检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2024年第2期47卷 49-54页

作者：蒋大锐徐胜超广州华商学院数据科学学院广东广州511300

学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样... 详细信息

学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样本特征属性,利用主成分分析法融合学生就业服务平台样本数据特征信息。在此基础上,基于统计学习算法中的朴素贝叶斯算法,将融合后的学生就业服务平台样本数据特征信息输入到朴素贝叶斯分类器模型中,结合先验概率和后验概率,实现学生就业服务平台数据分类。实验结果表明,所提方法的ROC曲线面积达到整体有效面积的98%以上,分类准确率高达95.8%,分类时间仅为5.38 ms,具有较好的学生就业服务平台数据分类效果,可以提高分类精度,有效缩短分类时间。

关键词：统计学习算法学生就业服务平台数据分类朴素贝叶斯算法信息熵

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基于统计学习算法的人脸检测

基于统计学习算法的人脸检测

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作者：吴题中国地质大学(武汉)

学位级别：硕士

对人脸进行处理和分析一直是模式识别和计算机视觉领域持续的研究热点。其中人脸检测即是在给定的静止或者动态图像上判断有无人脸,它是人脸识别、跟踪、检索等后续应用系统中最基本的一步,它的精准程度直接影响到后续系统的性能。基于... 详细信息

对人脸进行处理和分析一直是模式识别和计算机视觉领域持续的研究热点。其中人脸检测即是在给定的静止或者动态图像上判断有无人脸,它是人脸识别、跟踪、检索等后续应用系统中最基本的一步,它的精准程度直接影响到后续系统的性能。基于统计学习的算法是近年来该领域研究的一个热点,它的优点是不依赖于人脸的先验知识和参数模型,可以避免不精确或者不完整的知识造成的错误；它采用了实例学习的方法获取模型的参数,统计意义上更为可靠。它通过增加学习的实例可以扩充检测模式的范围,提高检测系统的鲁棒性。基于统计学习的方法大多适用于复杂背景图像中的实时人脸检测,对它的研究是为了使检测能够适应不同复杂环境,达到精度更高、速度更快的目的,从而使此类系统能够投入到更多的实际应用中去。\n 本文的工作主要可以分为如下两个部分:\n 一.三种人脸检测方法的介绍并且实现,再通过在三种不同条件下采用这三种检测方法进行检测的结果比较来提供一个可供实际应用参考的评价。本文所采用的三种方法为:主成分分析法,Fisher线性判别分析法和支持向量机的方法。本文因为篇幅和精力的限制,主要的工作重心放在人脸检测过程中判断是否人脸的方法上,而没有对找到人脸在背景图像中的位置以及人脸的大小进行过多的赘述。本文在对方法的实现中采用的待测图像源自网络,从复杂的图像中选取四张子图像(其中包括一张人脸或者近似人脸的物体),而数据库则是ORL人脸库。其中我们以先验知识为参考认为当平均识别率达到百分之五十以上时则可以认为是人脸。通过对比我们发现光照以及侧脸等条件的改变对于主成分分析法带来的负面影响非常严重。支持向量机的方法由于采用了人脸数据库对分类函数进行训练的模式,所以再人脸与非人脸之间仍然保持着较好的区分度。\n 二.将数据融合的思路引入到统计学方法中来,进一步提高人脸检测系统的精准度。本文分别从像素层面、特征层面和决策层面这三个层面对于数据融合的方法和思路进行了系统的介绍,然后将像素层面和特征层面的方法分别加入到人脸检测的系统中并验证了数据融合之后的优越性。其中,像素层面的融合本文是采用小波分解后对高频和低频系数的不同处理而将两张取自同一对象的待测图片各取所长融为一副新的图像了再做处理,而特征层面则是在一个检测系统中同时采用主成分分析法和Fisher线性判别分析法进行检测。从统计结果来看PCA+FDA的方法跟支持向量机的方法相比的优劣并不是很明显,但是相比于PCA和FDA单独的检测有较大的提升,对于雕像这个类人脸的图像的区分度也稍高一些,但是仍然存在误认的风险。在实际问题的解决中,可能需要通过结合对肤色的判定来提高对类人脸的判断。

关键词：人脸检测支持向量机数据融合统计学习算法

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基于统计学习算法在人类G蛋白偶联受体翻译后修饰中的应用研究

基于统计学习算法在人类G蛋白偶联受体翻译后修饰中的应用研究

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作者：符靓黄建华唐有根曹东升封享华江波吴清华长江师范学院

课题来源于重庆市自然科学基金项目。基于G蛋白偶联受体(GPCR)是一类非常重要的跨膜信号分子传导受体,它们将各种细胞外信号跨膜传递到细胞内的效应分子,引起细胞内的一系列变化,调节各种生理过程,GPCR的功能失调会导致许多疾病的产生... 详细信息

