最近邻搜索用于分类问题的一种改进 被引量：11

1

作者 肇莹 刘红星 +1 位作者 王仲宇 王元庆 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期455-462,共8页

最近邻搜索广泛应用于分类问题,其最显著的优点是分类准确率高、泛化性能好.但现有最近邻分类算法都存在着一个弱点——样本集增大分类计算量也显著增大.为了克服这一不足,本文基于一个新的思路,提出了最近邻分类方法的一种改进方法.该... 最近邻搜索广泛应用于分类问题,其最显著的优点是分类准确率高、泛化性能好.但现有最近邻分类算法都存在着一个弱点——样本集增大分类计算量也显著增大.为了克服这一不足,本文基于一个新的思路,提出了最近邻分类方法的一种改进方法.该方法在进行最近邻分类时,不一定要找到待分类点的最近邻点,而只要知道最近邻点的类别即可,大大地减少了最近邻搜索时的计算量.用经典的分类问题双螺线问题(TSP)以及其他几个例子,就该改进方法的分类效果、分类速度和学习性能等3个方面进行了测试,并与经典的K维双叉树(KD树)最近邻搜索法以及压缩近邻法进行了比较.结果表明,就综合性能而言,本文改进方法是有竞争力的. 展开更多

关键词 模式识别 分类 最近邻法

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一种新的广义最近邻方法研究 被引量：13

2

作者 赵莹 高隽 +1 位作者 汪荣贵 胡静 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第F12期196-198,共3页

本文在仿生模式识别理论的指导下 ,推广了传统的最邻近方法 ,提出一种新的广义最近邻方法 .该方法利用同类样本间的连续性规律 ,增加了样本点个数 .再通过由多个超球体的并所形成的几何形体 ,覆盖可能的样本点 .将这一方法用于人脸识别... 本文在仿生模式识别理论的指导下 ,推广了传统的最邻近方法 ,提出一种新的广义最近邻方法 .该方法利用同类样本间的连续性规律 ,增加了样本点个数 .再通过由多个超球体的并所形成的几何形体 ,覆盖可能的样本点 .将这一方法用于人脸识别仿真实验 ,实验结果表明该方法是有效可行的 . 展开更多

关键词 仿生模式识别 最近邻法 人脸识别

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一种快速的基于稀疏表示分类器 被引量：19

3

作者 陈才扣 喻以明 史俊 《南京大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2012年第1期70-76,共7页

基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC... 基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC无法用于实时识别.针对该问题,提出一种简便有效的改进算法,其试图寻求一个较小的超完备基来计算测试样本的稀疏表示,从而大大的缩减算法的计算复杂度.具体来说,对于每个测试样本点,首先,求出该测试样本点可能归属的类别,而后利用可能归属类的样本而并非所有的训练样本来对测试样本进行稀疏表示计算.ORL人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明改进算法不仅能较大程度的缩减算法的计算复杂度,而且排除了干扰类的影响,从而在某种程度上提高了算法的识别率. 展开更多

关键词 稀疏表示 K-近邻 邻近类 分类方法 人脸识别

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核的最近邻算法及其仿真 被引量：5

4

作者 饶鲜 杨绍全 +1 位作者 魏青 董春曦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期470-471,共2页

为了提高近邻法的分类性能,提出了核的最近邻算法。通过mercer核,将样本映射到高维特征空间,再用近邻法分类。核映射改善了样本的空间分布,突显了样本的类别特征,从而提高了分类的性能。给出了核近邻算法的判决过程。对于人工数据和入... 为了提高近邻法的分类性能,提出了核的最近邻算法。通过mercer核,将样本映射到高维特征空间,再用近邻法分类。核映射改善了样本的空间分布,突显了样本的类别特征,从而提高了分类的性能。给出了核近邻算法的判决过程。对于人工数据和入侵检测数据的仿真显示,核近邻分类方法的分类性能优于传统的最近邻分类法。 展开更多

