一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。     

一种可配置的过滤文本流的方法

在输入文本流中部分字符串不能被分析器分析的情况下,提出一种可配置的过滤文本流的方法,使输入文本流能够被分析器分析。可通过定义配置文件对处理过程进行约束,删除或修改不能识别的字符串,消除输入文本流中的不可分析内容。向输出文本流中插入分析器支持的动作信息,从而能够控制分析器的运行状态,增强了开发人员控制分析器状态的能力。     

HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法

为了提高关键帧提取的准确率，改善视频摘要的质量，提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先，对视频序列进行编解码，在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后，特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量，并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后，利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA）的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类，在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧，并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选，剔除冗余帧，得到最终的关键帧。实验结果表明，在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证，该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%，有效地改善了视频摘要的质量。