摘要：根据机械不同异常状态出现的频率和危害度的大小,引入状态权值,建立了特征参数总体敏感性和稳定性的评价指标,采用专家系统设计思想,编写了机械状态监测特征参数评价与选取应用软件,实现了特征参数的自动选取以及对特征参数和机械状态数据的有效管理。

摘要：众所周知,唐朝是中国历史上一个繁荣昌盛、兼收并蓄的封建王朝,在这一历史时期,胡人、胡音、胡风对当时的社会生活产生了强烈的影响。胡人不是指某一族群,而是一个分布地域广泛、民族成分复杂的群体,包括中亚、西亚甚至更远地区的人群,他们长期活跃在丝绸之路上,是中西方文明交流的使者。而在中国古代墓葬习俗中,以胡俑形象作为奴仆来炫耀墓主人的身份地位,是自秦汉以来一脉相承的艺术表现形式。胡俑是工匠和画匠们根据胡人的外貌特征选取的胡人生活片段塑造的艺术形象,充满了异域的神秘色彩,普遍受到皇室及达官贵人的追捧。

摘要：针对大数据应用背景下用户智能用电行为分类的计算复杂性和特征选择有效性的问题,提出一种基于特征信息量的特征优选策略。首先,以用电特征的互信息量与相关系数作为特征有效性和关联性判据,设计用电特征优选准则。然后,提出一种该准则下的用电行为特征优选策略,通过减少特征间的分类信息冗余实现高维特征的降维,并选取有效独立的特征,从而构建用户用电行为聚类精简特征集。最后,基于特征优选策略实现了一种特征自适应的用户用电行为分析方法,完成优化的用户用电行为分析。通过电网实际用电数据验证了所提策略能提高聚类准确率和减少计算复杂性的有效性。

摘要：特征选取的好坏在文本聚类算法中起着举足轻重的作用,为了在文本预处理阶段更好地获得文本特征,这篇论文从文本语义关系的角度入手,研究了文本语义关系的数学表达方式,研究设计了更好的特征选择的算法,以此提高文本聚类的质量.

摘要：针对常用的银行汉字和阿拉伯数字混合字符集的识别,提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的分类特征,并采用先聚类再用多层感知器(MLP)神经网络分类的多级分类器进行识别的设计方法。实验结果表明,该方法用于手写体混合字符集的识别是行之有效的。

摘要：水分在活立木的生长代谢过程中起着至关重要的作用,实时准确的含水率测量对于立木培育及林木经营具有关键指导意义。以无损检测活立木树干含水率为主要目标,设计并实现了一套基于无线声发射传感器网络(WASN)的木材含水率诊断系统。首先WASN节点高速采样树干表皮的声发射信号,接着计算其特征参数并无线传输至网关,然后采用最大相关最小冗余(mRMR)判据从中筛选出最优特征组合,并经由麻雀算法优化的支持向量机(SSA-SVM)建立含水率辨识模型,最后即可进行在线实时的长期监测诊断。分别在水杉、杨树、松树和山毛榉四类树种上进行了实测,结果表明,诊断准确率最低为95.5%,所设计WASN完全具备长期部署观测树木蒸腾作用的功能。

摘要：特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的关键。文章针对手写体汉字和阿拉伯数字混和字符集的识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的字符特征并采用神经网络多分类器进行识别的设计方法。实验结果表明,该方法用于手写体混合字符集的识别是行之有效的。

摘要：针对目前机载快速存取记录器(quick access recorders,QAR)在日常监控和事故调查中使用阈值的方法难以根据每种情况设定阈值来检测异常,提出一种基于机器学习的航空着陆异常事件检测模型。在经过数据预处理后,设计一种针对航空高维数据的混合特征选取方法,在极限梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型中引入代价敏感学习函数和聚焦损失改进算法性能,使用贝叶斯优化训练出最佳异常检测模型。实验结果表明,与其它算法对比,该模型特征提取时间和训练时间短,准确率、F1分数、ROC和PR曲线面积表现出突出的性能。

摘要：通过实验验证并分析图像隐写检测过程中特征维数对隐写检测正确率的影响,对比使用人工选取与机器降维的隐写图像识别率。结果表明,低维特征更有利于简化分类器的设计,降低计算复杂度,提高隐写检测正确率,且机器降维后的特征相比人工选取的特征拥有更好的隐写检测效果。

摘要：分析了文本分类过程中存在的混淆类现象,主要研究混淆类的判别技术,进而改善文本分类的性能.首先,提出了一种基于分类错误分布的混淆类识别技术,识别预定义类别中的混淆类集合.为了有效判别混淆类,提出了一种基于判别能力的特征选取技术,通过评价某一特征对类别之间的判别能力实现特征选取.最后,通过基于两阶段的分类器设计框架,将初始分类器和混淆类分类器进行集成,组合了两个阶段的分类结果作为最后输出.混淆类分类器的激活条件是:当测试文本被初始分类器标注为混淆类类别时,即采用混淆类分类器进行重新判别.在比较实验中采用了Newsgroup和863中文评测语料,针对单标签、多类分类器.实验结果显示,该技术有效地改善了分类性能.