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图像分割是数字图像处理的一项重要内容.本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割.由于退火EM算法具有自动探测数据中类别数的功能,通过使用退火EM算法则能够在图像中自动确定其对象的个数,并得到较好的分割结果.实验表明,应用退火EM算法进行图像分割是可行、有效的. 相似文献
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针对目前瓦斯浓度预测与瓦斯安全状态分类方法中主观性较强、超参数难以选取、解释性差、无法有效地利用样本之间时序信息等问题,本文提出了基于高斯过程混合模型的瓦斯浓度预测与安全状态分类方法。高斯过程是机器学习领域中解决非线性回归问题的典型方法,能够有效地利用数据之间的相关性,常用于时间序列的建模与预测。然而,单个高斯过程存在着一定的局限性,难于对非平稳、多模态的数据进行有效地建模和回归分析。在高斯过程的基础上引入其混合模型,则可增强模型的表达能力,能够对有复杂结构的数据进行建模。我们将瓦斯安全状态根据风险由高至低分成红橙黄蓝四个等级,在每个风险等级上瓦斯浓度数据采用单个高斯过程进行建模。由于一般瓦斯浓度数据包含着各个风险等级的数据,高斯过程混合模型则可用于对整体数据进行建模和回归分析。根据对数据的参数学习结果,高斯过程混合模型便可自适应地得到每个时刻对应的风险等级,并在预测瓦斯浓度时对各个高斯过程分量的预测进行加权,得到更为鲁棒的预测结果。实验结果表明,基于高斯过程混合模型的方法可有效地预测瓦斯浓度、评估安全状态。 相似文献
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文档区块图像分类对于文档版面图像的理解和分析至关重要。在传统机器学习分类模型中,直接使用图像作为输入会导致模型参数量过大因此无法进行训练。为了克服这个困难,我们在本文中针对文档区块图像设计了一组有效的特征,并提出了基于这些特征和机器学习的文档区块分类算法。在特征设计上,我们提取了几何、灰度、区域、纹理和内容五方面在内的32维特征,以增强特征针对区块类别的分辨能力。在分类器方面,我们在所提出的特征上对传统机器学习分类模型、自动机器学习方法以及深度学习均进行了实验。在公开数据集上的实验结果表明,我们提出的文档版面区块分类算法具有很高的分类准确率,并且十分高效。另外我们实现了一个简单的分步文档版面分析算法,以展示所提出的区块分类算法的推广能力。 相似文献
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作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合(MGP)模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在传统的MGP模型中,高斯过程(GP)的均值被假设为零,这给其应用带来了很大的局限性,因此人们提出了可进行均值函数学习的高斯过程函数回归(GPFR)模型及其混合模型(MGPFR)进行更为精细的数据建模。与MGP模型一样,MGPFR模型同样存在着模型选择的问题。为了解决MGPFR模型的模型选择问题,本文将同步平衡准则进行了推广,并提出了相应的模型选择和动态模型选择算法,并通过实验发现了惩罚项系数的合理区间。实验表明,这些算法在模型选择和预测上均有很好表现,并且能够有效地应用于曲线聚类。 相似文献
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