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提出一种基于训练集分解的不平衡分类算法,该算法使用能输出后验概率的支持向量机作为分类器,使用基于测度层次信息源合并规则实现分类器的集成.在4个不同领域的不平衡数据集上的仿真实验表明:该算法有效提高分类器对正类样本的正确率,同时尽量减少对负类样本的误判.实验结果验证集成学习算法处理不平衡分类问题的有效性. 相似文献
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针对图像清晰(聚焦)度评价函数种类多、计算复杂、尚无统一标准的现状,构建一种十字线灰度图像清晰(聚焦)度评价的理论模型,分析实际应用中理论模型存在的问题,然后提出图像清晰(聚焦)度评价改进模型.实验表明:清晰(聚焦)度评价改进模型符合十字线灰度图像实际,具有应用价值. 相似文献
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