搜索结果: 76-90 共查到“计算机科学技术 特征选择”相关记录94条 . 查询时间(0.229 秒)
一种改进的基于条件互信息的特征选择算法
特征选择 文本分类 条件互信息
2008/12/29
目前在文本分类领域较常用到的特征选择算法中，仅仅考虑了特征与类别之间的关联性，而对特征与特征之间的关联性没有予以足够的重视，这导致了特征之间预测能力的相互削弱，无法选出最有效的特征。提出了一种新的用于文本分类的特征选择算法（CMIM）,它可以帮助选出区分能力强、弱相关的特征。经实验验证，CMIM比传统的特征选择算法具有更好的性能。
集成特征选择的广义粗集方法与多分类器融合
多分类器融合 广义粗集 高光谱
2008/12/24
为改善多分类器系统的分类性能, 提出了基于广义粗集的集成特征选择方法. 为在集成特征选择的同时获取各特征空间中的多类模式可分性信息, 研究并提出了关于多决策表的相对优势决策约简, 给出了关于集成特征选择的集成属性约简 (Ensemble attribute reduction,EAR) 方法, 结合基于知识发现的 KD-DWV 算法进行了高光谱遥感图像植被分类比较实验. 结果表明, EAR 方法与...
一种基于聚类的文本特征选择方法
特征选择 聚类 文本分类
2008/12/24
传统的文本特征选择方法存在一个共性，即通过某种评价函数分别计算单个特征对类别的区分能力，由于没有考虑特征间的关联性，这些方法选择的特征集往往存在着冗余。针对这一问题，提出了一种基于聚类的特征选择方法，先使用聚类的方法对特征间的冗余性进行裁减，然后使用信息增益的方法选取类别区分能力强的特征。实验结果表明，这种基于聚类的特征选择方法使得文本分类的正确性得到了有效的提高。
一种基于完全2DPCA的二次特征选择方法
人脸识别 完全二维主元分析 免疫算法 最近邻分类器
2008/12/23
提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足，结合完全2DPCA方法，用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果表明，该方法识别效果较好。
一种特征选择的动态规划方法
特征选择 动态规划 模式识别
2008/12/8
通过分析特征选择的机理,提出了一种特征选择性能指标和基于此指标的动态规
划特征选择方法.使复杂的多类特征信息选择的全局满意解寻求过程,转变成一个简单的阶
段性最优化问题.在一定条件下,由各阶段最优决策构成的整体策略等价于原问题的全局满
意解.本文法较好地应用于水声信号特征分析.
在机械故障诊断中，基于原始大特征量的故障状态识别会导致识别精度的下降。特征选择可以去除原始特征中的冗余特征，提高诊断精度。但以前广泛应用的基于过滤模型的特征选择方法不能满足进一步提高精度的要求。针对此问题，提出使用基于绕封模型的故障特征选择方法，它采用遗传算法对特征集寻优，样本划分法进行错误率预测估计和BP神经网络学习算法进行分类。轴承诊断实例证明，此方法有较好的寻优特征子集的能力，可以提高系统的...
在特征选择中，特征子集的优化结果影响分类识别的正确率。简单遗传算法存在早熟收敛和局部搜索能力弱的缺陷。在进化过程中，保持合适的个体选择压力，抑制种群多样性的快速下降，是提高遗传算法性能的关键。该文提出一种新的自适应约束惩罚措施，应用相关联赛选择和相关家庭竞争算子对基本遗传算法进行改进，并用于通信信号调制特征选择。仿真结果表明，该算法的收敛性和稳定性均有显著提高。
一种基于特征选择的不完整数据分类方法
数据分类 特征选择
2008/4/29
特征选择（也称作属性选择）是简化数据表达形式,降低存储要求,提高分类精度和效率的重要途径。实际中遇到的大量的数据集包含着不完整数据。对于不完整数据,构造选择性分类器同样也可以降低存储要求,提高分类精度和效率。因此,对用于不完整数据的选择性分类器的研究是一项重要的研究课题。有鉴于此,提出了一种用于不完整数据的选择性贝叶斯分类器。在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,给出的选择性分类器不仅分类准...
最优小波包变换的化学模式特征选择方法
小波包变换 化学模式 近红外光谱 Shannon 熵 Euclidian 距离
2008/4/19
提出了用近红外光谱作为化学模式的原始特征矢量,通过引入Shannon信息熵并根据最小熵准则寻求原始特征矢量小波包分解的最优小波树,使分解有最大的规律性,从而实现特征的选择.结果表明,该方法既能有效地将原始的高维特征空间变为低维的特征空间,又能使样品间的差异性变大,这对化学模式识别和多元校正模型的建立,特别是分析方法灵敏度的提高都具有非常重要的意义.
基于不同Margin的人脸特征选择及识别方法
人脸识别 Margin 特征选择 支持向量机(SVM) 顺序后退法(SBS)
2008/6/6
Margin在机器学习中具有很重要的意义，基于margin的特征选择方法就是从分类的角度对特征集各特征的权重进行分析。该文对不同的margin进行了分析，提出将sample-margin和hypothesis-margin分别作为特征选择标准对SBS特征选择方法进行改进，然后设计具有最佳超参数的SVM多项式分类器进行人脸识别。实验在FRERT人脸图像库上进行并与Relief特征选择方法进行了比较，...
基于遗传算法的图像特征选择
特征选择 遗传算法
2008/3/12
针对模式识别时,提取的特征参数量大而又有冗余的现象,提出了基于遗传算法的特征选择方法。介绍了遗传算法的基本原理,阐述并设计了适应度函数和遗传算子。仿真实验表明,该方法在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果。
基于K-均值聚类的无监督的特征选择方法*
特征选择 相关性分析 无监督学习 聚类
2008/3/3
模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K-均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。
Web文本特征选择算法的研究
文本表示 向量空间模型 特征选择 熵
2008/3/3
以向量空间模型作为Web文本的表示方法，结合Web文本的结构特征对向量空间模型中的特征选择算法进行了分析并加以改进。在改进的算法中，体现出了特征词在Web文档结构中的位置信息；引入了信息论中熵的概念，用词的熵函数对权值进行调整，从而更加准确地选取有效的特征词。实验验证了改进算法的可行性和有效性。
基于最大熵原理的空间特征选择方法
2007/11/2
AbstractFeature selection has an important application in the field of pattern recognition and data mining etc. However, in real world domains, if there are spatial data operated in the application, t...
基于特征选择的轻量级入侵检测系统
2007/11/1
Chen Y, Cheng XQ, Li Y, Dai L. Lightweight intrusion detection system based on feature selection. Journal of Software,
2007,18(7):1639-1651.DOI:
10.1360/jos181639 http://www.jos.org.cn/1000-9825/1...