改进朴素贝叶斯算法的人脸表情识别

传统图像特征提取具有较高维度缺陷,造成算法分类效率低、复杂度高、分类速度慢、计算开销大等问题.为此提出AAM算法,定位关键点提取人脸表情几何特征.将朴素贝叶斯分类器结合特征属性重要度调节高斯核函数,使用K近邻算法实现分类决策,提出一种WNBC-KNN分类方法,从降低数据维度和分类算法两方面优化人脸表情分类.在CK+数据...     

基于贝叶斯分类的毒蘑菇识别

蘑菇作为人们生活中的一种美味佳肴,深受人们喜爱,而且蘑菇中的营养物质对人的身体健康有着重要作用。但是毒蘑菇与无毒蘑菇的特征极其相似,在野外杂生情况下极易混淆,因此时常造成采食者误食中毒。对有毒蘑菇的识别是避免中毒的基本措施。目前,毒蘑菇的识别方法主要包括,以民间经验为基础的形态识别法、化学分析法和动物检验法等。但是这些方法在实际应用识别中存在着准确率不高,所需实验设备复杂,对未知毒素检测不理想,实验周期长等不足。针对传统方法的不足,提出一种基于贝叶斯分类模型的毒蘑菇识别方法,通过对已知有毒蘑菇特征的学习,可以较为准确地识别未知有毒蘑菇。实验证明,该方法对毒蘑菇识别准确率达到98%以上。     

基于高斯分布的机械加工模型参数的贝叶斯估计方法

以高斯分布曲线模型为研究对象,利用贝叶斯统计方法对该曲线方程模型进行参数估计,并以机械加工中的切削力数据为例进行了实例分析,为实际应用提供了一种新的统计方法。     

基于模糊朴素贝叶斯方法的客户消费行为预测研究

面对当前日益竞争的市场环境,以客户消费为研究对象,以客户消费因子为关键点,提出了一种基于客户消费行为预测的模糊朴素贝叶斯方法。针对客户消费影响因子所呈现的连续及离散性,分别建立了相应的模糊表示方法,以此为基础,对客户消费行为预测建立了朴素贝叶斯方法,并用实例对提出的方法进行了分析说明。     

确定的有限自动机(DFA)化简方法改进

文章通过对DFA状态最小化算法的分析，指出了关于空集中的一个不等价问题，并讨论了问题的成因及解决方法。     

基于贝叶斯分类的手机短信过滤技术研究

在移动电话成为现代人重要通讯工具之一的同时,其短信业务因使用方便、收费低廉和随时随地收发的特点,得到大规模普及.随之而来的是各种垃圾短信带给人们的诸多困扰,垃圾短信过滤研究也就越来越迫切和深入,借鉴了在垃圾邮件过滤技术中经常采用的文本过滤技术,并结合分词和贝叶斯分类,实现手机垃圾短信的识别,进而为垃圾短信的过滤服务.     

基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法

为了提高机器学习算法对手写字文本识别能力,克服个体手写字风格多变的干扰,设计了一种基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法。首先,建立10000个汉字的手写字数组头,每个汉字数组头后面依附100种手写体,构建起1000000帧汉字文本图像帧,作为后续学习训练的训练集数据输入。然后,利用贝叶斯线性模型,结合线性回归和先验分布,基于手写字图像样本数据库,进行有监督的机器学习训练,得到机器学习算子,完成针对手写字的粗识别。随后,根据生成式对抗网络原理,创建生成模型和判别模型,设计自适应潜在损失函数和迭代终止函数,解决深度学习普遍存在的过拟合问题,完成生成式对抗网络算子,完成针对手写字的深度识别。最后基于QTcreator开发的集成平台来实现所提算法的功能,其中,机器学习算子由OpenCV视觉函数实现,深度学习算子由TensorFlow框架实现。实验数据显示,相较于传统手写字识别算法而言,所提算法具有更高的手写字识别能力。     

