,共8页
选择性集成学习已经成为分析基因表达数据、获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,利用极限学习机的集成,克服单个ELM用于数据分类时性能欠稳定的缺点,文中提出了一种基于输出不一致测度的ELM相异性集成算法(D-D-ELM).... 选择性集成学习已经成为分析基因表达数据、获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,利用极限学习机的集成,克服单个ELM用于数据分类时性能欠稳定的缺点,文中提出了一种基于输出不一致测度的ELM相异性集成算法(D-D-ELM).算法首先以输出不一致测度为标准对多个ELM模型进行相异性判断,其次根据ELM的平均分类精度剔除掉相应的模型,最后对筛选后的分类模型用多数投票法进行集成.算法被运用到Breast、Leukemia、Colon、Heart基因表达数据上,并通过理论和实验得到验证.实验结果的统计学分析表明D-D-ELM能够以更少的模型数量达到较稳定的分类精度. 展开更多
关键词 极限学习机 基因表达数据 集成算法 输出不一致测度 分类
下载PDF
基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究 被引量:32
7
作者 王树文 张长利 房俊龙 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期98-101,共4页
为了提高番茄损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、BP算法、人工神经网络技术,实现番茄损伤的自动检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取番茄图像,利用图像处理去除噪声、图像分割、图像增强等多种基本图像处理的... 为了提高番茄损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、BP算法、人工神经网络技术,实现番茄损伤的自动检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取番茄图像,利用图像处理去除噪声、图像分割、图像增强等多种基本图像处理的方法对番茄损伤图像进行了处理,综合运用并行和串行区域分割技术进行番茄表面缺陷区域检测。其次,对番茄图像进行了特征分析,通过提取三种特征包括8个特征参数,采用改进的BP算法训练的多层前向人工神经网络对番茄的损伤进行分类。该文中缺陷检测方法和特征提取方法的采用,使该计算机视觉系统节省了时间,提高了精度。试验证明番茄损伤检测和分类的准确率不低于90%。 展开更多
关键词 计算机视觉 BP算法 番茄 损伤 分类
下载PDF
基于深度学习的数据融合方法研究综述 被引量:36
8
作者 张红 程传祺 +1 位作者 徐志刚 李建华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第24期1-11,共11页
数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。综述了近几年基于深度学习的数据融合方法的相关文献... 数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。综述了近几年基于深度学习的数据融合方法的相关文献,以此了解深度学习在数据融合中应用所具有的优势。分类阐述常见的数据融合方法,同时指出这些方法的优点和不足。从基于深度学习特征提取的数据融合方法、基于深度学习融合的数据融合方法、基于深度学习全过程的数据融合方法三个方面对基于深度学习的数据融合方法进行分析,并做了对比研究与总结。总结全文并讨论了深度学习在数据融合中应用的难点和未来需要进一步研究的问题。 展开更多
关键词 数据融合 信息融合 深度学习 算法分类
下载PDF
基于模糊分类关联规则的分类系统 被引量:19
9
作者 邹晓峰 陆建江 宋自林 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期651-656,共6页
为了构建高性能的分类系统 ,应用模糊集软化数量型属性的划分边界 ,提出了模糊分类关联规则的挖掘算法 由于模糊集能很好地贴近人类的思维方式 ,因此挖掘得到的模糊分类关联规则易于被人理解 接着提出了基于模糊分类关联规则的分类系... 为了构建高性能的分类系统 ,应用模糊集软化数量型属性的划分边界 ,提出了模糊分类关联规则的挖掘算法 由于模糊集能很好地贴近人类的思维方式 ,因此挖掘得到的模糊分类关联规则易于被人理解 接着提出了基于模糊分类关联规则的分类系统 ,并采用遗传优化算法训练分类系统 实例分析的结果表明 。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊关联规则 遗传算法 分类系统
下载PDF
一种端元变化的神经网络混合像元分解方法 被引量:25
10
作者 吴柯 张良培 李平湘 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期20-26,共7页
遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endm ember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利... 遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endm ember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明:本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。 展开更多
关键词 混合像元 端元变化 线性模型 神经网络 FUZZY ARTMAP 影像分类
下载PDF
基于FIFA算法的文本分类 被引量:14
11
作者 朱靖波 姚天顺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期20-26,共7页
本文提出了一种简单有效的文本分类方法 ,其中采用基于FIFA算法的内容主题分析技术 ,实现文本的自动分类过程。文中详细论述了文本自动分类的基本过程和FIFA算法描述 。
关键词 FIFA算法 主题识别 文本分类 自然语言处理 内容主题分析技术 特征词典 主题特征
下载PDF
三维体可视化若干问题研究 被引量:12
12
作者 戴光明 李庆华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第7期48-49,81,共3页
首先对可视化技术特别是三维可视化算法进行了分析和对比,并根据体数据的建模方法对算法进行了归类,并指出了目前三维可视化技术存在的问题;继而从基于小波的多分辨率模型的体绘制算法和基于模型的并行体绘制算法这两个方面具体探讨了... 首先对可视化技术特别是三维可视化算法进行了分析和对比,并根据体数据的建模方法对算法进行了归类,并指出了目前三维可视化技术存在的问题;继而从基于小波的多分辨率模型的体绘制算法和基于模型的并行体绘制算法这两个方面具体探讨了对三维体可视Cluster化算法进一步研究的思路,首次提出了参数化的光照模型和图像质量评价的数学模型等概念。 展开更多