关键词 模式识别 核方法 近邻法 入侵检测

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一种改进的支持向量机模式分类方法 被引量：4

5

作者 姜斌 和湘 +1 位作者 孙月光 黎湘 《电光与控制》 北大核心 2007年第4期23-26,共4页

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用。首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出... 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,已成为目前研究的热点,并在模式识别领域有了广泛的应用。首先分析了支持向量机原理,随后引入一种改进的径向基核函数,在此基础上,提出了一种改进核函数的SVM模式分类方法。与基于IRIS数据,进行了计算机仿真实验,与基于模糊k-近邻的模式分类仿真结果比较,结果表明改进的SVM方法分类性能比模糊k-近邻算法(Fuzzyk-Nearest Neighbor,FKNN)的分类性能更好,运算时间更短,更易于实时实现。 展开更多

关键词 支持向量机 径向基核函数 模糊k-近邻 模式分类 模式识别 统计学习理论

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一种基于证据理论的数据分聚类融合算法 被引量：6

6

作者 张扬 杨建华 侯宏 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第1期54-58,共5页

为了有效处理模式识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,研究了一种新的证据分聚类融合算法(new evidence classification and clustering fusion algorithm,NECCFA)。首先使用证据K近邻分类算法为各目标数据构造一组初始基本置信... 为了有效处理模式识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,研究了一种新的证据分聚类融合算法(new evidence classification and clustering fusion algorithm,NECCFA)。首先使用证据K近邻分类算法为各目标数据构造一组初始基本置信指派。然后根据证据C均值算法的目标函数模型,并通过新算法的迭代寻优过程不断地对目标数据的基本置信指派进行完善。最后根据融合结果和所设定的分类规则判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集实验,将新算法与其他几种常见方法进行了对比分析,结果表明能够有效提高分类准确度。 展开更多

关键词 证据聚类 证据K近邻 置信函数 数据分类 模式识别

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量子K最近邻算法 被引量：4

7

作者 李强 蒋静坪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期940-943,共4页

为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K... 为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K变化带来的分类错误率上升的影响,在Boosting算法框架下,用三个由QkvNN算法训练的弱分类器,去构造了一个强分类器,从而提高单独运行QkvNN的分类精度。在此算法中,由于利用了量子计算的强大能力,使得经典K最近邻算法的时间复杂度从O(N)减小为O(N)。 展开更多

关键词 量子计算 量子计数 量子搜索 模式识别 K最近邻

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基于多特征融合的唐卡图像法器识别方法 被引量：4

8

作者 王铁君 王维兰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期198-203,207,共7页

唐卡图像具有内容丰富、画面复杂、色彩表现层次多等特点,但部分图像存在破损残缺、清晰度不高的不足。为此,提出一种融合Hu矩和局部二进制模式的图像特征提取方法,提高目标图像的特征表现程度,并在此基础上给出一种改进的基于距离密度... 唐卡图像具有内容丰富、画面复杂、色彩表现层次多等特点,但部分图像存在破损残缺、清晰度不高的不足。为此,提出一种融合Hu矩和局部二进制模式的图像特征提取方法,提高目标图像的特征表现程度,并在此基础上给出一种改进的基于距离密度的K最近邻分类算法,该算法待测样本所属的类别与其周围邻近点的类别最相关,且距离越近,相关度越高。实验结果表明,与传统的k NN、神经网络和神经网络集成方法相比,该方法对唐卡图像中的法器对象具有更高的识别正确率,能有效实现唐卡图像中法器对象的分类识别。 展开更多

关键词 唐卡图像 图像识别 k最近邻分类算法 神经网络 局部二值模式

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基于监督保局子空间虚假近邻准则的原始特征选择 被引量：1

9

作者 辜小花 李太福 +2 位作者 杨利平 易军 周伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1921-1928,共8页

