导读:本文包含了特征分类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,算法,卷积,影像,直方图,时域,组合。
特征分类论文文献综述
刘鸿丽,秦小麟,曹锐,陈俊杰,刘峰[1]（2019）在《功能脑网络规模对特征选择及分类的影响研究》一文中研究指出功能脑网络中不同的模板定义导致网络规模差异极大,进一步影响所构建网络的结构及其拓扑属性。但是,在机器学习方法中网络规模差异是如何影响特征选择策略及分类准确率并不清楚。研究中采用5种不同节点规模的模板进行脑网络构建,在此基础上选择脑网络的叁个局部特征用SVM方法构建分类器进行抑郁症患者的识别。结果表明,节点规模较大的模板的分类准确率较高;同时,在不同节点规模下传统的P值的特征选择方法均是可行的,但其阈值设置过于严格。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年24期）
杨朝辉,白俊武,陈志辉,钱新强[2]（2019）在《利用Sentinel-2A影像的面向对象特征湿地决策树分类方法》一文中研究指出苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年03期）
职露,余旭初,谭熊,赵传,刘辉[3]（2019）在《特征重标定网络的高光谱影像分类方法》一文中研究指出高光谱影像特征的利用率对提高其分类精度具有重要意义。为充分利用影像的特征,提出了一种特征重标定网络的高光谱影像分类方法。该方法通过全局平均池化将特征图转换为具有全局信息的实数,利用全连接层与非线性层生成能够代表各通道相对重要性的权值,进而采取加权法完成初始特征的重标定。为验证该方法的有效性,选取PaviaU和KSC两组高光谱影像数据进行实验。结果表明,提出方法总体分类精度分别达到98.38%和95.61%,可为高光谱影像提供有效的类别判定特征,有助于提高影像分类精度并获取平滑的分类结果图。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年03期）
陈静,张艳新,姜媛媛[4]（2019）在《融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法》一文中研究指出针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
马长辉,黄登山[5]（2019）在《纹理与几何特征信息在高空间分辨率遥感影像分类中的应用》一文中研究指出为充分利用高空间分辨率遥感影像所包含的纹理与几何特征信息,提高影像的分类精度,应用面向对象技术和Log-Gabor小波来提取影像纹理和几何特征信息,并结合影像光谱信息对影像进行分类。选用的分类器为粒群优化算法优化参数的支持向量机分类器,使用资源叁号和高分二号两种不同传感器的卫星影像对方法进行验证,影像数据地物类型包含林地、草地、裸地、沙地、建筑物和道路等典型实体对象。通过对实验结果的目视比较和统计分析结果表明,所提方法分类结果精度较传统方法有所提高。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
叶青,刘莉君,陈镇香,查青林,刘端勇[6]（2019）在《可穿戴设备的脉象特征分类及其结果的一致性分析》一文中研究指出目的:基于可穿戴式脉象设备采集的脉搏波,探究不同方法对相同脉搏波分类的影响及分类结果的一致性。方法:对通过可穿戴式手环采集的脉搏信号进行了脉象特征提取与识别。首先对采集的脉搏波进行小波滤波去除噪声干扰,并归一化处理;然后分别使用基于时域特征的参数值法和基于欧氏距离的相似度法对脉搏信号进行分类;最后,采用Kappa检验对两种方法结果的一致性进行分析。结果:基于时域特征值参数法可以根据经验参数将脉搏信号进行程度等级区分,基于欧氏距离的相似度法可以通过测量脉搏波与标准脉搏波之间的相似度差异实现脉搏信号分类。两种脉象分类方法对脉搏波分类结果的Kappa值为0.42,表明分类结果一致性为中等。结论:结合不同的方法对脉搏信号进行识别将更有利于脉象客观分类的准确性。(本文来源于《中华中医药杂志》期刊2019年12期）
