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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响。提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法。对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断。基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率。 相似文献
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针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。 相似文献
15.
特征表示是图像识别和分类的基础,视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足,提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类,然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建,最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明,提出的新方法能提高分类准确率。 相似文献
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