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[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
余肖生 周宁 张芳芳
所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张广群 李英杰 汪杭军
针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换(Dense SIFT)特征的词袋(BoW)模型,并联合直方图正交核的支持向量机(SVM)对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业业务图像特征,然后使用BoW模型描述各业务图像,最后利用SVM进行分类识别。实验结果表明:采用Dense SIFT特征比SIFT特征训练时间和识别时间更短,并有更高的识别率,更适应实时性较高的场合;SVM采用多项式核函数(Poly),径向基核函数(RBF),多层感知器核函数(Sigmoid)以及直方图交叉核对
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
许鑫 鲍小春
本文以剪纸为载体,通过研究剪纸图像的自动分类识别来寻找实现对剪纸图像分类储存、高效检索的新途径,从而可以更好地满足广大用户对于剪纸图像的利用需求。论文通过提取剪纸图像的纹理、形状及组合特征来对按照不同文化内涵划分的剪纸图像进行分类识别的仿真实验。经过实验发现,利用灰度共生矩阵和形状不变矩阵提取的剪纸图像纹理、形状特征在分类实验过程中取得了良好的分类效果。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
沈立力 姜鹏 王静
Google AI团队发布的BERT模型在多项自然语言处理任务中取得了研究成果，但在中文文献自动分类领域尚有待探索。本文旨在探索BERT_(base)中文基础模型在中文社科、科技期刊文献分类上的实际分类效果，指出模型在实际应用中存在的问题并提出解决方法。本文选取R大类(医药、卫生)、TG大类(金属学与金属工艺)、F大类(经济)、J大类(艺术)共1 745 000条数据作为训练语料，并以另外9 610条数据作为测试样本，利用BERT模型分别对社科、科技期刊文献进行分类研究。测试结果表明BERT模型在社科文献中的四级准确率为76.95%，科技文献为68.55%。之后引入惩罚策略，为实际工作中免检数据阈值的设定提供参考。BERT_(base)模型在《全国报刊索引》实际分类标引工作中有一定可行性，基本满足当前网络环境下中文文献自动分类的需求。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
罗鹏程 王继民 聂磊
[目的/意义]探索有效提高文献资源自动层次分类和跨语言分类效果的方法。[方法/过程]将文献资源分类视为分类号生成任务，利用图书馆编目数据构造训练集和测试集，基于ChatGLM 3、Llama 2等大语言模型在训练集上进行模型的高效微调，并在中英文测试集上分析模型的分类效果。[结果/结论]在不同的输出格式中，微调大语言模型使其直接输出分类号，可以获得最优的分类效果；随着训练样本数量的增加，微调后的大语言模型分类效果不断提升；基于22000个样本微调的大语言模型在中图法一级类目和完整分类号的准确率分别可达0.8848、0.5076，优于通用大语言模型；在中文文献上训练的大语言模型可以有效地分类英文文献，分类效果仅比中文文献略低；大语言模型生成的分类号中有少量不是有效的中图分类号。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
朱付保 谢利杰 汤萌萌 朱颢东
KNN算法是一种思想简单且容易实现的分类算法,但在训练集较大以及特征属性较多时候,其效率低、时间开销大.针对这一问题,论文提出了基于模糊C-means的改进型KNN分类算法,该算法在传统的KNN分类算法基础上引入了模糊C-means理论,通过对样本数据进行聚类处理,用形成的子簇代替该子簇所有的样本集,以减少训练集的数量,从而减少KNN分类过程的工作量、提高分类效率,使KNN算法更好地应用于数据挖掘.通过理论分析和实验结果表明,论文所提算法在面对较大数据时能有效提高算法的效率和精确性,满足处理数据的需求.