标准号: 1600031503

课题来源于重庆市自然科学基金项目。基于G蛋白偶联受体(GPCR)是一类非常重要的跨膜信号分子传导受体,它们将各种细胞外信号跨膜传递到细胞内的效应分子,引起细胞内的一系列变化,调节各种生理过程,GPCR的功能失调会导致许多疾病的产生。基于它的结构特征和在信号传导中的重要作用,其可以作为重要的药物靶标。本课题采用统计学习算法,构建了GPCR蛋白翻译后修饰的位点序列数据集,开发了仅基于蛋白氨基酸序列即可对其修饰位点进行快速、精确标示的在线预测服务平台,整合了多类修饰位点信息构建蛋白质修饰位点数据库,建立了GPCR蛋白不同修饰位点之间的相互作用、相互协调作用网络,利用网络分析手段研究位点网络拓扑特征,探讨了GPCR蛋白翻译后修饰的调控机制以及异常修饰原因,为研究相关疾病发病机制、疾病诊治和筛选潜在药物靶标提供了新思路和新角度。

关键词：统计学习算法 G蛋白偶联受体翻译后修饰

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统计学习理论及SVM算法研究

统计学习理论及SVM算法研究

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作者：吴高巍中国科学院自动化研究所

学位级别：博士

论文的主要内容包括:从统计学习理论的统计基础开始着手,与经典模式识别相比较,从中可以看到统计思想的发展进步:从统计学的大数定律到泛函空间的大数定律;从大样本假定到小样本理论.基于小样本归纳原则,分析SVM方法和Boosting方法,归... 详细信息

论文的主要内容包括:从统计学习理论的统计基础开始着手,与经典模式识别相比较,从中可以看到统计思想的发展进步:从统计学的大数定律到泛函空间的大数定律;从大样本假定到小样本理论.基于小样本归纳原则,分析SVM方法和Boosting方法,归纳出统计学习算法的设计规范.并据此,设计出解决不确定分类问题的后验概率支持向量机.核技巧是SVM得以成功的一个重要因素,我们从特征映射的角度进行核的研究,并将之应用于其他成功的方法中.在论文的最后部分,我们还讨论适应于大规模数据的学习算法.

关键词：统计学习理论经验风险最小化结构风险最小化统计学习算法特征映射支持向量机 Boosting

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浅谈统计学习中常用算法的适用场景和数据特征

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电脑爱好者（电子刊） 2021年第8期 863-864页

作者：刘仲源广东东软学院广东佛山 528000

本论文介绍了统计学习常用算法在不同实际场景和数据特征下的使用条件和影响因素,包括线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类、决策树、svm、kn和神经网络等常见算法.对于每种算法,讨论了其适用性及特点,并分析了数据特征对算法效果的影响.提... 详细信息

本论文介绍了统计学习常用算法在不同实际场景和数据特征下的使用条件和影响因素,包括线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类、决策树、svm、kn和神经网络等常见算法.对于每种算法,讨论了其适用性及特点,并分析了数据特征对算法效果的影响.提出选择合适的算法和参数设置最大化算法性能和精度的重要性,并强调在实际应用中需注意数据噪声、缺失等问题.该研究有助于从数据角度更深入地理解不同算法的优缺点,并掌握如何在面对特定数据时做出正确的算法选择和参数设置.

关键词：统计学习算法适用场景数据特征

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一种新的基于多重液相色谱-质谱实验肽信号峰形相似性的校准算法

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分析测试学报 2018年第12期37卷 1457-1462页

作者：崔健董晓睿商凯陈强祁鑫崔浩中国石油大学胜利学院信息技术系山东东营257016 中国石油大学计算机与通信工程学院山东青岛266580

提出了一种基于多次重复液相色谱-质谱(LC-MS)实验,结合肽信号时间差校准的峰形相似性统计学习模型,解决了重复实验数据肽链校准匹配准确性与覆盖率低的问题。采用统计学习的方法,首先建立时间差统计模型,结果表明仅靠时间特征无法完全... 详细信息

提出了一种基于多次重复液相色谱-质谱(LC-MS)实验,结合肽信号时间差校准的峰形相似性统计学习模型,解决了重复实验数据肽链校准匹配准确性与覆盖率低的问题。采用统计学习的方法,首先建立时间差统计模型,结果表明仅靠时间特征无法完全消除校准误差。因此,除了时间特征,引入了峰形相似性特征,即认为同一种肽链在多次重复实验谱图中会产生相似的LC峰形。通过选取训练数据集,提出了一种新的基于LC峰形相似性的肽信号校准算法,并通过测试序列完成模型测试。结果表明,改进算法的准确率达98. 3%;将该数学模型应用于校准匹配两个实验数据的所有LC-MS/MS肽链,其覆盖率达91. 0%。峰形相似性特征结合时间特征可以提升多次重复LC-MS实验中相关肽链信号的匹配校准的准确性与覆盖率。

