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一种文本处理中的朴素贝叶斯分类器 被引量:75
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作者 李静梅 孙丽华 +1 位作者 张巧荣 张春生 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2003年第1期71-74,共4页
首先在特征独立性假设的基础上,讨论了朴素贝叶斯分类器的原理,以及训练朴素贝叶斯分类器和应用朴素贝叶斯分类器进行分类的问题.然后,通过EM算法(期望值最大算法),自动增加训练量,以得到较为完备的训练文本库,扩展了朴素贝叶斯分类器... 首先在特征独立性假设的基础上,讨论了朴素贝叶斯分类器的原理,以及训练朴素贝叶斯分类器和应用朴素贝叶斯分类器进行分类的问题.然后,通过EM算法(期望值最大算法),自动增加训练量,以得到较为完备的训练文本库,扩展了朴素贝叶斯分类器的应用,提高了朴素贝叶斯分类器的分类精度.文章最后给出一组实验数据.本文的研究发现,朴素贝叶斯分类器分类精度较高,并且不存在单分类器与多分类器的实现差异,是一个比较实用的分类器. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯分类器 特征独立 文本分类 文本处理
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基于深度信念网络的轴承故障分类识别 被引量:91
2
作者 李巍华 单外平 曾雪琼 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期340-347,共8页
特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的难度和不确定性。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种典型的深度学习(Deep Learning)方法,可以... 特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的难度和不确定性。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种典型的深度学习(Deep Learning)方法,可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,发现数据的分布式特征。DBN可直接从低层原始信号出发,通过逐层智能学习得到更好的特征表示,避免特征提取与选择的人工操作,增强识别过程的智能性。将DBN直接应用于轴承振动原始信号的处理,实现轴承故障的分类识别。试验结果表明,DBN可以直接通过原始数据对轴承故障进行分类识别,优先调节时间复杂度偏导数较大的参数,可有效控制DBN的计算成本。 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 受限玻尔兹曼机 DBN 故障分类
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电气设备局部放电模式识别研究综述 被引量:90
3
作者 唐志国 唐铭泽 +3 位作者 李金忠 王健一 吴超 汪可 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2263-2277,共15页
电气设备局部放电模式识别是指对电气设备的放电故障类型进行识别。作为局部放电故障诊断技术的基础,它为局部放电风险程度评估提供重要的参考信息。对国内外在电气设备局部放电模式识别技术方面的研究现状进行梳理,分别从局部放电模式... 电气设备局部放电模式识别是指对电气设备的放电故障类型进行识别。作为局部放电故障诊断技术的基础,它为局部放电风险程度评估提供重要的参考信息。对国内外在电气设备局部放电模式识别技术方面的研究现状进行梳理,分别从局部放电模式构造、特征量提取以及分类器选择3方面进行归纳总结。讨论了目前局部放电模式识别各环节研究及实践中存在的问题,最后从融合多种放电模式的特征量信息、优化改进分类器以及寻优分类决策等方面对局部放电模式识别技术的发展进行展望。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 局部放电模式 特征量 分类器 信息融合 分类决策
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中国河谷型城市研究 被引量:69
4
作者 杨永春 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 1999年第3期61-65,共5页
河谷型城市是城市主体在河谷中形成和发育的一类城市。文章讨论了河谷型城市的内涵、特征、分类、分布、社会经济功能以及自然条件对河谷型城市建设的影响。
关键词 河谷型城市 平原型城市 内涵 分类 城市发展
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基于SVM分类机的入侵检测系统 被引量:40
5
作者 陈光英 张千里 李星 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期51-56,共6页