关键词：
模糊C-Means 聚类 KNN分类
[期刊] 图书情报知识
[作者]
李湘东 徐朋 黄莉 沈祥兴
本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、测试集及分类(归栏)效果评价等多个方面加以定义,利用Jensen-shannon散度计算文本间的相似度,按照栏目动态决定k值等方面对KNN算法的基本原理加以改进。该方法以论文标题、摘要和作者关键词构成的短小文本为分类对象,对期刊常设主题栏目的自动归类(归栏)处理取得77.25%的F测度值,可以针对短小文本以及训练文本数量有限的情况下开展有效的文本自动分类处理。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
谢林波 余绍军 周国英 李虹
针对目前图像识别在油茶害虫这个领域的应用中存在的问题,提出一种基于BoW模型的油茶害虫图像识别的方法。首先对油茶害虫图像进行SIFT特征提取,然后通过Bo W模型来描述各幅图像,针对每类油茶害虫,利用支持向量机(SVM)训练,进而从图像中识别出油茶害虫的种类。实验结果表明:该方法用在油茶害虫图像模式分类问题上取得了较好的识别率,其平均识别率达到了83.3%,由此表明BoW模型用于油茶害虫图像分类的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陆泉 陈静 丁恒
以现存的大量图像社会标签为基础,设计基于社会标签的图像情感自动分类标注模型,提出图像社会标签对情感的贡献度、区分度以及标签在情感维度上的权重3个因子及计算方法,实现图像5种基本情感语义的分类标注。在实际社会网络数据集上进行验证实验,结果表明建立的模型方法在自动标注图像情感语义方面具有较高的准确性和应用性。同时还发现,实际数据集中情感分布差异与复合情感对图像自动标注具有影响。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
章成志 苏新宁
条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)模型是一种概率图模型。为了有效利用标引对象的特征,并考虑到抽词标引可以转换为序列标注问题,本文提出基于条件随机场的自动抽词标引模型。实验结果表明,该模型在改善抽词标引的性能方面,要优于支持向量机、多元线性回归模型等其他机器学习方法,是到目前为止解决序列标注问题的最好方法。但是,该模型本身还不能解决由于样本中存在同义词和相近词带来的问题,需要进一步对训练集和标引过程中存在的词汇语义情况进行考虑,提高标引的质量。
关键词：
抽词标引 条件随机场 自动标引
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宋亚斌 邢元军 江腾宇 林辉
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。
[期刊] 预测
[作者]
唐黎 潘和平 姚一永
本文提出一种金融时间序列预测的数据降维与信息融合计算智能模型-PANK模型。该模型由三个部分组成:(1)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),用于减少冗余信息;(2)仿射传播聚类(Affinity Prop-agation,AP),用于找到聚类中心和相应的聚类作为特征提取;(3)嵌套式k-最邻近元(Nested k-Nearest Neighbor,Nested KNN)用于回归预测。PANK模型先采用滑动窗口技术截取最近期的金融时间序列作为输入数据,再经过PCA减少冗余信息,提取富含有效信息的主成分,并将其放入AP中进行聚类,最后采用两层嵌套式NestedKNN预测。本文特别提出了一种新的嵌套式Nested KNN,可以有效解决KNN中的两个主要问题:计算量大和不均衡样本问题。通过对模型在欧元兑美元汇率和中国沪深300股指上的实证,结果表明PANK预测模型可达到80%的最佳命中率。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴胜义 王义贵 王飞 李伟坡
【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率，对快速获取区域范围森林生长状况，进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区，利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据，结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选，构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测，通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1）马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度，决定系数R2为0.66，均方根误差RMSE为10.02 m3/hm2，均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2）非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性回归分别降低了29.9%、27.0%和23.9%;3）研究区西北部森林生长情况较好，蓄积量值较大，东部和南部地区主要是水域和建筑用地，森林分布较少，森林蓄积量值较低。【结论】利用kNN模型结合Sentinel-2遥感影像能实现森林蓄积量反演和制图，为森林资源遥感估测研究提供参考。
[期刊] 商业时代
[作者]
宁静鞭
基于我国上市公司的财务报表数据,本文使用"行业优先"的样本选择方法,采用K近邻方法和Logistic回归方法进行财务危机的预警建模研究。实证结果显示两种方法均具有很好的预测效果,但Logistic回归更适合于对短期内的预测,而K近邻方法对于基于事前信息建模的长期预测有很高的精确度。本文的研究为将来更加详尽全面的研究上市公司的财务危机预警模型提供了参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
奉国和 吴敬学
指出传统KNN(k-nearest neighbor)算法的两大不足:一是计算开销大,分类效率低;二是在进行相似性度量和类别判断时,等同对待各特征项以及近邻样本,影响分类准确程度。针对第一点不足,提出三种改进策略,分别为:基于特征降维的改进、基于训练集的改进和基于近邻搜索方法的改进;针对第二点不足,提出两种改进策略,分别为:基于特征加权的改进和基于类别判断策略的改进。对每种改进策略中的代表方法进行介绍并加以评述。
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