提出一种基于监督保局投影(SLPP)与虚假最近邻(FNN)准则的原始特征选择方法。该方法首先将非线性原始数据映射到监督保局子空间,消除样本数据输入变量之间的相关性;然后,利用虚假近邻点方法计算剔除每个原始特征前后输入样本在监督保局... 提出一种基于监督保局投影(SLPP)与虚假最近邻(FNN)准则的原始特征选择方法。该方法首先将非线性原始数据映射到监督保局子空间,消除样本数据输入变量之间的相关性;然后,利用虚假近邻点方法计算剔除每个原始特征前后输入样本在监督保局子空间里的相似性测度,获得每个原始特征对类别变量不同程度的解释力;最后,从全特征开始逐步剔除解释能力弱的特征进而获得多组特征子集,并建立最近邻分类器,识别率最高且含特征数最少的特征子集即为最优特征子集。采用合成数据对该方法进行了仿真验证,结果表明,该方法可获得与数据集本质分类特征吻合的最佳特征子集。将该方法应用于选择真实的低阻油气层特征,获得的最佳特征子集比全特征集合的特征数量减少了50%以上,分类识别率高出8%。结果显示该方法具有优秀的原始特征选择能力,是一种有效的非线性特征选择方法。 展开更多

关键词 监督保局投影 虚假近邻点 特征选择 模式分类 低阻油气层识别

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用于交通流预测的带距离权重模式识别算法 被引量：1

10

作者 刘树青 徐建闽 +1 位作者 卢凯 马莹莹 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期114-118,126,共6页

基于带权重的模式识别算法（WPRA）的交通流短时预测根据历史交通模式所属时段特征区分不同历史状态值权重系数的大小，但权重值的主观设定降低了方法实际应用的可靠性．通过分析基于数据驱动的非参数回归交通流预测算法核心原理，针对W... 基于带权重的模式识别算法（WPRA）的交通流短时预测根据历史交通模式所属时段特征区分不同历史状态值权重系数的大小，但权重值的主观设定降低了方法实际应用的可靠性．通过分析基于数据驱动的非参数回归交通流预测算法核心原理，针对WPRA模型权重系数的主观随机性进行预测算法改进，建立了能预测短时交通流的带距离权重的模式识别算法（DWPRA）．最后，应用实际交通流数据引入均方根误差进行算法验证，验证结果显示相同近邻K值情况下，DWPRA比WPRA均方根误差降低约4．8％～7．1％，证明了算法的有效性． 展开更多

关键词 模式识别 交通流短时预测 K-近邻搜索 距离权重 均方根误差

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非一致相似测度的图表示多观测样本分类算法 被引量：1

11

作者 胡正平 赵艳霜 荆楠 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第11期1587-1594,共8页

多观测样本分类问题中,样本表示成流形上的点,针对如何利用多观测样本的流形结构提高其分类性能的问题,提出非一致相似测度的Graph表示多观测样本分类算法。首先综合数据的全局与局部结构特性,构造一个非一致相似测度,非一致相似测度主... 多观测样本分类问题中,样本表示成流形上的点,针对如何利用多观测样本的流形结构提高其分类性能的问题,提出非一致相似测度的Graph表示多观测样本分类算法。首先综合数据的全局与局部结构特性,构造一个非一致相似测度,非一致相似测度主要考虑类内和类间差别,能有效地体现数据实际聚类的分布特性;其次构造非一致相似测度Graph,进而得到样本之间的相似度矩阵,然后通过一个格拉斯曼联合核把最佳投影的计算转化成寻找瑞利熵的最大特征向量问题,进而得到投影矩阵。最后将本征流形上的点投影到另一个流形上,使用最近邻分类器完成分类。在ETH-80物体识别数据库、CMU-PIE人脸数据库和BANCA数据库上进行对比实验,实验结果表明该方法优于传统方法。 展开更多

关键词 模式识别 非一致相似测度 图表示 格拉斯曼流形 最近邻分类器 多观测样本分类

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一种方向性的局部二值模式在人脸表情识别中的应用 被引量：10

12

作者 童莹 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期422-428,共7页

传统局部二值模式(LBP)算法应用在人脸表情识别中,不能准确描述眼睛、嘴巴、额头等表情特征区域在不同方向上的灰度变化趋势,识别效果不理想。本文改进传统局部二值模式的灰度比较关系,分别从水平、垂直以及对角3个方向对邻域像素的灰... 传统局部二值模式(LBP)算法应用在人脸表情识别中,不能准确描述眼睛、嘴巴、额头等表情特征区域在不同方向上的灰度变化趋势,识别效果不理想。本文改进传统局部二值模式的灰度比较关系,分别从水平、垂直以及对角3个方向对邻域像素的灰度变化进行二值编码,融合3个方向的特征,得到一种基于方向性的局部二值模式(DLBP)。在JAFFE数据库和Cohn-Kanade数据库上的实验结果均表明,DLBP算子相比LBP算子、Gabor算子能更准确描述人脸基本表情,识别率平均分别提高了5%和1%;相比LBP算子对椒盐噪声和高斯白噪声具有更强的鲁棒性;且与LDP算子相比,识别率基本不变,但特征提取时间缩减近50%。由此可见,DLBP算子是一种快速有效的人脸表情描述子。 展开更多

