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题名基于排序支持向量机的组合相似度图像检索
被引量：1
- 1
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作者
支力佳
张少敏
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机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第A01期165-168,172,共5页
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基金
国家民委科研项目(14BFZ007)
国家自然科学基金资助项目(61561002)
宁夏区自然科学基金资助项目(NZ15105)
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文摘
针对通用型图像检索面对不同图像数据难以事先确定合适图像特征的问题,提出一种基于互信息(MI)作为相关性测度的相似度选择的排序支持向量机精化最终结果的检索方法。该方法采取融合大量全局特征以及局部特征的策略,通过在少量的训练集上进行线下相似度选择,在提供良好检索准确性的基础上大幅减少后续检索中使用的特征数量,并且通过排序支持向量机进一步提高检索准确性。在自然图像Wang数据集以及医学图像IRMA数据集上进行实验,结果表明该方法优于常用的单一最好相似度以及典型的"和规则"组合方法,分别比准确性第二好的方法提高了13.3%和96.7%。公共数据集的实验结果表明,所提方法能够提高通用型图像检索系统的准确性。
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关键词
基于内容的图像检索
相似度组合
最大依赖
互信息
排序支持向量机
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Keywords
Content-Based Image Retrieval（CBIR）
similarity combination
max-dependency
Mutual Information（MI）
rank-SVM（Support Vector Machine）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名最小相关性最大依赖度属性约简
被引量：11
- 2
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作者
翟俊海
万丽艳
王熙照
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机构
河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第12期148-150,154,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(71371063,61170040)
河北省自然科学基金项目(F2013201220,F2013201110)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20131028)资助
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文摘
在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。
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关键词
粗糙集
决策表
属性约简
最小相关性
最大依赖度
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Keywords
Rough sets
Decision table
Attribute reduct
Minimum correlation
Maximum dependency
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名高维数据多标签分类的食品安全预警研究
被引量：2
- 3
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作者
甄俊涛
刘臣
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机技术与发展》
2020年第9期109-114,共6页
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基金
国家自然科学基金(71774111)。
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文摘
随着大数据、互联网等新兴科技的飞速发展,人们生活逐步向数字化、信息化迈进,高维图像数据、高维文本数据等各类复杂数据不断涌现。高维数据具有包含信息量大、易出现信息冗余的特征,给文本分类带来阻碍。为此,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的高维数据多标签分类方法。该方法从数据降维的角度出发,利用最大依赖性降维方法(MDDM),将高维数据降为低维数据,提高有效信息占比、减少信息冗余。将降维后的低维数据作为长短期记忆神经网络的输入,利用softmax函数对神经网络的输出进行多标签分类。在食品稽查数据上进行的安全预警实验验证了该方法的可行性,最终分类准确率达到86.5%,比未降维的数据分类准确率提高36.5%。实验还对比了不同神经网络模型在该数据集上的分类性能,结果表明使用LSTM神经网络进行分类结果较好。良好的分类结果表明该方法在食品稽查数据集上特征提取的准确性,食品安全稽查部门可对具有该违法特征的食品生产企业进行监督管理,从而避免食品安全问题的发生,以达到食品安全预警的目的。
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关键词
高维数据
数据降维
最大依赖性降维方法
长短期记忆神经网络
多标签分类
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Keywords
high dimensional data
data dimensionality reduction
maximum dependence dimension reduction method
long and short term memory neural network
multi-label classification
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名最大依赖集在不一致数据检测中的应用
- 4
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作者
戴超凡
李沛
王文倩
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机构
国防科技大学信息系统工程重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第15期89-95,共7页
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基金
军队高层次创新人才工程
教育部新世纪优秀人才支持计划(No.B43451914)
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文摘
针对条件函数依赖(CFDs)对不一致数据检测不完备问题,提出基于最大依赖集(MDS)的依赖提升算法(DLA),通过获取依赖中包含的隐性依赖(RCFDs)对数据集中的不一致数据进行检测。利用动态值域调整,设置数值变化的前移和后移指针,改进原算法的枚举过程,提高了算法对连续属性的适用性,给出动态值域调整和依赖提升算法的算法流程和伪代码,并对算法的收敛性和时间复杂度进行分析。最后通过对照实验,对比了依赖提升算法和基于CFDs的检测方法的检测精度和时间代价,验证了算法的有效性。
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关键词
条件函数依赖(CFDs)
不一致数据
最大依赖集(MDS)
动态值域调整
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Keywords
Conditional Functional Dependency(CFDs)
inconsistent data
Maximum Dependency Set(MDS)
dynamic domain adjustment
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名历史关系模式的最大完全时间依赖集求法
被引量：1
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作者
贾超
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《燕山大学学报》
CAS
2001年第1期66-68,共3页
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文摘
对基于TNF的历史关系模式TUg，提出了时间依赖、最大完全时间依赖集等重要概念，并给出了最大完全时间依赖集的求解算法及证明。为解决历史关系模式中存在的数据冗余、TNF异常等问题奠定了基础。
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关键词
TNF
历史关系模式
时间依赖
最大完全时间依赖集
时态数据库
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Keywords
TNF,the historical relational scheme,time dependence,the largest complete time dependence set.
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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