车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类 被引量：25

1

作者 李永强 李鹏鹏 +1 位作者 董亚涵 范辉龙 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期724-735,共12页

针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的... 针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物,并对提取的杆状地物进行高精度分类。 展开更多

关键词 车载LiDAR 杆状地物 特征提取 地物分类 SVM分类模型

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基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法 被引量：12

2

作者 冯帅 许童羽 +3 位作者 周云成 赵冬雪 金宁 王郝日钦 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期257-264,共8页

为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分... 为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分析,得出Word2Vec方法具有较高的分类精度,正确率为86.44%,能够有效解决文本向量表示稀疏和信息不完整等问题。通过调整残差网络(Residual network,Res Net)结构,分析残差模块结构和网络层次对分类网络的影响,构建了9种分类网络结构,测试结果表明,具有4层残差模块结构的网络具有较好的特征提取精度,Top-1准确率为99.79%。采用优选出的4层残差模块结构作为基本结构,使用胶囊网络(Capsule network,Caps Net)替代其池化层,设计了水稻知识文本分类模型。与Fast Text、Bi LSTM、Atten-Bi GRU、RCNN、DPCNN和Text CNN等6种文本分类模型的对比分析表明,本文设计的文本分类模型能够较好地对不同样本量和不同复杂程度的水稻知识文本进行精准分类,模型的精准率、召回率和F1值分别不小于95.17%、95.83%和95.50%,正确率为98.62%。本文模型能够实现准确、高效的水稻知识文本分类,满足实际应用需求。 展开更多

关键词 水稻知识文本 文本分类 深度卷积神经网络 向量化处理 特征提取 分类模型

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基于BP神经网络的手写数字识别系统 被引量：11

3

作者 黄一格 张炎生 《机电工程技术》 2020年第1期108-110,共3页

针对多数机构面临的大规模报表数据录入问题,提出了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。对输入图像进行图像预处理、图像分割和特征提取,随后将提取的特征信息输入到已经训练好的BP神经网络进行分类识别。训练数据包含140幅大小归... 针对多数机构面临的大规模报表数据录入问题,提出了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。对输入图像进行图像预处理、图像分割和特征提取,随后将提取的特征信息输入到已经训练好的BP神经网络进行分类识别。训练数据包含140幅大小归一的数字图片,其中100幅作为训练集,40幅作为验证集,并以10幅带有若干手写体数字的图片作为测试集进行识别分析。经Matlab仿真实验结果表明,该分类器具有较短的收敛时间和较为理想的识别精度,在实际工作中具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 手写数字识别 BP神经网络 图像预处理 特征提取 分类模型 识别精度

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自动问答系统中问句分类研究综述 被引量：10

4

作者 镇丽华 王小林 杨思春 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期48-54,66,共8页

问句分类作为问答系统所要处理的第一步,在问答系统中起着至关重要的作用,其准确性直接影响最终抽取的答案的正确性。从问句分类的概念出发,先对问句分类体系、特征提取、问句分类方法等进行阐述,然后重点分析了用于问句分类的几个主流... 问句分类作为问答系统所要处理的第一步,在问答系统中起着至关重要的作用,其准确性直接影响最终抽取的答案的正确性。从问句分类的概念出发,先对问句分类体系、特征提取、问句分类方法等进行阐述,然后重点分析了用于问句分类的几个主流学习模型,并对几个模型作了比较分析,最后指出了当前问句分类的研究难点和未来的研究方向。 展开更多

关键词 问答系统 问句分类 特征提取 分类模型

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粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类研究 被引量：10

5

作者 李策 李智 《现代电子技术》 北大核心 2020年第21期51-54,共4页

电子音乐信号具有非平稳性变化特点,当前难以准确描述电子音乐信号的变化特点,使得电子音乐信号分类准确性不够,为了提高电子音乐信号分类准确性,提出粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法。首先,分析当前国内对电子音乐... 电子音乐信号具有非平稳性变化特点,当前难以准确描述电子音乐信号的变化特点,使得电子音乐信号分类准确性不够,为了提高电子音乐信号分类准确性,提出粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法。首先,分析当前国内对电子音乐信号的分类研究现状,并采集电子音乐信号;然后,对电子音乐信号分类进行噪声过滤操作,并提取电子音乐信号变化特征;最后,结合粒子群优化算法和支持向量机的优点,建立电子音乐信号分类模型,并采用多种类型的电子音乐信号进行分类性能测试实验。结果表明,粒子群优化算法和支持向量机可以有效区分各种电子音乐信号,电子音乐信号分类准确性高,使得电子音乐信号分类误差控制在实际应用区间内,同时,电子音乐信号分类准确性和效率要显著好于对比电子音乐信号分类方法。 展开更多

