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《数学的实践与认识》2015,(18)
通过引入全局损失函数,提出了一种全局优化的随机森林模型算法,称为θ-β型随机森林,并且利用改进后的模型对城市遥感图进行了检测与识别,识别准确率与识别速率都得到了一定的提高.方法在经典随机森林模型的基础上加入前向反馈模型(Forward Stagewise Additive Model),通过每一层节点的训练结果干预下一层的训练数据(从而改变阈值θ的选择)与训练步长(β),使得最后训练得到的型随机森林收敛速度更快,预测结果更为准确. 相似文献
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以50个神经元的三维坐标为基础数据,选取并计算出神经元的20个形态特征,通过对20个特征单因子方差分析得知其中19个特征都是显著性因子.建立基于Matlab的判别分析模型,以50个神经元作为训练样本,对20个未知样本进行分类识别,得到较理想的结果. 相似文献
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针对高速视频监控的车辆识别易受几何变换影响且准确度不高的问题,提出了高效的阴影去除和车辆分类两种视频处理算法来提高车辆识别性能。利用阴影区域前景和背景的对比度参数进行有效的阴影去除;利用Hu不变矩表征车辆,从而克服了几何变换的影响。对比试验结果证明,本算法具有较高的阴影检测性能和极佳的车辆分类性能,明显优于其他同类型算法。 相似文献
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