关键词：液相色谱-质谱实验校准峰形相似性统计学习算法

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One-class问题研究及应用

One-class问题研究及应用

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作者：齐红威中国科学院自动化研究所

学位级别：博士

One-class问题包括one-class描述问题和one-class分类问题,给定一组没有标签的样本集,前者指如何描述它包含的内在信息(与异常信息或噪音信息相对应),而后者指如果把此样本集作为目标类,如何与其它所有无关类(当然也包括outliers)分类... 详细信息

One-class问题包括one-class描述问题和one-class分类问题,给定一组没有标签的样本集,前者指如何描述它包含的内在信息(与异常信息或噪音信息相对应),而后者指如果把此样本集作为目标类,如何与其它所有无关类(当然也包括outliers)分类的问题.One-class问题的研究无论是在模式识别还是在信息处理领域都具有重要意义.论文的主要内容包括:(1)概述分析了one-class问题的研究内容及研究意义,并首次把one-class问题分为one-class描述问题和one-class分类问题,并给出了这两种问题的潜在应用.(2)提出了一种解决one-class描述问题的模型:基于方差的信息分解模型(Variance-based Information Decomposing Model, VIDM),并为此模型引入了基于主成分分析的算法和基于主曲线的算法.(3)用股票异常收益检测和说话人识别的特征提取两个实验验证了VIDM模型及其算法的有效性.(4)用SVM方法研究one-class分类和outlier检测问题.在将one-class分类问题理解为一种函数估计问题的基础上,首次定义了η-one-class和η-outlier问题的泛化错误,进而定义了线性可分性和边缘,得到了求解one-class问题的最大边缘、软边缘和v-软边缘算法.(5)首次在one-class分类问题中引入半监督学习的思想,提出了一种半监督的one-class分类算法(Semi-v-SVM),此方法在易趣拍卖网站中的商品分类上取得了很好的效果.

关键词： one-class问题非监督学习半监督学习信息描述分类统计学习算法股票市场说话人识别 Web/Text Mining

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一种新的加速暂态稳定预测算法

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继电器 2004年第12期32卷 5-7页

作者：许涛贺仁睦王鹏徐东杰华北电力大学电力系统控制研究所北京102206

利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路。该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同... 详细信息

利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路。该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同时又利用加速算法提高其实用性。在新英格兰系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性。

关键词：电力系统暂态稳定预测算法统计学习算法数据采集神经网络

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生活满意度调查中的支持向量机应用及分类模型比较

生活满意度调查中的支持向量机应用及分类模型比较

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作者：任慧北京理工大学

学位级别：硕士

分类问题是机器学习中的重要一类,也称模型识别问题。支持向量机就是一种常见的分类模型。常见的分类算法还有决策分类树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。本文以某公司一次民生抽样调查数据为例,重点分析分生活满意度的重要影响指... 详细信息

分类问题是机器学习中的重要一类,也称模型识别问题。支持向量机就是一种常见的分类模型。常见的分类算法还有决策分类树、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。本文以某公司一次民生抽样调查数据为例,重点分析分生活满意度的重要影响指标以及满意度分类决策。分别应用非线性支持向量机、决策树、逻辑回归三种分类算法进行建模,再用重复十次的十折交叉验证法,深入分析民生调查数据,并在分析中比较三种模型的优劣。分析得出年龄较大的受访者对总体生活满意度较高;收入水平在一定范围内与总体生活满意度成正相关;休闲是否充分、社会服务等问题也受到受访者的高度关注。

关键词：支持向量机分类模型统计学习算法十折交叉验证

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基于^(13)C同位素分布模型的多重液相色谱–质谱实验数据校准匹配算法

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化学分析计量 2019年第1期28卷 23-28页

作者：崔健董晓睿商凯陈强祁鑫崔浩中国石油大学胜利学院信息技术系山东东营257061 中国石油大学计算机与通信工程学院山东青岛266580

提出了一种基于^(13)C同位素分布模型的多重液相色谱–质谱(LC–MS)实验数据的校准匹配方法,解决了肽链信号匹配不准确、覆盖率不高的问题。引入同位素分布模型对多次重复的LC–MS实验数据进行匹配校准。通过选取训练序列,生成同位素分... 详细信息

提出了一种基于^(13)C同位素分布模型的多重液相色谱–质谱(LC–MS)实验数据的校准匹配方法,解决了肽链信号匹配不准确、覆盖率不高的问题。引入同位素分布模型对多次重复的LC–MS实验数据进行匹配校准。通过选取训练序列,生成同位素分布模型,并通过测试序列完成模型的测试。实验表明,结果匹配准确度达95%以上;多重实验数据覆盖率可达90%以上。同位素分布模型可以提升多次重复LC–MS实验数据中相关肽链信号匹配校准的准确性及覆盖率。

关键词：液相色谱-质谱校准峰形相似性统计学习算法

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