薛峰,许剑东,夏帅,王东[7]（2019）在《基于词向量嵌入特征扩展的学术报告分类》一文中研究指出学术报告讲座的标题属于典型的超短文本,其固有的特征稀疏问题使得在利用传统的文本分类方法对其分类时效果不佳。为解决上述问题,文章基于词向量嵌入技术,对学术报告标题进行特征词扩展。通过控制特征扩展幅度和设置词间相似度阈值,使扩展的特征词与标题特征词的内容相关,并从词性角度进一步考虑词语相似性,过滤无关特征词。实验结果表明,该方法能够有效地提高对学术报告标题短文本的分类效果。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
方秋莲,王培锦,隋阳,郑涵颖,吕春玥[8]（2019）在《朴素Bayes分类器文本特征向量的参数优化》一文中研究指出采用朴素Bayes算法建立中文文本自动分类器,并研究相关参数的选择问题,以实现中文文本的高效分类.首先在模型训练阶段,采用N-gram模型处理训练数据集提取特征向量;然后使用朴素Bayes算法建立文本分类器;最后在模型测试阶段,为提高分类准确率,使用词频-反文档频率算法对测试样本进行特征向量提取.实例分析结果表明,在提取训练集特征向量时,2-gram模型和4-gram模型的特征提取效果最佳;在选取特征向量长度时,长度为25 000的特征向量可使分类准确率出现最大增幅并保证较高准确率;在确定特征项词性方面,同时选取动词和名词可使分类器准确率达到最高,仅选取动词时准确率最低.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年06期）
邱静[9]（2019）在《基于心理词库特征的高叁英语词汇分类重组教学》一文中研究指出分析词汇分类重组的理论基础和现实需要。以心理语言学的相关研究成果为理论基础,提出高叁英语词汇分类重组教学模式,并给出词汇分类重组的详细操作步骤和每个步骤的理论依据。认为该教学模式有助于改变当前英语词汇复习费时低效的现象,提升词汇复习效率,降低学生复习的倦怠感。(本文来源于《英语教师》期刊2019年22期）
舒伟博[10]（2019）在《基于微局部特征的时序数据二分类算法》一文中研究指出在诸多时序数据分类算法中,有一类算法借助时序数据的局部特征对时序数据进行分类,它们取得了不错的分类结果,然而其时间复杂度以及分类精度依旧存在可见的提升空间.本文提出的微局部特征二分类算法,着眼于局部特征本身的性质,对局部特征集进行限制,进而改进现有的基于局部特征的分类算法.新算法通过理论分析支撑,将经典算法的局部特征集大幅缩小,进而显着提升了分类算法的时间性能.另一方面通过重定义局部特征的评价标准,新算法选出性质更为优良的局部特征,提升了分类精度.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年11期）
特征分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
特征分类论文参考文献
[1].刘鸿丽,秦小麟,曹锐,陈俊杰,刘峰.功能脑网络规模对特征选择及分类的影响研究[J].现代电子技术.2019
[2].杨朝辉,白俊武,陈志辉,钱新强.利用Sentinel-2A影像的面向对象特征湿地决策树分类方法[J].测绘科学技术学报.2019
[3].职露,余旭初,谭熊,赵传,刘辉.特征重标定网络的高光谱影像分类方法[J].测绘科学技术学报.2019
[4].陈静,张艳新,姜媛媛.融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法[J].传感器与微系统.2019
[5].马长辉,黄登山.纹理与几何特征信息在高空间分辨率遥感影像分类中的应用[J].测绘地理信息.2019
[6].叶青,刘莉君,陈镇香,查青林,刘端勇.可穿戴设备的脉象特征分类及其结果的一致性分析[J].中华中医药杂志.2019
[7].薛峰,许剑东,夏帅,王东.基于词向量嵌入特征扩展的学术报告分类[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[8].方秋莲,王培锦,隋阳,郑涵颖,吕春玥.朴素Bayes分类器文本特征向量的参数优化[J].吉林大学学报(理学版).2019
[9].邱静.基于心理词库特征的高叁英语词汇分类重组教学[J].英语教师.2019
[10].舒伟博.基于微局部特征的时序数据二分类算法[J].计算机系统应用.2019
论文知识图
