高光谱遥感是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术。自发展以来,已在各个方面都显示出了巨大的研究潜力,成为遥感应用最广泛的领域之一。然而,如何充分利用高光谱遥感数据提供的丰富的地表信息,以及如何在如此大量的信息中提取有用信息,是摆在研究者面前的一项重要课题。高光谱遥感影像处理的一项重要内容就是地物目标的分类。文章基于支持向量机算法原理,提出了一种应用于高光谱影像的分类机制,并在印度松树(Indian Pin...
将从数据分类和数据生命周期管理两大方向深入研究,进一步梳理总结数据分类算法及数据生命周期管理模型,以期为今后海量数据的科学处理提供理论依据。
作者:梁尔真; 袁学群; 夏磊 期刊:《科学技术创新》 2019年第33期
背景:自适应系统有望通过实现其目标的多种策略以及将策略与实际环境匹配的逻辑来满足各种操作环境。在设计时对相关背景的预测对于可靠性是至关重要的。随着当前使用数据挖掘来支持需求工程过程的趋势,在设计时理解自适应系统的上下文的任务也可以从这些技术中受益。目标:目标是提供一种方法来改进上下文变量的规范及其与可靠性策略的关系。这种改进应检测这些变量之间的依赖关系,监控它们的优先级,并决定它们在决策树中选择正确...
作者:刘牧雷; 徐菲菲 期刊:《智能系统学报》 2019年第06期
代价敏感分类区别于一般分类方法,更关注高代价类别的分类准确性而容忍全局分类的准确性。三支决策作为一种代价敏感分类问题的解决思路,缺乏对序列数据的支持。结合LSTM模型处理序列数据的能力,提出一种使用三支决策(3WD)改进的序列数据分类方法。方法经过LSTM网络对原数据进行粗分类;对分类结果进行整体代价评估;最终,对高风险分类进行延迟或拒绝处理。方法在4个数据集上进行了测试,并进行了2组对比实验。实验结果表明:本文方法...
作者:杜恒; 杨俊成 期刊:《计算机应用与软件》 2019年第12期
实时数据流中标记样本所占比例较小,并且存在大量的噪声数据和冗余数据,导致数据流的实时分类准确率较低。针对这种情况,提出基于拉普拉斯回归主动学习的大数据流分类算法。为分类器设计相对支持度差异函数作为分类的决策方法,通过阈值判断当前数据流的标记样本量。设计基于约束规则的半监督主动学习算法,从无标记样本集选择信息量最丰富的样本。采用拉普拉斯正则最小二乘回归模型作为半监督学习的回归模型,迭代地扩展数据流的标记...
作者:程蔚; 吴海彬; 郑洪庆 期刊:《计算机应用研究》 2019年第10期
针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法:建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性,在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验,在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移...
作者:唐启涛 期刊:《计算机技术与发展》 2019年第12期
在日常的网络设备维护中,很多问题往往是由配置文本命令出错或者配置不当引起的,为了能快速找出配置文本命令出错的地方,需要对设备的配置文本命令进行智能检查。要在繁杂的信息中快速地找到用户需要定位的信息并及时修改配置文本命令,配置命令的智能匹配起着非常重要的作用,它可以有效地组织和管理这些信息,从而提高信息搜索的效率。文中以信息熵理论知识为基础,应用信息熵在文本分类中的可适应特性,提出了一种基于信息熵的网络设...
如今,智能手机已不只是一个通话工具,还是一个综合处理的平台,存储着大量信息。公安机关在调查取证时,有越来越多从智能手机中获取电子证据的需求,所以手机取证得到了广泛的关注和研究。对手机取证进行了简要分析,重点探讨了手机取证中的文本分类的操作流程和相关算法。
作者:盛俊 期刊:《信息技术与信息化》 2019年第12期
概述数据挖掘分类算法,包括传统分类算法和流式分类算法,重点论述适合大数据的流式分类算法VFDT和CVFDT,将Spark大数据技术栈和CVFDT结合实现,证明Spark尤其是Spark Streaming能够提高CVFDT分类算法的速度、效率和精度,有着重要的应用价值。
作者:徐辉增; 孙学农 期刊:《考试周刊》 2007年第22期
本文对入侵检测的现状进行了分析,在此基础上重点研究了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要研究了分类算法;对于误用检测,主要研究了模式比较和聚类算法;在模式比较中又以关联规则和序列规则为重点研究对象。本文最后对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并指明了今后的研究方向。
作者:谈恒贵; 王文杰; 李游华 期刊:《信息技术与网络安全》 2005年第02期
基于数据挖掘分类算法的研究现状,对目前发展较成熟的几种分类算法如决策树、关联规则分类、神经网络、贝叶斯方法、遗传算法等数据挖掘分类算法分别进行了论述.主要分析比较各典型算法的优点和不足,对其他一些算法也作了简单介绍,旨在追溯算法的发展轨迹,指出部分算法可能发展的方向,为进一步研究提供有益的借鉴.
