【摘 要】
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针对目前彩色纹理图像检索系统结构复杂且时间成本较高的问题,提出一种融合图像颜色与纹理特征的彩色纹理图像检索方法。首先,在HSV空间中分别量化H、S、V三个通道的数据并提取组合直方图的颜色特征。然后,提取V通道数据子带系数的幅值与相位两种分布参数特征作为全局纹理特征;同时,使用局部邻域差分模式(Local Neighborhood Difference Pattern)算子提取V通道数据的局部纹理特
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院 济南 250101
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针对目前彩色纹理图像检索系统结构复杂且时间成本较高的问题,提出一种融合图像颜色与纹理特征的彩色纹理图像检索方法。首先,在HSV空间中分别量化H、S、V三个通道的数据并提取组合直方图的颜色特征。然后,提取V通道数据子带系数的幅值与相位两种分布参数特征作为全局纹理特征;同时,使用局部邻域差分模式(Local Neighborhood Difference Pattern)算子提取V通道数据的局部纹理特征,并将所得到的颜色特征、全局纹理特征和局部纹理特征进行有机融合。最后,通过合适的相似性测度完成彩色纹理
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不平衡数据的分类问题在数据挖掘和机器学习领域中,一直是备受关注的问题.论文从数据预处理方面出发,提出一种基于谱聚类的欠采样方法,以此来降低数据的不平衡程度.先对多类样本进行谱聚类,根据每个聚类簇的密集程度,以及到少类样本的平均距离,来计算每个聚类簇的采样数目和选取怎样的多类样本,此欠采样方法可以有效去除多数类的冗余数据.实验结果证明,该算法可以有效提升少类样本的分类效果.
为解决工控网异常入侵、水利泵站通信网安全防护的问题.论文提出一种基于深度神经网络的水利泵站工控网入侵数据的检测算法.首先针对泵站工控网内的数据进行预处理,通过自编码算法对数据进行特征提取、降维处理;利用深度神经网络模型结合受限玻尔兹曼机对各类数据进行训练,采用Adadelta算法进行网络模型的参数优化,并由Softmax分类器对工控网数据进行是否合法判别.实验数据集由底层设备实地采集到的水利泵站工控网内流动数据导入到本地数据库.实验结果表明:该方法的准确率对比深度神经网络未改进前的算法提高了3.76％,检
自动文本摘要是一种利用计算机从原始文本中提取出一段能够反映原始文本主旨的连贯短文的文本摘要方法.所提出的基于注意力机制与拷贝机制的编码-解码抽象式文本摘要模型,能够在把握整体语义的同时利用注意力机制生成关键信息和局部细节;并通过借鉴人工摘要的复制思想,引入拷贝机制,提高模型的实体识别能力;同时使用文本简化、批量归一化和计划采样对模型进行了强化.通过使用中国裁判文书网法律文书数据集进行验证,结果表明所提方法能够应用于复杂文本摘要生成,也初步探讨了文本摘要在法律自动判决上的应用.
通过对极限学习机的改进,运用基于岭回归的极限学习机分类器进行垃圾用户的分类,通过比对SVM等分类法,针对爬虫得到的新浪用户数据集为研究对象,达到了速度快且精确度相对较高的分类.对于原本就信息过载,信息质量层次不齐的社交网络,具有一定的借鉴意义.
主流的情感分析模型是基于依存树和注意力机制的LSTM神经网络模型,但依存树捕捉依存关系较弱;注意力机制有时隐藏层和目标向量维度可能不一致,且归一化后对应的梯度将会变小,使模型很难训练.针对上述问题,提出一种基于依存图和双线性串联平衡因子的注意力机制情感分析模型(BSBDG-LSTM),引入依存图形结构,允许多个依存根节点存在,使依存关系理解更加充分;在注意力机制中添加可学习的参数矩阵和平衡因子,使隐藏层和向量的维度保持一致,并降低维度系数.电商评论数据的实验结果表明,BSADG-LSTM模型比LSTM模型
为了提高安检图像质量,提出用Retinex算法对其进行增强处理,并对Retinex算法做了改进。改进算法首先结合反锐化掩模(Unsharp Masking,USM)算法中提高高频成分的思想,增强了安检图像的轮廓部分;然后用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法增强图像对比度。实验结果和数据表明
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