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基于图像识别的室外火灾智能报警系统
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作者 李立群 杨杰 +1 位作者 郭钧锋 谢式询 《微计算机应用》 1997年第5期287-289,共3页
介绍了一种基于图像识别的室外火灾智能报警系统,包括系统组成和工作流程。该系统运用差值图像的阈值化来识别可疑亮区,并运用膨胀算法对图像中的可疑亮区进行窗口分割。通过序列图像的采集以及可疑亮区的窗口变化,运用人工智能中的规... 介绍了一种基于图像识别的室外火灾智能报警系统,包括系统组成和工作流程。该系统运用差值图像的阈值化来识别可疑亮区,并运用膨胀算法对图像中的可疑亮区进行窗口分割。通过序列图像的采集以及可疑亮区的窗口变化,运用人工智能中的规则推理进行火灾的智能识别。 展开更多
关键词 图像识别 火灾报警 图像处理 模式识别
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采用重复剪辑近邻法提高决策树算法的性能 被引量:4
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作者 叶晨洲 杨杰 +1 位作者 姚莉秀 陈念贻 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期96-98,102,共4页
决策树算法易受训练样本集中噪声和混杂区域的影响。重复剪辑近邻法能消除样本集中符合某些先决条件的噪声 ,清除混杂区域中后验概率较小的类别所包含的样本 ,并在各类样本间形成符合Bayes分类准则的界线。用它对合适的训练样本集进行筛... 决策树算法易受训练样本集中噪声和混杂区域的影响。重复剪辑近邻法能消除样本集中符合某些先决条件的噪声 ,清除混杂区域中后验概率较小的类别所包含的样本 ,并在各类样本间形成符合Bayes分类准则的界线。用它对合适的训练样本集进行筛选 ,可在不损害分类准确率的同时明显地减小决策树的规模 ,有助于增强决策树的可理解性和可用性 ,从而提高决策树的性能。 展开更多
关键词 重复剪辑近邻法 决策树算法 性能 数据挖掘 样本筛选 模式识别
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带优先级的基于论据的非单调逻辑 被引量:1
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作者 杨杰 陆正刚 苗立靖 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期18-21,共4页
分析了常规非单调逻辑的局限性,通过介绍带优先级的非单调逻辑和累积缺省逻辑,指出非单调逻辑不仅需引入优先级而且须基于论据.提出了带优先级的基于论据的非单调逻辑,从而能更有效地处理非单调推理.
关键词 非单调推理 非单调逻辑 优先级 缺省规则
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二叉决策树生成算法的VC维上界 被引量:1
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作者 杨杰 叶晨洲 +1 位作者 周越 陈念贻 《计算机仿真》 CSCD 2005年第2期74-78,126,共6页
在统计学习理论中 ,尤其对于分类问题 ,VC维扮演着中心作用。大多数常用算法的VC维未知。该文计算了二叉决策树生成算法的VC维上界 ,获得了定理 2 ,认为该上界随决策树的复杂度和节点可调参数个数的增大而提高。作为补充 ,还计算了单变... 在统计学习理论中 ,尤其对于分类问题 ,VC维扮演着中心作用。大多数常用算法的VC维未知。该文计算了二叉决策树生成算法的VC维上界 ,获得了定理 2 ,认为该上界随决策树的复杂度和节点可调参数个数的增大而提高。作为补充 ,还计算了单变量决策树非叶子节点的VC维上界 ,获得了定理 3。为了评估定理 2的数值结果 ,通过实验验证了有关的经验结论 ,发现它们在决策树复杂度较大时能够与实际符合。比较定理 2和经验结论发现两者存在较大的数值差别但是变化趋势相同。 展开更多
关键词 决策树 统计学习理论
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采用频域与空域结合的错误掩盖算法 被引量:2
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作者 罗煜 李靖华 +1 位作者 梁昌钛 余松煜 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第12期47-51,共5页
提出了一种空域与频域相结合的错误掩盖(ErrorConcealment)算法.本算法利用损坏区域周围的纹理特性对不同的坏块区分别采用频域或空域的方法来恢复.频域方法利用离散余弦变换(DCT)的一些性质,用部分DCT系... 提出了一种空域与频域相结合的错误掩盖(ErrorConcealment)算法.本算法利用损坏区域周围的纹理特性对不同的坏块区分别采用频域或空域的方法来恢复.频域方法利用离散余弦变换(DCT)的一些性质,用部分DCT系数来恢复原块;空域算法采用逐点恢复的方法.本算法可以应用于采用H.261,JPEG,MPEG1,MPEG2等标准的系统中.模拟结果表明对图象有较好的恢复效果. 展开更多
关键词 错误掩盖 数字图象处理 频域 空域 图象压缩编码
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统计学习理论的原理与应用 被引量:5
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作者 叶晨洲 杨杰 +1 位作者 姚莉秀 陈念贻 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期712-716,共5页
经验风险与实际风险间的不一致是一个长期困扰机器学习(各种分类或拟合问题)的难题。统计学习理论提供了对这一问题的部分解决方法。本文从理论及现实两方面介绍经验风险与实际风险间的不一致现象,定义了算法的泛化能力,简单介绍了统计... 经验风险与实际风险间的不一致是一个长期困扰机器学习(各种分类或拟合问题)的难题。统计学习理论提供了对这一问题的部分解决方法。本文从理论及现实两方面介绍经验风险与实际风险间的不一致现象,定义了算法的泛化能力,简单介绍了统计学习理论各组成部分的主要结论,并总结了这一理论的应用方向和存在的问题。 展开更多
关键词 统计学习理论 机器学习 泛化能力 支持向量机 模式识别
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