关键词 电子音乐信号分类 粒子群优化算法 支持向量机 音乐信号采集 特征提取 分类模型

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基于卷积神经网络的图像分类模型综述 被引量：5

6

作者 郭庆梅 于恒力 +1 位作者 王中训 刘宁波 《电子技术应用》 2023年第9期31-38,共8页

卷积神经网络在计算机视觉等领域占有一席之地,利用局部连接、权值共享以及池化操作等特性,有效地提取图像的局部特征,降低网络复杂度,具有更少的参数量和更好的鲁棒性,因此,吸引了众多研究者的关注,使分类模型朝着更轻、更快、更高效... 卷积神经网络在计算机视觉等领域占有一席之地,利用局部连接、权值共享以及池化操作等特性,有效地提取图像的局部特征,降低网络复杂度,具有更少的参数量和更好的鲁棒性,因此,吸引了众多研究者的关注,使分类模型朝着更轻、更快、更高效的方向迅速发展。按照卷积神经网络发展的时间线,介绍了常用的典型网络模型,剖析了其创新点与优缺点,并对其未来的发展方向进行了展望。 展开更多

关键词 卷积神经网络 计算机视觉 特征提取 分类模型

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基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台构建研究 被引量：1

7

作者 赵勇进 《自动化技术与应用》 2024年第1期84-87,共4页

为了解决目前就业推荐方法资源覆盖率低的问题,设计一种基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台。通过人工智能技术设计智媒体就业推荐平台的整体框架,包括基础数据模块、用户界面模块、后台管理模块及个性化推荐模块,并设计学生和管理... 为了解决目前就业推荐方法资源覆盖率低的问题,设计一种基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台。通过人工智能技术设计智媒体就业推荐平台的整体框架,包括基础数据模块、用户界面模块、后台管理模块及个性化推荐模块,并设计学生和管理者在智媒体就业推荐平台中的业务流程。采用基于就业意向的个性化推荐算法,在智媒体就业推荐平台中为用户推荐就业资源,完成智媒体就业推荐平台的构建。实验结果表明,该平台运行时间随着请求数量的增加缓慢上升,抗压性较好,资源覆盖率均高于80%。 展开更多

关键词 改进深度学习网络 特征提取 D-S证据理论 分类模型 就业推荐

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基于多特征融合和机器学习的疾病基因检测大数据分类模型 被引量：3

8

作者 高媛媛 《微型电脑应用》 2023年第3期25-27,39,共4页

采用目前方法对疾病基因检测大数据进行分类时,没有对提取特征进行融合处理,存在正确分类率低、病情反映能力低和分类效率低的问题。为此提出基于多特征融合和机器学习的疾病基因检测大数据分类模型构建方法,提取疾病基因图像的粗糙度... 采用目前方法对疾病基因检测大数据进行分类时,没有对提取特征进行融合处理,存在正确分类率低、病情反映能力低和分类效率低的问题。为此提出基于多特征融合和机器学习的疾病基因检测大数据分类模型构建方法,提取疾病基因图像的粗糙度特征、对比度特征和方向度特征,采用主成分分析方法融合提取的特征,在机器学习原理的基础上构建疾病基因检测大数据分类模型,将融合后的特征输入模型中,完成疾病基因检测大数据的分类。实验结果表明,所提方法的正确分类率高、病情反映能力强、分类效率高。 展开更多

关键词 多特征融合 机器学习 疾病基因检测 特征提取 大数据分类模型

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基于多特征信息的双层睡眠分期模型

9

作者 张虹淼 王梓 +1 位作者 廖肖剑 李伟达 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期64-69,共6页

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类... 针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题.将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明:所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%~3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型. 展开更多

关键词 睡眠分期 脑电信号 特征提取 复合多尺度排列熵 双层分类模型

原文传递

MRMR和SSGMM联合分类模型的煤泥浮选系统药况图像识别 被引量：6

10

作者 曹文艳 王然风 +2 位作者 樊民强 付翔 王宇龙 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2045-2058,共14页