本文设计并实现了一种基于SVM分类机的入侵检测系统。它收集并计算除服务器端口之外TCP/IP的流量特征,使用SVM算法进行分类,从而识别出该连接的服务类型,通过与该连接服务器端口所表明服务类型的比较,检测出异常的TCP连接。在此基础上,... 本文设计并实现了一种基于SVM分类机的入侵检测系统。它收集并计算除服务器端口之外TCP/IP的流量特征,使用SVM算法进行分类,从而识别出该连接的服务类型,通过与该连接服务器端口所表明服务类型的比较,检测出异常的TCP连接。在此基础上,本文深入探讨了TCP连接的观察时间、所取特征数目和SVM的核函数的选取对检测效果的影响。实验结果表明,本系统能够有效地检测出异常TCP连接。 展开更多
关键词 SVM分类机 入侵检测系统 计算机网络 网络安全
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雷达目标识别技术综述 被引量:47
6
作者 王晓丹 王积勤 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第5期22-26,共5页
针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 4类目标识别方法 :基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征... 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 4类目标识别方法 :基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法 ,同时讨论了应用于雷达目标识别中的 4种模式识别技术 :统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。 展开更多
关键词 雷达 目标识别 回波起伏 调制谱特性 极点分布 高分辨雷达成像 极化特征 统计模式 模糊模式 神经网络
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农作物病虫害图像识别技术的研究综述 被引量:61
7
作者 汪京京 张武 +1 位作者 刘连忠 黄帅 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第7期1363-1370,共8页
农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质,造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高,已不能满足农业生产的需要。基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点,能够协助农耕... 农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质,造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高,已不能满足农业生产的需要。基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点,能够协助农耕人员及时采取有效的防治措施。本文从图像分割、特征值提取和分类识别三个方面,分别阐述图像处理技术应用于农作物病虫害识别的研究现状和进展,并对今后的研究趋势和方向作了展望。 展开更多
关键词 图像处理 病虫害 图像分割 特征提取 分类识别
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一种基于Boosting的集成学习算法在不均衡数据中的分类 被引量:57
8
作者 李诒靖 郭海湘 +1 位作者 李亚楠 刘晓 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第1期189-199,共11页
针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取... 针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取了10组UCI和KEEL选取的测试数据集进行测试,结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性,在十组数据的分类精度上相比单纯使用KNN分类器有20%~40%不等的提高.在本算法和其他state-of-the-art集成分类算法对比中,BPSO-Adaboost-KNN能够取得较优或相当的结果.最后,本文将该算法应用到石油储层含油性的识别中,成功提取了声波、孔隙度和含油饱和度三个关键属性,在分类精度上相比传统分类算法有了大幅度提高,在江汉油田五口油井oilsk81~oilsk85上的分类精度均达到98%以上,比单纯使用KNN的精度高出了20%,尤其在最易错分的油层和差油层中有良好的分类效果. 展开更多
关键词 不均衡数据 特征提取 分类 石油储层
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基于模糊积分的通信信号调制识别方法研究 被引量:24
9
作者 吕铁军 郭双冰 肖先赐 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期808-810,共3页
本文针对通信信号这种非稳定的、信噪比 (SNR)变化范围较大的信号 ,应用小波分析和模糊测度、模糊积分理论 ,提出了有效的特征提取和组合分类方法 ,来实现通信信号调制类型的分类识别 ,使得识别的正确度和效率得到了明显的改善 .
