F-Measure相关论文
背景减除是实现运动目标检测的关键技术,其检测的结果直接影响目标识别、追踪等后续应用的性能.传统背景减除算法无法应对复杂场景......
The performance of traditional imbalanced classification algorithms is degraded when deal-ing with highly imbalanced dat......
A multi-criteria fusion feature selection algorithm for fault diagnosis of helicopter planetary gear
Planetary gear train is a prominent component of helicopter transmission system and its health is of great significance ......
本文通过对荣华二采区10...
社区探测是图和网络领域非常关键的技术之一,其中聚类方法扮演了重要的角色。针对层次聚类算法较高的时间复杂度,在信息理论框架下......
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为取值于F数的Choquet积分系列,探讨了F值函数关于F测度的Choquet积分.以区间分析为工具,在定义区间值函数Choquet积分的基础上,给......
当样本特征向量交织时,分类很容易出错。为解决这个问题,提出一种基于Bayes和F-measure的分类器算法。采用替代方法评估分类器的性......
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摘要：CoDA算法是一种基于概率模型的能识别二分结构的社区发现算法。为了验证该算法的社区划分效果，采用信息检索领域的Fmeasure标准......
本文研究文〔3〕中提出的模糊测度.首先引入了正则模糊可测空间的概念,并讨论了模糊可测空间的正则扩张及其表示问题;最后证明了模......
针对单一的图像分割标准使传统图像分割策略的效果不佳这一问题,提出了一种基于多目标决策的图像分割优化算法。该算法基于TOPSIS......
类不平衡问题是模式识别和机器学习领域的热门研究问题之一,其特征是某些类实例数明显少于其它类实例数。在实际应用中,正确识别少......
作为一种新兴的粒计算工具,粗糙集模型被广泛用于处理不确定问题。该模型能够对相关决策进行定量分析,为决策者提供了有效、可靠的......
中日同形词意义用法的差异一直是日语教学的一个重点,也是汉日语对比研究中的一个热点。传统研究试图用同形同义、同形异义、同形......
聚类有效性评价指标分为外部评价指标和内部评价指标两大类。现有外部评价指标没有考虑聚类结果类偏斜现象;现有内部评价指标的聚......
作为机器学习和模式识别中最重要的分类模型之一,逻辑回归(LR)具有较好的可解释性、泛化性.文中将该模型应用到类不平衡问题中,提......
类分布不平衡的数据集在现实生活中大量存在,传统的成熟分类算法大多建立在数据集类分布大致平衡这一假设上,而对于类分布不平衡的......
基于分类器特征及其性能评价指标F-measure,在此前研究的基础上对生活垃圾源头分类实际效果评价指标进行优化、改进,提出了生活垃......
在聚类分析应用中,为客观公正的评价聚类结果的有效性,需要使用各种有效的评价指标.使用MATLAB实现了F-Measure和Rand（RI）两种评价指......