为解决煤泥浮选过程依靠工人肉眼识别泡沫特征来调节药剂用量,造成药剂浪费,产品质量不合格的问题,提出一种MRMR和SSGMM联合分类模型的药况图像识别方法.针对泡沫图像的形态、纹理、颜色特征与泡沫类别具有不同程度的相关性.将精煤灰分... 为解决煤泥浮选过程依靠工人肉眼识别泡沫特征来调节药剂用量,造成药剂浪费,产品质量不合格的问题,提出一种MRMR和SSGMM联合分类模型的药况图像识别方法.针对泡沫图像的形态、纹理、颜色特征与泡沫类别具有不同程度的相关性.将精煤灰分作为泡沫的类别信息,利用最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选最优特征;针对传统的高斯混合模型(GMM)在聚类时,存在结果需人为判断实现分类的问题,通过引入少量已知加药状况下的泡沫图像特征样本对其改进,构建半监督高斯混合模型(SSGMM)泡沫图像聚类器.将优选的且具有少量先验标签信息的多维泡沫图像特征融合到SSGMM聚类模型中,利用少量的标记样本引导聚类,并将其标签信息映射给聚类结果实现自动分类.实验表明,这种联合分类模型提高了泡沫识别的准确性,为药剂用量的准确控制与精煤产品质量提供了关键技术支持. 展开更多

关键词 煤泥浮选泡沫 加药状况 机器视觉 图像特征提取和选择 半监督学习 联合分类模型

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粒子群优化RBF神经网络的DNA序列分类 被引量：4

11

作者 孙倩 赵昕 《现代电子技术》 北大核心 2020年第9期87-91,共5页

为提高径向基神经网络算法在DNA序列分类问题应用上的准确率和收敛速度,首先,以20种氨基酸的含量作为特征向量;其次,针对由于随机选取径向基神经网络初始参数引起的收敛速度慢的问题,选择粒子群算法优化神经网络参数。应用真实的DNA序... 为提高径向基神经网络算法在DNA序列分类问题应用上的准确率和收敛速度,首先,以20种氨基酸的含量作为特征向量;其次,针对由于随机选取径向基神经网络初始参数引起的收敛速度慢的问题,选择粒子群算法优化神经网络参数。应用真实的DNA序列对优化前后的两种神经网络算法进行比较,结果显示,优化后算法在迭代12次左右误差即稳定,分类结果正确率达到93.75%,远高于未经优化的神经网络70%的正确率。由实验结果可知,在DNA序列分类问题中,粒子群优化径向基神经网络对提高收敛速度和正确率方面是有效的。 展开更多

关键词 DNA序列分类 PSO-RBF神经网络 特征提取 分类模型建立 参数优化 分类效果对比

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基于神经网络的运动视频图像分类和识别研究 被引量：4

12

作者 刘伟博 白鲲 《现代电子技术》 2021年第20期163-167,共5页

当前运动视频的图像分类和识别方法存在图像识别率低、识别不清晰图像较难的问题,为解决上述问题,文中提出基于神经网络的运动视频图像分类和识别研究。采用目标轮廓周长平方比轮廓面积的方法,提取运动目标图像特征,通过提取图像特征结... 当前运动视频的图像分类和识别方法存在图像识别率低、识别不清晰图像较难的问题,为解决上述问题,文中提出基于神经网络的运动视频图像分类和识别研究。采用目标轮廓周长平方比轮廓面积的方法,提取运动目标图像特征,通过提取图像特征结果设计图像分类流程,建立神经网络图像分类模型完成图像识别。针对同一元素的不同角度进行拍摄获取,采用误差反向传播算法完成神经网络下的运动视频图像分类和识别。通过仿真实验验证设计方法的性能,实验结果表明,所提方法对运动视频图像的识别率较高,正确率在98%以上,且图像识别分类较全面。所提方法能够对运动视频图像中的元素进行分类,识别不清晰图像,提高了识别的精准度,为实际应用提供了一定的参考。 展开更多