关键词 通信信号 模糊积分 特征提取 组合分类 调制识别
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基于密度空间聚类和引力搜索算法的居民负荷用电模式分类模型 被引量:55
10
作者 苏适 李康平 +5 位作者 严玉廷 陆海 汪新康 刘力铭 王飞 董凌 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期129-136,共8页
居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同... 居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的6个特征;在此基础上,提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后,对实测居民用电数据进行聚类,并对各类用户的用电模式及其参与需求侧响应的潜力进行了分析。 展开更多
关键词 用电模式 聚类算法 特征提取 分类 引力搜索算法 密度空间聚类
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基于深度学习的短文本评论产品特征提取及情感分类研究 被引量:52
11
作者 李杰 李欢 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2018年第2期143-148,共6页
[目的/意义]构建在线评论的产品特征提取及情感分类模型,可以为产品设计人员进行产品优化改进提供决策支持。[方法/过程]提出了基于卷积神经网络算法的产品特征提取及情感分类模型。模型采用卷积神经网络进行短文本评论情感分类,以情感... [目的/意义]构建在线评论的产品特征提取及情感分类模型,可以为产品设计人员进行产品优化改进提供决策支持。[方法/过程]提出了基于卷积神经网络算法的产品特征提取及情感分类模型。模型采用卷积神经网络进行短文本评论情感分类,以情感分类标签标注相应评论中提取的产品特征词,并利用词向量对产品特征词聚类。通过爬取的笔记本电脑和手机评论对模型进行训练和测试。[结果/结论]结果表明,模型能够实现有效的产品特征提取及高准确率情感分类,是在线评论分析的有效模型。 展开更多
关键词 产品特征 情感分类 在线评论 卷积神经网络 深度学习
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基于GAF与卷积神经网络的电能质量扰动分类 被引量:51
12
作者 郑炜 林瑞全 +1 位作者 王俊 李振嘉 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期97-104,共8页
针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的PQD分类方法。首先... 针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的PQD分类方法。首先将一维PQD信号映射为二维图像,接着在已有的神经网络基础上构造适用于PQD分类的网络框架。最后将二维图像作为输入,CNN将自动从海量的扰动样本中提取特征并加以分类。仿真结果表明该方法在噪声数据中具有良好的分类性能,是一种行之有效的PQD分类方法。 展开更多
关键词 电能质量 格拉姆角场 卷积神经网络 特征提取 扰动分类
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基于改进TF-IDF特征提取的文本分类模型研究 被引量:49
13
作者 周源 刘怀兰 +1 位作者 杜朋朋 廖岭 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2017年第5期111-118,共8页
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节... 【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。对比算法改进前后的分类效果,验证了该方法能够有效提高文本特征词提取的准确度。 展开更多
关键词 特征提取 TF—IDF 文本分类 文本网络 PAGERANK
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脱机手写体汉字识别研究综述 被引量:16
14
作者 高彦宇 杨扬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期74-77,共4页
脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题... 脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。最后根据目前的研究状况,指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。 展开更多
关键词 汉字识别 预处理 特征提取 分类识别 后处理
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植物叶形的计算机识别系统 被引量:42
15
作者 朱静 田兴军 +1 位作者 陈彬 吕劲紫 《植物学通报》 CSCD 北大核心 2005年第5期599-604,共6页
植物叶形是识别植物的重要和常用形态特征,建立计算机自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要。本文论述了植物叶形图像识别系统设计中的图像处理、特征提取及分类识别等问题。本系统采用VisualBasic.Net编程工具设计,在Windows200... 植物叶形是识别植物的重要和常用形态特征,建立计算机自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要。本文论述了植物叶形图像识别系统设计中的图像处理、特征提取及分类识别等问题。本系统采用VisualBasic.Net编程工具设计,在Windows2000/XP平台上通过叶片图像的输入、变换、平滑和分割等识别过程,实现了叶片图像的形状和叶缘特征的结果输出。实验结果表明,该系统能够很好地识别植物的叶形,对14种植物337份叶片样本的叶形测试准确率达93.2%。为植物识别的进一步研究奠定了基础。 展开更多
关键词 植物叶形 图像处理 特征提取 图像识别 叶形分类 计算机识别系统 植物 叶形 WINDOWS 自动识别系统
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基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类 被引量:46
16
作者 裴欢 孙天娇 王晓妍 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期248-255,共8页
针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusi... 针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。 展开更多
关键词 遥感 土地利用 分类 纹理特征 面向对象分类 Gist特征 监督分类
