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1. chinaXiv:201901.00192 [pdf]

基于K近邻的众包数据分类算法

李佳烨; 余浩
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对众包数据处理中的质量控制问题,提出了一种加权K近邻投票分类方法。该方法不单单只是考虑了某个样例的标记来返回一个答案,而是通过综合考虑样例的近邻来得到更加准确的答案。同时对样例的近邻加以适当的权重来进一步提高算法的性能,并保持了传统多数投票分类的简单性。K近邻投票分类算法可以有效地解决缺乏标记的情况,通过对近邻加以权重可以解决不平衡标记造成的影响,从而使算法的泛化性更强。通过各种场景下的实验,结果表明加权K近邻投票分类方法取得了很好的效果。

提交时间: 2019-01-28 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量36下载量22 评论 0

2. chinaXiv:201812.00067 [pdf]

基于蚁群优化与独立特征集的遥感图像实时分类算法

赵芳; 索岩; 彭子然
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

为了提高遥感图像的实时分类准确率与效率,提出了一种基于蚁群优化算法与独立特征集的遥感图像集实时分类算法。首先,提取遥感图像的小波域特征与颜色特征,并且组成特征向量;然后,采用蚁群优化算法对特征空间进行优化,独立地选出每个分类的显著特征集,从而降低每个子特征空间的维度;最终,每个分类独立地训练一个极限学习机分类器,从而实现对遥感图像集的分类。基于公开的遥感图像数据集进行了仿真实验,结果显示本算法实现了较高的分类准确率,并且实现了较高的计算效率。

提交时间: 2018-12-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量269下载量134 评论 0

3. chinaXiv:201811.00178 [pdf]

基于CNN和DLTL的步态虚拟样本生成方法

支双双; 赵庆会; 金大海; 唐琎
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对步态识别在反恐、安防领域亟待解决的小样本问题,提出了一种基于深度卷积神经网络CNN(convolutional and neural network)和DLTL(dual learning and transfer learning)的步态虚拟样本生成方法。首先用基于VGG19的深度卷积神经网络模型低层响应提取步态风格特征图,然后利用基于对抗网络的对偶学习DL(dual learning)对风格特征图进行风格训练,得到风格特征模型;其次利用VGG19模型的高层响应提取步态内容特征图,然后让步态内容特征图对风格特征模型中的风格特征进行学习;最后使用迁移学习TL(transfer learning)获得步态虚拟偏移样本。实验结果表明,经过DLTL风格学习生成的步态虚拟样本虽然整体风格发生改变,但人体步态特征没有改变,可有效扩充小样本容量;当虚拟样本数量增加到一定数量,步态识别率有所提升。该方法与现有步态虚拟样本生成方法进行对比实验,结果表明该算法优于现有方法,能够大量生成虚拟样本且稳定提高步态识别的识别率。

提交时间: 2018-11-29 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量78下载量49 评论 0

4. chinaXiv:201805.00451 [pdf]

基于统计学特征的android恶意应用检测方法

冷波; 李建彬
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对Android恶意应用检测中忽略特征统计学意义的问题,提出一种基于统计学特征的Android恶意应用检测方法。该方法提取应用统计学特征作为训练数据集,并采用聚类算法预处理恶意数据集以降低个体差异性对实验结果的影响。另一方面,该方法结合特征和多种机器学习算法(如线性回归、神经网络等)建立了检测模型。该方法提出的两个模型准确率均能达到95%以上,检测时间相比于对比实验也能大幅度降低。实验结果表明,应用的统计学特征能够很好地区分良性和恶意应用,并且通过聚类算法预处理数据能够提高检测精度。

提交时间: 2018-05-24 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量139下载量80 评论 0

5. chinaXiv:201804.01429 [pdf]

基于AHP和混合Apriori-Genetic算法的交通事故成因分析模型

邓晓衡; 曾德天
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对交通事故数据多维多层的特点,对交通事故的主要成因与潜在规律进行了研究。从驾驶员、车辆、时间—地点、环境四个维度出发,提出了基于层次分析法(AHP)和混合Apriori-Genetic的模型挖掘事故成因。首先,引入AHP对事故诱发因素进行重要度排序,在客观分析的基础上将事故因素量化,筛选出引发交通事故的主要因素;其次,结合混合的Apriori和遗传算法对主要因素进行定向分析,找出关联规则,提高挖掘的准确性。相关对比实验的结果表明该模型可以减少无用规则的产生并提高挖掘的准确性,具有一定的科学意义和应用价值。

提交时间: 2018-04-12 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量149下载量109 评论 0

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