关键词 运动视频 图像分类 图像识别 神经网络 图像特征提取 图像分类模型 实验论证

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基于数学技术和信息技术的数据融合方法

13

作者 张文健 《广州城市职业学院学报》 2023年第2期92-95,100,共5页

数学技术和信息技术的结合,为数据融合提供了一个新的思路。通过对数学技术和信息技术之间的关系进行分析,发现二者之间相辅相成、共同发展。在此基础上,构建了数据特征提取分类模型,同时实现对无监督数据和有监督数据的特征提取和分类... 数学技术和信息技术的结合,为数据融合提供了一个新的思路。通过对数学技术和信息技术之间的关系进行分析,发现二者之间相辅相成、共同发展。在此基础上,构建了数据特征提取分类模型,同时实现对无监督数据和有监督数据的特征提取和分类;根据数据特征提取和分类结果,选取合适的数据融合算法;通过不断地分簇、选取簇首节点实现数据采集、传输与融合。在对比仿真实验中,对比所提方法与其他方法可以得出结论:无论数据样本和特征提取分类模型如何变化,所提方法都可取得最高的数据融合正确率。 展开更多

关键词 数学技术 信息技术 特征提取分类模型 无监督数据融合 簇首节点

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基于特征提取与选择的气体识别研究

14

作者 陈博 王刚 +4 位作者 师春雪 齐国臣 曹仰杰 田辉 卫荣汉 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第2期1-7,共7页

在电子鼻系统中,特征提取和选择以及分类模型都是其性能改进的关键。针对从传感器阵列中提取单一特征时会忽略传感器特异性的问题,提出基于相关性分析来选择每一个传感器最优的特征提取方法,组成最优特征向量进行气体识别,实验表明:通... 在电子鼻系统中,特征提取和选择以及分类模型都是其性能改进的关键。针对从传感器阵列中提取单一特征时会忽略传感器特异性的问题,提出基于相关性分析来选择每一个传感器最优的特征提取方法,组成最优特征向量进行气体识别,实验表明:通过该方式提取的特征向量在分类模型中表现更好,在各模型的平均识别准确率提升了0.027,其中支持向量机和人工神经网络提升效果最明显,分别提升了0.031和0.054。并根据模型特性和实际需求,提出逻辑回归与支持向量机结合的二次分类模型,实验表明该模型能够进一步提高分类准确率,降低具体气体检测场景中辨别气体错误的风险。 展开更多

关键词 电子鼻 传感器阵列 特征提取 特征选择 分类模型

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基于LBP和LPQ特征融合的PSO-SVM缺陷分类 被引量：4

15

作者 杜绪伟 陈东 《电子测量技术》 2020年第21期122-126,共5页

钢板在生产及使用过程中产生的表面缺陷不仅影响外观还会降低产品的性能,针对目前检测的效率低、误差大提出了一种结合图像处理与粒子群优化支持向量机的缺陷分类检测系统。利用融合空域的局部二值模式和频域局部相位量化两种特征提取... 钢板在生产及使用过程中产生的表面缺陷不仅影响外观还会降低产品的性能,针对目前检测的效率低、误差大提出了一种结合图像处理与粒子群优化支持向量机的缺陷分类检测系统。利用融合空域的局部二值模式和频域局部相位量化两种特征提取方式的优势对工件的图像进行缺陷特征提取,建立支持向量机(SVM)缺陷分类模型。由于SVM算法参数容易陷入局部最优的问题,所以采用粒子群算法优化SVM的惩罚参数和核函数。在MATLAB 2019b平台进行实验,实验结果对比分析显示,所提算法较传统的SVM分类模型相比提高了18.33%的识别准确率。 展开更多

关键词 表面缺陷 粒子群算法 支持向量机 特征提取 分类模型

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基于改进深度学习网络的音乐风格分类模型优化方法

16

作者 郭联俊 侯峰 《微型电脑应用》 2023年第1期24-27,共4页

采用目前方法对音乐风格进行分类时,没有对提取的特征和进行融合处理,导致分类有效性差、时间复杂度高。对此基于改进深度学习网络提出一种音乐风格分类模型优化方法。在音高、节奏和音色三个方面对音乐进行特征提取,并在D-S证据理论的... 采用目前方法对音乐风格进行分类时,没有对提取的特征和进行融合处理,导致分类有效性差、时间复杂度高。对此基于改进深度学习网络提出一种音乐风格分类模型优化方法。在音高、节奏和音色三个方面对音乐进行特征提取,并在D-S证据理论的基础上对提取的特征进行融合处理,将融合后的音乐特征输入改进深度学习网络,构建音乐风格分类模型,实现音乐风格的分类。实验结果表明,所提方法的分类F1值高、时间复杂度低、ROC曲线趋近于1。 展开更多