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3-N-butylphthalide improves neuronal morphology after chronic cerebral ischemia 被引量:44
17
作者 Wanhong Zhao Chao Luo +5 位作者 Jue Wang Jian Gong Bin Li Yingxia Gong Jun Wang Hanqin Wang 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2014年第7期719-726,共8页
3-N-butylphthalide is an ettectwe drug for acute iscemlc stroke. However, its effects on cnromc cerebral ischemia-induced neuronal injury remain poorly understood. Therefore, this study li- gated bilateral carotid art... 3-N-butylphthalide is an ettectwe drug for acute iscemlc stroke. However, its effects on cnromc cerebral ischemia-induced neuronal injury remain poorly understood. Therefore, this study li- gated bilateral carotid arteries in 15-month-old rats to simulate chronic cerebral ischemia in aged humans. Aged rats were then intragastrically administered 3-n-butylphthalide. 3-N-butylphtha- lide administration improved the neuronal morphology in the cerebral cortex and hippocampus of rats with chronic cerebral ischemia, increased choline acetyltransferase activity, and decreased malondialdehyde and amyloid beta levels, and greatly improved cognitive function. These findings suggest that 3-n-butylphthalide alleviates oxidative stress caused by chronic cerebral ischemia, improves cholinergic function, and inhibits amyloid beta accumulation, thereby im- proving cerebral neuronal injury and cognitive deficits. 展开更多
关键词 nerve regeneration DEPRESSION functional MRI graph theory complex networks brainnetwork classification feature selection NSFC grant neural regeneration
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粗糙集研究综述 被引量:45
18
作者 王学恩 韩崇昭 +1 位作者 韩德强 范卿 《控制工程》 CSCD 北大核心 2013年第1期1-8,共8页
粗糙集理论提供了一种有效处理不完整、不确定信息的数学工具。近年来,它被广泛应用于决策分析、数据挖掘、模式识别、智能控制等领域,介绍了粗糙集的基本理论以及其扩展模型,其中详细介绍了变精度、容差、优势、模糊等粗糙集模型。在... 粗糙集理论提供了一种有效处理不完整、不确定信息的数学工具。近年来,它被广泛应用于决策分析、数据挖掘、模式识别、智能控制等领域,介绍了粗糙集的基本理论以及其扩展模型,其中详细介绍了变精度、容差、优势、模糊等粗糙集模型。在应用研究方面,主要介绍了粗糙集在特征选择、模式分类两个方面研究进展。 展开更多
关键词 粗糙集 特征选择 规则提取 分类
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一个无需词典支持和切词处理的中文文档分类系统 被引量:23
19
作者 周水庚 关佶红 +1 位作者 胡运发 周傲英 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期839-844,共6页
报道了一个无需词典支持和切词处理的中文文档分类系统 .其特点是利用 N - gram信息进行中文文档分类 ,使中文文档分类摆脱了对词典和切词处理的依赖 ,实现了中文文档分类的领域无关性和时间无关性 ;采用开放的体系结构使文档分类系统... 报道了一个无需词典支持和切词处理的中文文档分类系统 .其特点是利用 N - gram信息进行中文文档分类 ,使中文文档分类摆脱了对词典和切词处理的依赖 ,实现了中文文档分类的领域无关性和时间无关性 ;采用开放的体系结构使文档分类系统易于功能扩充和性能完善 .测试结果表明该系统具有令人满意的分类性能 . 展开更多
关键词 中文文档分类系统 词典支持 切词处理 中文信息处理 INTERNET
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基于LDA模型特征选择的在线医疗社区文本分类及用户聚类研究 被引量:43
20
作者 吴江 侯绍新 +1 位作者 靳萌萌 胡忠义 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期1183-1191,共9页
随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化... 随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化其用户管理和信息推荐。已有的研究对象主要集中在英文在线医疗社区,鲜有文献对中文在线医疗社区进行研究。基于社会支持理论,本文设计了一个中文用户文本挖掘流程来研究中文在线医疗社区中的社会支持类型和用户参与。利用中文文本挖掘及机器学习方法,对中文糖尿病社区"甜蜜家园"进行研究。本文利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型进行特征提取来构建低维度文本表示向量,采用二元分类法将用户文本分为不同的社会支持类型。最后,基于分类结果使用K-means算法进行用户聚类来识别用户角色。相比传统的特征提取方法,利用LDA进行特征提取能显著地降低数据维度,优化分类模型,提高分类准确率和分类效率。结果表明,本文提出的中文用户文本挖掘流程在文本分类与用户聚类中效果显著。 展开更多
关键词 在线医疗社区 LDA模型 特征提取 文本分类 用户聚类
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