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一类改进的最小距离分类器的增量学习算法

模式识别与人工智能 2007年第3期20卷 358-364页

作者：桑农张荣张天序华中科技大学图像识别与人工智能研究所武汉430074

提出一种基于改进的最小距离分类器的增量学习算法,消除增量学习过程中产生的分类器内部结构的相互干扰,使分类器既能记住已学习的知识,又能学习新知识.增量学习需要对分类器结构进行调整,必须使用有代表性的已学习样本帮助分类器在学... 详细信息

提出一种基于改进的最小距离分类器的增量学习算法,消除增量学习过程中产生的分类器内部结构的相互干扰,使分类器既能记住已学习的知识,又能学习新知识.增量学习需要对分类器结构进行调整,必须使用有代表性的已学习样本帮助分类器在学习新知识时复习旧知识.针对正态分布的样本集提出一种筛选算法,只保留有代表性的少量样本,大大减少存储消耗和重新训练的计算开销.实验结果证明该算法对样本的识别准确率高,在有效识别新样本的同时对以前学习的样本也保持较高的识别率,消耗存储空间小.

关键词：增量学习最小距离分类器干涉灾难样本筛选

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基于自适应距离度量的最小距离分类器集成

计算机应用 2006年第7期26卷 1703-1705页

作者：郭亚琴王正群乐晓容王向东扬州大学信息工程学院江苏扬州225009

提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法,给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,生成若干个子样本集,应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型,根据建立的模型对子样本集进行训... 详细信息

提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法,给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,生成若干个子样本集,应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型,根据建立的模型对子样本集进行训练,生成个体分类器。在集成中,将结果用相对多数投票法集成最终的结论。采用UCI标准数据集实验,将该方法与已有方法进行了性能比较,结果表明基于自适应距离度量的最小距离分类器集成是最有效的。

关键词：自适应距离度量最小距离分类器分类器集成个体分类器多数投票法

基于最小距离分类器的Android恶意软件检测方案

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计算机应用研究 2017年第7期34卷 2184-2188页

作者：何文才闫翔宇刘培鹤刘畅西安电子科技大学通信工程学院西安710071 北京电子科技学院通信工程系北京100070

针对Android手机恶意软件数目增多,应用商店对大批量软件的安全性检测难度增大的问题,提出了一种轻量级恶意软件检测方案。该方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息,再对权限频率特征去冗余,最后利用最小距离分类器进行... 详细信息

针对Android手机恶意软件数目增多,应用商店对大批量软件的安全性检测难度增大的问题,提出了一种轻量级恶意软件检测方案。该方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息,再对权限频率特征去冗余,最后利用最小距离分类器进行软件分类。实验结果表明该方案的可行性,通过与同级别方案对比,在方案复杂度和检测效果上表现出优越性,可以应用于大规模恶意软件的初步检测。

关键词：最小距离分类器安卓权限频率恶意软件检测数据挖掘

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具有增量学习能力的最小距离分类器

具有增量学习能力的最小距离分类器

作者：张荣华中科技大学

学位级别：硕士

目标识别技术要求分类器具有增量学习的能力,本文针对现有分类器的缺陷以及已有的增量学习算法的弱点,提出了一种改进的最小距离分类器,并给出了相应的增量学习算法。该研究为模式分类技术、目标识别等提供了重要的技术手段。本学位论... 详细信息

目标识别技术要求分类器具有增量学习的能力,本文针对现有分类器的缺陷以及已有的增量学习算法的弱点,提出了一种改进的最小距离分类器,并给出了相应的增量学习算法。该研究为模式分类技术、目标识别等提供了重要的技术手段。本学位论文简要介绍了几种常用分类技术的增量学习算法,分析了各自的优缺点。以探索的方式提出了一种改进的最小距离分类器,可以克服量纲和类别的作用域大小对距离度量值的影响,对特征的相关性也作了考虑。在此基础上提出了一种两阶段训练法:第一阶段,先进行同类别样本之间的k -均值聚类,每一类样本聚合为若干个子集,获得初步的子集中心和协方差阵;第二阶段,再进行不同类别的子集间的调整,消除了分类器内部结构的相互干扰,保证了分类器对已学习的样本有着极高的识别率。提出了基于改进的最小距离分类器的增量学习算法,在学习已有样本后,分类器能够通过不断学习新的样本来提高分类能力,并且不忘记或者尽可能不忘记已经学习过的知识,适应“只知部分不知全局”的情况和动态的环境。给出了一种简单有效的样本筛选算法,只保留具有代表性的少量样本在增量学习时帮助分类器“复习”原来的知识,保持对原有样本的识别能力,大大降低了存储消耗和重新训练的计算开销。同时,生成了人工数据对分类器的增量学习能力进行了实验研究。文章最后对本学位论文进行了总结,概括了主要研究成果,认为本文提出的算法是实用有效的。