关键词 改进深度学习网络 音乐风格 特征提取 D-S证据理论 分类模型

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离心机试验机不平衡问题的模式识别方法研究

17

作者 楚江锋 赵楠 +1 位作者 刘靖 赵颖涛 《环境技术》 2023年第2期156-160,共5页

为解决离心机不平衡的判断问题,结合实际产品的理论分析,本文提出一种基于振动信号的模式识别方法。本文方法在离心机不平衡问题的理论分析基础上,首先根据分析得出的比例系数采集对应振动信号,其次将该振动信号作为实验数据与实际运行... 为解决离心机不平衡的判断问题,结合实际产品的理论分析,本文提出一种基于振动信号的模式识别方法。本文方法在离心机不平衡问题的理论分析基础上,首先根据分析得出的比例系数采集对应振动信号,其次将该振动信号作为实验数据与实际运行数据进行特征值分析、分类器辨识过程,得出实际的比例系数,随后计算出当前离心机运转过程中所存在的离心力,最终依据离心力大小判断离心机设备的不平衡程度。 展开更多

关键词 离心机 不平衡 模式识别 特征提取 分类模型

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基于回声状态网络的古典音乐分类模型

18

作者 徐溶泽 《现代电子技术》 北大核心 2018年第17期76-79,84,共5页

针对当前音乐分类方法训练效率低、音乐分类精度差、分类不明确等问题,提出基于回声状态网络的古典音乐分类模型。首先对古典音频信号进行预处理,提取古典音乐MFCC特征;然后通过基于回声状态网络的古典音乐分类模型,完成古典音乐信号特... 针对当前音乐分类方法训练效率低、音乐分类精度差、分类不明确等问题,提出基于回声状态网络的古典音乐分类模型。首先对古典音频信号进行预处理,提取古典音乐MFCC特征;然后通过基于回声状态网络的古典音乐分类模型,完成古典音乐信号特征的准确分类;最后通过计算三种分类模型,分10次对古典音乐音频片段进行平均分类测试。实验结果表明,回声状态网络模型能够实现古典音乐的准确分类,具有较高的分类效率和用户满意度。 展开更多

关键词 回声状态网络 古典音乐 特征提取 分类模型 时间序列 正确率

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基于残差神经网络的视频内容快速检索系统研究 被引量：4

19

作者 李瞳 李彤 赵宏伟 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2018年第4期465-469,共5页

为解决公共安全视频图像信息轨迹追踪的问题,设计一个基于图像识别的视频内容快速检索系统,使用方向梯度直方图特征提取(HOG:Oriented Histogram Feature Extraction)算法进行人脸定位,通过迁移学习对Res Net模型进行再训练建立专用的... 为解决公共安全视频图像信息轨迹追踪的问题,设计一个基于图像识别的视频内容快速检索系统,使用方向梯度直方图特征提取(HOG:Oriented Histogram Feature Extraction)算法进行人脸定位,通过迁移学习对Res Net模型进行再训练建立专用的神经网络的分类器。进行视频内容检索的过程是提取视频关键帧,对其中人物进行定位,提取其特征值,使用训练好的分类模型进行分类。将分类信息标注在图片上,将有关信息存入数据库,使用时查询数据库,得到详细信息。实验结果表明,该系统可有效地对视频内信息进行快速定位,对截取图片可以进行精准识别,在公共安全领域具有应用前景。 展开更多

关键词 图像检索 HOG算法 残差网络 分类模型

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基于查询意图的中文信息类网页分类研究 被引量：2

20

作者 王晓艳 林昌意 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2015年第1期113-118,126,共7页

[目的/意义]通过网页分类提高搜索引擎及内容网站的检索性能,根据查询意图分类更精确地满足用户需求。[方法/过程]以信息类中文网页为研究对象,采用人工归纳的方法构建信息类查询意图类目体系,提出根据该类目体系对信息类网页进行分类... [目的/意义]通过网页分类提高搜索引擎及内容网站的检索性能,根据查询意图分类更精确地满足用户需求。[方法/过程]以信息类中文网页为研究对象,采用人工归纳的方法构建信息类查询意图类目体系,提出根据该类目体系对信息类网页进行分类的方法,并通过实验进行验证。[结果/结论]实验结果表明,所提出的方法具有较强的可行性,有助于精确地满足用户信息需求,提高搜索引擎及内容网站的检索性能。 展开更多

关键词 查询意图 网页分类 特征提取 分类模型 搜索导航

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