作者:吴怡之; 席恋 期刊:《信息技术与网络安全》 2016年第13期
相比现有技术,基于微波技术的脑中风检测无电离辐射,是一种安全便捷低廉的检测方法。目前主要的脑中风微波检测方法是微波成像,但由于脑部结构复杂,成像精度和可靠性不高。近年来,基于机器学习的分类方法开始应用于微波生物检测。该文提出了一种以支持向量机作为核心的机器学习脑中风检测分类算法,并通过粒子群优化算法来对SVM参数进行寻优,以达到优化分类准确率的目的,实现有无脑中风的正确分类。经过脑中风微波检测实验系统验证,...
作者:谷振亚; 彭新光 期刊:《图书情报导刊》 2010年第11期
稀有类是数据挖掘中一个重要研究课题。将入侵检测作为稀有类来考虑,阐述了现有的稀有类算法,将基于Boosting的成本敏感的朴素贝叶斯算法引入到入侵检测中,经过试验验证该算法与传统分类算法相比具有很大的优势。
作者:李良福; 高小小; 孙瑞赟; 陆铖 期刊:《轻工学报》 2018年第03期
针对桥梁安全和维护问题,提出了一种基于稀疏编码的桥梁路面裂缝分类方法.该方法从网上随机下载图片数据集作为训练集,减少人工标记的工作量,再用相机采集周围的桥梁路面裂缝图片作为测试集和验证集,针对这些高分辨率图像,采用改进的白化主成分分析进行降维,加速特征学习;针对裂缝图像特点,结合自学习算法,从大量未标识的数据集中提取尺度不变特征,经过改进的稀疏编码表示得到特征字典,并用空间金字塔进行池化;最后用线性支持向量...
作者:刘孟强; 焦阳 期刊:《现代牧业》 2010年第01期
应用粗糙集理论,对考试成绩数据进行挖掘整理,提取有价值的信息,寻找出教学中存在的问题,从而提出了改进教学的一些建议,以达到提高教学效果的目的。
作者:程璇; 董鲁豫 期刊:《科学技术创新》 2016年第29期
大数据产业的兴起给数据挖掘领域带来了新的生机。数据挖掘是从各行各业产生的大量的信息中挖掘出对于人们有用和有价值的知识。数据挖掘是信息时代的产物,数据挖掘是从很早就开始研究,但是真正的将数据挖掘应用到实践中是从最近几年开始兴起。本文就数据挖掘领域中经典的算法,按照分类算法和聚类算法分别给出了介绍。
作者:莫洪武; 万荣泽 期刊:《煤炭技术》 2013年第12期
煤炭开采过程中需要对收集的勘探数据进行分析和研究,从中挖掘出更加有价值的信息。文章针对多种数据分类算法,研究分析他们在煤炭拗探数据分飙中的作用。通过研究和比较多种分类算港在数据分析工作中的性能,找到能够更加有效地处理勘探数据的分类算法。
神经网络算法是一种非常经典的分类算法,然而神经网络的一个不足之处就是容易陷入过拟合。针埘这种不足,正则化神经网路算法(RNM)与提前终止迭代算法被提了出来。为了进一步研究这两种算法性能的差异,本文在包括金属岩石分类数据集(sonar数据集)在内的20个UCI标准数据集上对这两种方法进行了性能测试。实验显示在分类准确率上正则化神经网路算法要更优秀一些,但是在分类速度上提前终止迭代算法更占优势。
作者:李翔; 莫琦; 付龙明; 王立娜; 卢颖浩 期刊:《科技创新导报》 2017年第17期
电网运行隐患的有效控制在电网建设和运行中起着至关重要的作用。随着电力需求的不断提升,电网运行的可靠性要求也越来越高,电网运行隐患问题对电网可靠性影响非常大。该文通过分析某电力系统对控制安全隐患的要求,提出了电网安全隐患评估定级方法,为确保电力系统可靠运行提供重要保障。