基于多模式匹配的数字识别有限自动机的设计

基于有限自动机的多模式匹配算法(DFSA算法),设计出同时识别多种数的有限自动机。并给出便于实现的状态图和关键c 代码。     

数学教学评价的内容和方法

数学教学评价的问题是关系到数学教学改革的成败问题，因此，必须正确认识数学改革中的数学教学评价，深刻理解它的意义和功能，建立科学有效的评价手段和方法。     

试论用贝叶斯分析方法导出抽样设计方法

本文论述了运用贝叶斯分析方法,导出两类抽样方案中样本容量n和合格判定数c之间的最优关系,从而得到两种抽样方案的最优化设计方法。     

基于惩罚方法的贝叶斯群组变量选择

本文针对既选择组水平变量又选择组内单个变量这两种情况下的变量选择惩罚方法,从贝叶斯的角度进行分析,指出其能被表示为一个最大后验估计.之后,给出贝叶斯框架下的两种群组变量选择惩罚方法的层次模型表达形式,并给出参数估计适于Gibbs抽样的满条件分布.最后,通过模拟比较得出结论:分别用BGL、BSGL模型进行组变量选择和双层变量选择是可行的,但得到的模型在验证集上的预测误差较大.     

基于元胞自动机理论的变压器经济运行

提出了一种基于元胞自动机理论的2台或多台变压器经济运行的新决策方法.根据变压器在各种运行模式下功率损耗曲线之间的交点,一个运行日可划分为若干个时段.基于这些时段构造一种一维不规则元胞自动机,建立元胞自动机转换规则,考虑到所构建元胞自动机的收敛特性,经过迭代,使处于不同状态的所有元胞之间达到一种平衡,以确定变压器在各时段...     

基于TensorFlow的垃圾分拣机器人设计

针对人工智能相关专业深度机器学习理论与实践脱节的情况,结合市场对垃圾分拣的实际需求,设计了一款基于TensorFlow的垃圾视觉分拣机器人实验平台。实验平台硬件部分包括:NVIDIA Jetson TX2嵌入式机器学习平台、智能机械臂控制系统;软件部分基于TensorFlow深度学习框架,通过数据采集、数据标注、MobileNet SSD模型的迁移训练等若干步骤,实现了垃圾的视觉分拣。实验平台可满足深度学习、工业机器人、机器视觉等先进技术的实践教学要求,有助于提高学生的创新与实践能力。     

基于矩阵模型表示的有限自动机的弱可逆性的判定

借助有限自动机矩阵模型表示方法,给出判定有限自动机弱可逆性的新算法。     

基于词计算的Fuzzy有限自动机的等价问题

首先介绍了一种基于词计算的一类新的Fuzzy有限自动机,这种自动机的特点是输入和输出分别由输入和输出字母表中的Fuzzy子集串替代;其次给出了该种自动机的不同状态下的等价关系,并通过数学归纳法进行了证明,使得词计算在Fuzzy自动机中的应用能够得到了进一步的推广．     

基于K-Means算法的小区垃圾分类站选址问题研究

为促进垃圾分类政策实施,科学、合理地在居民生活小区设置垃圾分类站,建立选址模型和成本模型对垃圾分类站建设运营成本及居民满意度负效应成本进行求解,并对K-means聚类算法与模糊C-means聚类算法进行比较。通过对某小区每栋居民楼到垃圾分类站的平均距离分析得出,K-means聚类算法计算得出的平均距离相比模糊C-means聚类算法缩短了约17%,在成本模型中建设运营成本降低了1万元,居民满意度负效应成本降低了0.68万元,验证了模型的可行性及K-means聚类算法的优越性。在未来的研究中可对算法进行改进,以进一步优化成本,确定全局最优。     

论语言意识的研究方法及内容

语言意识是心理语言学近年来的热点问题之一,对该问题的研究不仅具有重要的理论价值,而且还有广阔的应用空间,对外语教学和跨文化交际有重要的启示作用。俄罗斯语言意识研究普遍使用的方法——联想实验,对该实验材料的分析可以体现俄汉语语言意识的民族文化特点。