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一种改进的SVM支持向量分类方法 被引量：2
1
作者 孟海涛 刘鹏 《现代电子技术》 2007年第1期150-152,共3页
提出了一种改进的支持向量分类方法,根据支持向量机中支持向量不会出现在两类样本集间隔以外的正确划分区的理论,通过引入类质心距等概念,从而较好地解决了当两类样本集混淆严重的时候如何更加精确地进行剔除混淆点,保证算法泛化性的问... 提出了一种改进的支持向量分类方法,根据支持向量机中支持向量不会出现在两类样本集间隔以外的正确划分区的理论,通过引入类质心距等概念,从而较好地解决了当两类样本集混淆严重的时候如何更加精确地进行剔除混淆点,保证算法泛化性的问题。实验表明,采用这种改进的算法在两类训练样本集混淆较严重时能较好地解决泛化性问题。 展开更多
关键词 支持向量机 类向心度 样本集 KNN
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美学在大学英语教学中的应用实证研究报告
2
作者 张玉兰 《湖北广播电视大学学报》 2011年第12期113-114,共2页
我国基础教育的不断加强会使大学新生的英语水平有很大提高,因而提高大学英语教学内容的深度必然成为教学主流方向。笔者在所在大学进行的实证研究调查结果显示美学应用于大学英语教学能有效提高学生的英语水平。
关键词 大学英语教学 美学 实验班 对照班 分析
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基于改进的BSMOTE和时序特征的风机故障采样算法 被引量：4
3
作者 杨鲜 赵计生 +4 位作者 强保华 米路中 彭博 唐成华 李宝莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1673-1678,共6页
针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本... 针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测模型,F1-Score、曲线下面积(AUC)和G-mean作为模型性能评价指标,在真实风机数据集上把所提算法与常用的多种采样算法进行对比,实验结果表明:相比已有算法,BSMOTE-Sequence算法所生成样本的分类效果更好,使得检测模型的F1-Score、AUC和G-mean平均提高了3%,该算法能有效地适用于数据具有时序规律且不平衡的风机故障检测领域。 展开更多
关键词 风机故障检测 不均衡数据 时序特征 采样算法 类间重叠样本
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基于RSKP-UNet模型的苗族服饰图案分割研究 被引量：1
4
作者 张博源 黄成泉 +2 位作者 王琴 万林江 周丽华 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期119-125,共7页
为保护苗族服饰文化的传承,以及增加对苗族文化的研究为目的,文章以苗族服饰图案分割为研究内容,提出了一种基于RSKP-UNet(Residual Selective-Kernel Parallel U-Net)模型的苗族服饰图案分割算法。算法在U-Net模型的编码器部分加入Resi... 为保护苗族服饰文化的传承,以及增加对苗族文化的研究为目的,文章以苗族服饰图案分割为研究内容,提出了一种基于RSKP-UNet(Residual Selective-Kernel Parallel U-Net)模型的苗族服饰图案分割算法。算法在U-Net模型的编码器部分加入Residual模块以提升模型的特征提取能力,在解码器部分嵌入SKNet模块和ParNet模块以增强模型的特征表达能力。通过引入的Lovász-hinge损失函数有效地解决了苗族服饰图案存在的样本类别不均衡的问题,实验结果还表明Lovász-hinge损失函数在各项分割指标上均优于最常用的BCE损失函数。文章提出的RSKP-UNet分割模型在该损失函数下进行训练,并与4种经典的深度学习分割模型进行分割性能对比,RSKP-UNet模型在各项分割指标上好于其他模型,相比于基准模型U-Net,在Dice系数、IoU、精确率、召回率及准确度等指标上分别提升了6.98%、11.07%、2.89%、6.75%及3.92%,可为苗族服饰图案分割研究提供有效可行的办法。 展开更多
关键词 苗族服饰 图案分割 注意力 样本类别不均衡 U-Net模型 深度学习
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一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法 被引量：6
5
作者 刘波 燕琴 +1 位作者 刘恒飞 马磊 《测绘工程》 CSCD 2019年第2期52-56,共5页
高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然... 高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 正样本单分类器 高分辨率遥感影像 建筑物变化检测
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一种改进的增量式贝叶斯文本分类算法 被引量：4
6
作者 吴国文 庄千料 《计算机应用与软件》 2017年第6期226-229,249,共5页
针对难以获得大量有标签的训练集问题,将增量式贝叶斯学习用于小规模训练集上,并提出了一种新的序列学习算法以弥补其学习序列中存在的不足:无法充分利用先验知识导致噪声数据不断传播。在增量学习的样本选择上,算法引入了配对样本检验... 针对难以获得大量有标签的训练集问题,将增量式贝叶斯学习用于小规模训练集上,并提出了一种新的序列学习算法以弥补其学习序列中存在的不足:无法充分利用先验知识导致噪声数据不断传播。在增量学习的样本选择上,算法引入了配对样本检验和类支持度的知识,分别从横向和纵向角度充分利用先验知识来选取最优增量子集优化分类器,使分类器参数在动态学习过程中得以强化。实验结果表明,该算法能有效弱化噪声数据的消极影响,提高分类精度,同时能大幅度减少增量学习时间。 展开更多
关键词 增量学习 贝叶斯分类 配对样本检验 类支持度
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旅游者行为影响下的海岛生态脆弱性研究——以大连市长海县为例 被引量：2
7
作者 李冰心 王辉 《旅游论坛》 2022年第4期55-68,共14页
与沿海地区相比,海岛更容易受到人为干扰,特别是旅游活动。文章以长海县为案例地,根据暴露度—敏感度—适应能力框架构建旅游者影响下的海岛生态脆弱性指标系统,并运用耦合协调度模型分析子系统之间的协调发展程度,运用多样本潜在类别... 与沿海地区相比,海岛更容易受到人为干扰,特别是旅游活动。文章以长海县为案例地,根据暴露度—敏感度—适应能力框架构建旅游者影响下的海岛生态脆弱性指标系统,并运用耦合协调度模型分析子系统之间的协调发展程度,运用多样本潜在类别模型从人口统计学特征层面分析旅游者行为。研究表明:(1)2007—2018年,在旅游者行为的影响下,海岛生态脆弱性指数由0.123急速增加到0.203,E-S-A子系统耦合协调度由0.282升高至0.409,标志着旅游者对海岛生态脆弱性的影响加大。(2)长海县旅游者分为发展型与萌芽型,行为表现尚不成熟,分别占海岛旅游者总人数的83.4%和16.6%,对海岛生态脆弱性均产生影响。(3)在人口统计学特征层面,不同性别、年龄、学历的旅游者行为对海岛生态脆弱性的影响不存在显著差异。其中,高学历对发展型海岛旅游者的行为有一定的正向影响。不同收入的海岛旅游者行为对海岛生态脆弱性的影响存在差异,高收入旅游者行为对海岛生态脆弱性影响较小。(4)海岛旅游者行为的规范应重点关注住宿、购物、娱乐3个领域,注意弱化性别、年龄差异,注意学历差异。 展开更多
关键词 海岛生态脆弱性 海岛旅游者 耦合协调度模型 多样本潜在类别模型 长海县
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