基于视觉显著性及多特征分析的目标检测

针对视觉显著性分析不能辨别目标且单个特征描述目标具有局限性的问题,提出基于视觉显著性及多特征分析的目标检测.首先,对已标定训练图,生成遍历整幅图像的随机采样区域,通过多特征分析获取每个区域包含目标可能性的先验参数信息;然后,对测试图,依据上述先验信息,基于贝叶斯模型计算每个随机采样区域包含目标可能性的评分值,并将值高的若干区域标记为目标候选区域;最后,结合显著性分析及判别准则,对候选区域进一步判定,以确定最大可能涵盖目标的区域,从而实现目标检测.研究结果表明:显著性分析具有对目标所在区域的主动选择性;多特征结合能有效描述目标以使目标更具可区分性.     

图像检索中基于标记与未标记样本的主动学习算法

为解决监督学习过程中训练样本集过小问题，提出一种未标记样本辅助学习与主动学习相结合的学习方法．基于用户已标记样本与数据库内未标记样本，利用EM算法得到初始朴素贝叶斯分类器与初始假设；主动学习算法寻找数据库内对于优化学习过程最有用的样本请求用户标记；算法根据用户反馈，迭代更新已有查询概念，直至用户满意为止．实验表明，本文算法能够显著提高学习器的效率和性能，并可快速收敛于用户定义的查询概念．     

论评唐甄的朴素辩证法思想

唐甄具有朴素辩证法思想。唐甄的朴素辩证法的特点有三：内容的丰富性和深刻性；表达的生动形象性和简炼明晰性；鲜明的时代性和政治性。唐甄的朴素辩证法存在不彻底性和从属于主观唯心主义的局限性。     

朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用

数据库信息分类中,朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类方法,它理论基础好,分类精度高.本文运用朴素贝叶斯分类的方法,对所给数据进行分类和预测,通过一个实例给出了该算法对于预测数据进行分类的详细过程.     

WiFi的室内定位技术的改进研究

现行传统Wi Fi(wireless fidelity)接收信号强度指示RSSI(receievd signal strength inication)的位置指纹室内定位技术存在定位误差大、稳定性差的缺陷.因此,我们对原有的K最近邻KNN(K-Nearest neighbor)算法提出了改进的方案.同时,在原有的KNN算法的基础上提出了融合朴素贝叶斯概率算法的新算法-BKWNN(Bayes K-Nearest weighted neighbor)算法.通过仿真实验的结果表明:在相同的实验环境下,BKWNN算法显著地提高了室内定位的精确度,BKWNN算法相比于原来其它常用的指纹匹配算法具有更高的稳定性.     

垃圾邮件并行过滤模型的设计

随着网络的日益普及,垃圾邮件问题日趋严重,各种过滤垃圾邮件的算法也应运而生。简单贝叶斯方法计算简便,但受算法假设条件的限制,查全率和正确率都难以达到更高的层次;其他几种方法计算太复杂。将计算机理论中的“流水”概念引入到垃圾邮件分类器中,建立并行过滤模型,查全率和准确率都比较令人满意。     

基于共现概率的三支聚类模型

三支聚类对不确定对象引入了边界域,可以有效解决传统二支聚类方法中由于信息不完整而导致划分不准确的问题。如何获得三支聚类的核心域和边界域是目前研究三支聚类的重点之一。该文将共现概率与三支聚类相结合,提出了基于共现概率的三支聚类模型。首先,基于朴素贝叶斯确定两样本的共现概率;其次,给出了基于共现概率的相似关系及其粗糙集的下、上近似,获得三支聚类的核心域和边界域;最后,在UCI数据集上的实验结果显示,该方法提高了聚类精度,验证了其可行性。     

基于数据挖掘的客户价值预测方法

提出了一种利用聚类和分类等数据挖掘技术预测客户价值的新方法.通过对客户历史交易数据的分析,获得能够综合反映老客户忠诚度和价值度的指标.基于该指标对老客户进行聚类,将老客户划分为若干个不同价值的客户群,即为每个老客户赋予一个价值等级标号.利用朴素贝叶斯分类方法来预测新客户(或潜在客户)的价值,并依据预测结果来制定相应的重点客户发展战略.实例验证了该方法的有效性和可行性.     

基于类别核心词的朴素贝叶斯中文文本分类

摘要及关键词中提取类别核心词，通过加权方式，强化它们在文本分类中的作用. 基于朴素贝叶斯分类方法的实验表明，提出的方法能够有效提高中文文本的分类准确率.     

核子磁矩的探讨

许多年来,关于核子的磁矩问题一直有人在研究,发表的论文近年增多,但就核心子为什么出现反常磁矩,中子不带电荷为什么会有磁矩？及台子的磁矩为负的？虽然有人研究过,但仍不能具体地从理论上另以解释和说明。本文就从核子的自旋和磁矩的描述凤及用带电π介子理论等几个方面对核子的磁矩进行系统的说明和描述,达到理论与实验值比较相符的结果。