关键词：模式分类增量学习最小距离分类器干涉灾难样本筛选

基于MFCC和最小距离分类器的说话人识别系统

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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软件导刊 2006年第10期5卷 75-77页

作者：张颖张友纯中国地质大学信息工程学院湖北武汉430074

研究并提取了2种重要的语音特征参数,包括能有效表征语音全极点模型的线性预测倒谱系数和模拟人耳对不同频率声音感知特性不同的美尔倒谱系数(MFCC),对这2个参数进行了分析和比较。在预处理中分析比较了矩形窗和汉明窗。在建模的过程中... 详细信息

研究并提取了2种重要的语音特征参数,包括能有效表征语音全极点模型的线性预测倒谱系数和模拟人耳对不同频率声音感知特性不同的美尔倒谱系数(MFCC),对这2个参数进行了分析和比较。在预处理中分析比较了矩形窗和汉明窗。在建模的过程中,采用最小距离分类器的识别策略。

关键词：说话人识别美尔倒谱系数最小距离分类器

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一种改进的最小距离分类器NN-MDC

软件导刊 2009年第10期8卷 97-99页

作者：郭亚琴王兴洲紫琅职业技术学院江苏南通226002

为了提高最小距离分类器的性能,在其基础上提出了一种改进MDC——NN-MDC:它先对训练样本进行修剪,根据每个样本与其最近邻类标的异同决定其取舍,然后再用剩余的训练样本训练得到分类器。采用UCI标准数据集实验,结果表明本文所提出的NN-... 详细信息

为了提高最小距离分类器的性能,在其基础上提出了一种改进MDC——NN-MDC:它先对训练样本进行修剪,根据每个样本与其最近邻类标的异同决定其取舍,然后再用剩余的训练样本训练得到分类器。采用UCI标准数据集实验,结果表明本文所提出的NN-MDC与MDC相比具有较高的分类精度。

关键词：最小距离分类器最近邻修剪

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基于自适应距离度量的分类器设计方法

计算机工程与设计 2007年第10期28卷 2270-2272页

作者：郭亚琴王正群乐晓蓉王向东扬州大学信息工程学院江苏扬州225009

通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量。首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重。基于最小距离分... 详细信息

通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量。首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重。基于最小距离分类器和K近邻分类器,采用UCI标准数据库中部分数据,对提出的自适应距离度量和欧氏距离度量进行了实验比较,实验结果表明自适应距离度量更有效。

关键词：分类最小距离分类器 K近邻分类器自适应距离度量:最优权重

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非负矩阵分解在空间目标图像识别中的应用

激光与光电子学进展 2019年第10期56卷 122-129页

作者：孙静静赵飞中国科学院光电研究院中国科学院计算光学成像技术重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049

将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理... 详细信息

将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理后建立了训练样本库和测试样本库,运用不同NMF算法对训练样本进行了特征基提取,采用最小距离分类器进行了测试样本的分类,各种NMF算法识别率均在78%以上,最高可达90%。实验结果验证了所提算法的有效性,与其他已有的目标图像识别方法相比,具有准确率较高、速度快、资源开销少的优点。

关键词：图像处理图像识别非负矩阵分解空间目标图像最小距离分类器

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光学遥感图像低可观测区域舰船检测

中国图象图形学报 2012年第9期17卷 1181-1187页

作者：周伟关键何友海军航空工程学院电子信息工程系烟台264001

海洋区域受云雾和气流影响导致其光学遥感图像局部对比度低、能见度差,给舰船监视带来困难。针对这一问题,首先利用多尺度相位谱对低可观测图像进行重构生成舰船目标的显著图,然后采用全局阈值快速提取具有较高显著度的感兴趣区域(ROI)... 详细信息

海洋区域受云雾和气流影响导致其光学遥感图像局部对比度低、能见度差,给舰船监视带来困难。针对这一问题,首先利用多尺度相位谱对低可观测图像进行重构生成舰船目标的显著图,然后采用全局阈值快速提取具有较高显著度的感兴趣区域(ROI)。对各个ROI,首先利用其外部环状窗口各区间平均亮度的有序统计量来估计阈值对其进行二值分割,然后分别提取平均显著度、形状复杂度和空间扩展度特征,训练最小距离分类器对ROI进行鉴别,得到最终的检测结果。用大量受云雾影响的SPOT4全色影像进行实验,结果表明该算法能够满足应用要求。

关键词：舰船检测显著图光学遥感特征提取最小距离分类器