关键词 三维体可视化 并行算法 图像合成 数学模型 计算机
下载PDF
基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法 被引量:27
13
作者 刘应东 牛惠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期198-200,共3页
提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对... 提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。 展开更多
关键词 KNN算法 k-最近邻图 小样本 图划分 分类算法
下载PDF
一种快速支持向量机分类算法的研究 被引量:13
14
作者 刘向东 陈兆乾 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1327-1332,共6页
提出一种快速的支持向量机分类算法———FCSVM ,对支持向量集采用变换的方式 ,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算 ,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度有较大提高 在UCI标准数据集上进行的分类实验以及在FERET标... 提出一种快速的支持向量机分类算法———FCSVM ,对支持向量集采用变换的方式 ,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算 ,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度有较大提高 在UCI标准数据集上进行的分类实验以及在FERET标准人脸库上进行的人脸识别实验都表明该算法具有较好的性能 ,在一定程度上克服了传统的支持向量机分类速度较慢的缺点、尤其在训练集规模庞大、支持向量数量较多的情况下 ,采用该算法能够较大幅度地减小计算复杂度 。 展开更多
关键词 支持向量机 快速算法 分类 FCSVM
下载PDF
面向元启发式算法的多无人机路径规划现状与展望 被引量:27
15
作者 赵畅 刘允刚 +2 位作者 陈琳 李峰忠 满永超 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1102-1115,共14页
多无人机路径规划是一个复杂的多约束组合优化问题,通过传统算法很难求得优良结果,元启发式算法由于其快速高效而成为解决该类优化问题的有效手段.首先,针对多无人机路径规划的关键要素提出一种新的分类方法;其次,从算法改进方式入手,... 多无人机路径规划是一个复杂的多约束组合优化问题,通过传统算法很难求得优良结果,元启发式算法由于其快速高效而成为解决该类优化问题的有效手段.首先,针对多无人机路径规划的关键要素提出一种新的分类方法;其次,从算法改进方式入手,对各项研究中所采用的元启发式算法进行分类梳理,阐述它们的应用效果和优缺点,并根据所提出的分类方法和研究特点归纳了当前的研究成果;最后,结合目前多无人机路径规划研究存在的问题对未来发展趋势进行展望. 展开更多
关键词 多无人机 路径规划 元启发式算法 算法改进 协同性 任务分类
原文传递
基于聚类算法的选择性神经网络集成 被引量:15
16
作者 李国正 杨杰 +1 位作者 孔安生 陈念贻 《复旦学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期689-691,695,共4页
为了提高集成个体的差异度,提出了一种利用聚类算法去除冗余个体的选择性集成方法,该方法通过使用神经网络作为基学习器,并在多值分类数据集上进行实验.结果表明,该技术计算效率高,精度与稳健性也与基于遗传算法的选择性集成方法相当甚... 为了提高集成个体的差异度,提出了一种利用聚类算法去除冗余个体的选择性集成方法,该方法通过使用神经网络作为基学习器,并在多值分类数据集上进行实验.结果表明,该技术计算效率高,精度与稳健性也与基于遗传算法的选择性集成方法相当甚至占优. 展开更多
关键词 聚类算法 神经网络集成 集成方法 数据集 冗余 多值分类 遗传算法 类数 计算效率 选择性
原文传递
基于自训练EM算法的半监督文本分类 被引量:17
17
作者 张博锋 白冰 苏金树 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期65-69,共5页
为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文... 为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。 展开更多
关键词 半监督学习 EM算法 自训练 文本分类 NAIVE BAYES
下载PDF
BP神经网络算法改进及应用 被引量:25
18
作者 王磊 王汝凉 +1 位作者 曲洪峰 玄扬 《软件导刊》 2016年第5期38-40,共3页
针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改... 针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 BP神经网络 BP算法
下载PDF
一种基于遗传算法的优化分类器的方法 被引量:6
19
作者 季文赟 周傲英 +1 位作者 张亮 金文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期245-249,共5页
提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,... 提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,同单个分类器比较,它可以提高分类的精度.在对分类器进行组合优化方面,它得到比单个分类器更高的精度以及使分类结果具有更好的可理解性. 展开更多
关键词 遗传算法 优化 机器学习 数据挖掘 分类规则 分类器 人工智能
下载PDF
新型含噪数据流集成分类的算法 被引量:24
20
作者 袁泉 郭江帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期1591-1595,共5页
针对数据流中概念漂移和噪声问题,提出一种新型的增量式学习的数据流集成分类算法。首先,引入噪声过滤机制过滤噪声;然后,引入假设检验方法对概念漂移进行检测,以增量式C4.5决策树为基分类器构建加权集成模型;最后,实现增量式学习实例... 针对数据流中概念漂移和噪声问题,提出一种新型的增量式学习的数据流集成分类算法。首先,引入噪声过滤机制过滤噪声;然后,引入假设检验方法对概念漂移进行检测,以增量式C4.5决策树为基分类器构建加权集成模型;最后,实现增量式学习实例并随之动态更新分类模型。实验结果表明,该集成分类器对概念漂移的检测精度达到95%~97%,对数据流抗噪性保持在90%以上。该算法分类精度较高,且在检测概念漂移的准确性和抗噪性方面有较好的表现。 展开更多
关键词 数据流 噪声 概念漂移 分类算法 分类精度
下载PDF
上一页 1 2 75 下一页 到第
使用帮助 返回顶部