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基于隐含语义的kNN文本分类研究 被引量：8
1
作者 李永平 程莉 叶卫国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期71-73,共3页
介绍了传统的kNN的文本分类方法,分析其实质,指出其不足,提出了一种基于隐含语义的改进方案,并结合实际给出实验结果。
关键词 kNN 奇异值分解 文本分类
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LSI和kNN相结合的文本分类模型研究 被引量：3
2
作者 王天江 叶卫国 +1 位作者 卢正鼎 李永平 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期59-60,86,共3页
针对传统文本分类系统的不足 ,提出了一种基于隐含语义索引的kNN的文本分类模型 .该方法既充分利用了向量空间模型在表示方法上的巨大优势 ,又弥补了其忽略语义的不足 ,具备一定的理论和现实意义 .
关键词 文本分类 k最邻参照法 隐含语义索引 奇异值分解
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基于金字塔技术的STL模型数字水印算法 被引量：4
3
作者 崔汉国 刘健鑫 李正民 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期852-860,共9页
为了确保STL(Stereo lithography)模型数据在网络传输过程中的安全、完整性,根据STL模型自身的特点,对模型进行了拓扑重建,在主成分分析(Primary component analysis,PCA)预处理的基础上,提出了基于金字塔技术建立STL模型数据空间索引算... 为了确保STL(Stereo lithography)模型数据在网络传输过程中的安全、完整性,根据STL模型自身的特点,对模型进行了拓扑重建,在主成分分析(Primary component analysis,PCA)预处理的基础上,提出了基于金字塔技术建立STL模型数据空间索引算法,对原始STL模型数据空间进行了划分和索引,结合奇异值分解的相关原理,提出了基于B+树K近邻查询的STL模型数字水印嵌入与提取算法.实验证明:本文算法不可见性较好,算法实现速度快,在盲检测下能够抵抗旋转、平移、均匀缩放、顶点重排序、简化、噪声、剪切等攻击,具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 STL模型 数字水印 金字塔技术 奇异值分解 k近邻查询
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基于高阶奇异值分解的驾驶疲劳识别 被引量：1
4
作者 黄炜 张伟 夏利民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第15期143-145,共3页
提出一种基于人脸运动特征和高阶奇异值分解的驾驶疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,以此作为疲劳特征。为消除身份、光照和姿态等因素对疲劳识别的影响,利用高阶奇异值分解将疲劳特征与身份信息、光照信息、姿态信息... 提出一种基于人脸运动特征和高阶奇异值分解的驾驶疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,以此作为疲劳特征。为消除身份、光照和姿态等因素对疲劳识别的影响,利用高阶奇异值分解将疲劳特征与身份信息、光照信息、姿态信息分离。在疲劳子空间采用余弦距离最近邻方法进行疲劳识别。对不同光照条件下、不同人、不同姿态的疲劳状态进行识别实验,实验结果表明,该方法具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 疲劳识别 疲劳特征 光流 高阶奇异值分解 张量 k最近邻法
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基于奇异值分解的医疗数据信息提取及分类方法 被引量：1
5
作者 王震 张海清 +4 位作者 彭莉 汪杰 游凤 李代伟 唐聃 《成都信息工程大学学报》 2020年第5期537-541,共5页
当医疗数据存在缺失和冗余信息的情况下如何提高预测准确率一直是一个极具挑战的问题。为解决这一挑战,大多数预测模型要么直接删除缺失和冗余的实例,要么使用均值或其他方式对缺失数据进行填补。基于加权KNN算法(weightedk-nearest nei... 当医疗数据存在缺失和冗余信息的情况下如何提高预测准确率一直是一个极具挑战的问题。为解决这一挑战,大多数预测模型要么直接删除缺失和冗余的实例,要么使用均值或其他方式对缺失数据进行填补。基于加权KNN算法(weightedk-nearest neighbor,WKNN),提出一种改进的医疗数据分类方法,该方法首先利用KNNI(knearest neighbor imputation,KNNI)对包含缺失数据的数据集进行预填补,然后采用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)对填补后完整的数据进行有效信息提取,最后使用修订权重的WKNN算法进行分类预测。实验表明,在对数据进行填补和信息提取后,显著提高了分类准确率。在5个医疗数据集上,相较于传统的KNN算法分类准确率提升10%左右。在8个医疗数据集上均使用随机森林算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法进行实验对比,算法分类准确率均取得较好效果。 展开更多
关键词 医疗数据集 缺失值填补 奇异值分解 k最近邻算法
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基于MapReduce物联网大数据处理框架设计 被引量：3
6
作者 李红 邱凯 《信息技术》 2023年第7期173-178,共6页
针对传统方法处理物联网中大数据时缺乏可扩展性,提出了基于MapReduce的物联网大数据处理框架,用于实现对各种形式的数据资源,包括结构化、半结构化和非结构化数据的处理,该框架为基于物联网的大数据智能应用提供了技术支持。使用K-最... 针对传统方法处理物联网中大数据时缺乏可扩展性,提出了基于MapReduce的物联网大数据处理框架,用于实现对各种形式的数据资源,包括结构化、半结构化和非结构化数据的处理,该框架为基于物联网的大数据智能应用提供了技术支持。使用K-最近邻技术来清除噪声数据;使用奇异值分解来降低数据的维数;使用模糊C均值和基于密度的空间聚类的混合技术来处理噪声数据。实验结果表明,所提出的框架具有较好的可扩展性和拟合精度,在IADL活动数据集上的准确率为98.9%。 展开更多
关键词 物联网 MAPREDUCE 大数据 奇异值分解 kNN
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