关键词 人脸表情识别 局部二值模式 中心最近邻分类 方向性局部二值模式 Gabor:LDP

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核子类凸包选样的核最近邻凸包分类器

13

作者 姜文瀚 周晓飞 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第7期166-169,共4页

为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法。核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样... 为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法。核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样本。在Head Pose Image Database系列1图像集上的实验中,本文方法不但可以取得较高的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。 展开更多

关键词 样本选择 凸包核最近邻凸包 核子类凸包样本选择 模式分类 人脸识别

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基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究 被引量：3

14

作者 潘鹏 付强 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第3期36-37,41,共3页

提出将气体传感器阵列检测与最近邻域法相结合的方法实现气体的模式识别。设计了用该方法进行气体识别的实验系统。该方法具有实验次数少,且识别准确度高的优点。实验以3只金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例,详细讨论了该方法... 提出将气体传感器阵列检测与最近邻域法相结合的方法实现气体的模式识别。设计了用该方法进行气体识别的实验系统。该方法具有实验次数少,且识别准确度高的优点。实验以3只金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例,详细讨论了该方法的实验过程与识别结果。通过对CH4,H,CO 3种气体进行识别实验,结果表明:该方法的正确识别率达到100%,具有很高的实用价值。 展开更多

关键词 气体传感器阵列 最近邻域法 模式识别 数据处理

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一种综合分析多种测井信息自动识别储层的方法 被引量：1

15

作者 王本鉴 王宏 《成都地质学院学报》 CSCD 1990年第3期121-125,共5页

该文提出一种由计算机自动识别复杂岩性地层的方法。首先在储层各类地质模型基础上建立了诊断储层类型的物理特征参数模型;其次根据模式识别、专家系统技术建立了识别各类储层的判定系统;最后建立了划分储层序列的彩色绘图系统。该系统... 该文提出一种由计算机自动识别复杂岩性地层的方法。首先在储层各类地质模型基础上建立了诊断储层类型的物理特征参数模型;其次根据模式识别、专家系统技术建立了识别各类储层的判定系统;最后建立了划分储层序列的彩色绘图系统。该系统在大庆油田试验,取得了良好效果。 展开更多

关键词 测井 资料 地质模型 储层 识别法

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基于IK-medoids算法的飞机油耗聚类方法 被引量：6

16

作者 陈静杰 车洁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期306-309,314,共5页

为了分析给定外界条件下的飞机燃油消耗,提出了一种基于距离最大法的邻域搜索K-medoids聚类算法(IK-medoids)。基于距离最大的样本不可能被分到同一类簇的思想,该算法首先采用距离最大法选取初始中心,并根据剩余样本与初始中心之间的标... 为了分析给定外界条件下的飞机燃油消耗,提出了一种基于距离最大法的邻域搜索K-medoids聚类算法(IK-medoids)。基于距离最大的样本不可能被分到同一类簇的思想,该算法首先采用距离最大法选取初始中心,并根据剩余样本与初始中心之间的标准欧氏距离计算初始中心邻域;然后利用提出的一种近邻搜索策略进行初始中心的迭代更新,直到中心点不再发生变化。在同一机型和航段、不同大小的数据集上进行对比实验,根据起飞重量、巡航高度、实飞距离以及飞行环境等特征对飞机油耗进行精准分类。实验结果表明:相对于传统的改进K-medoids算法,IKmedoids算法在有效缩短分类时间的同时保证了聚类准确率,为进一步分析飞行过程中的燃油消耗提供了新视角。 展开更多

关键词 K-medoids聚类算法 距离最大法 标准欧氏距离 近邻搜索 油耗分类 Quick Access Recorder(QAR)数据

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