基于粗糙集与分类器集成的财险公司全面风险预警研究

仅仅考虑财务指标在财产保险公司的全面风险预警中是远远不够的。虽然一些非财务指标的影响最终通过财务指标体现出来,但是这些影响存在严重的滞后效应。为了克服单一模型以及使用单纯财务指标进行预警而出现的预测准确度低的缺点,提出了一个基于粗糙集和分类器集成的财产保险公司全面风险预警模型。应用变精度粗糙集约简全面风险预警指标,利用集成学习方法对分类器进行集成。实验结果显示,与其他杂合模型相比,集成模型既降低了第一类错误率和第二类错误率,又提高了财产保险公司全面风险预警的总体预测准确率。     

机器学习理论在商业银行区域性风险影响因素度量中的应用研究

本文从宏观经济的角度和微观银行自身的角度入手,结合已有文献和最新大数据技术应用现状,形成多样化的风险指标来源,以月度为时间单位,以省市为样本区域分界,构建大数据时代商业银行区域性风险指标体系.通过机器学习的方法,对大规模和多维度的历史数据进行建模挖掘.从理论上探索商业银行区域性风险的影响因素,以及预测区域性风险发生的可能性,为商业银行预警及防范区域性风险提供技术指导,为金融管理部门非现场监管提供数据来源.     

基于LBP的路面裂缝检测和破损程度估计

本文提出了一种基于LBP的路面裂缝自动检测和破损程度估计。首先,用包含裂缝的路面图片为正样本,不包含裂缝的路面图片为负样本,利用LBP特征训练一个SVM裂缝检测器。该分类器用于从海量路面影像中快速筛选出破损路面的图片,从而达到路面裂缝自动检测的目标。然后对筛选出来的破损路面图片,用滑动窗口技术和SVM局部裂缝检测器估计路面的破损情况。实验结果表明能防止胎痕,油污对裂缝检测的干扰,相对传统路面裂缝检测算法快速,高效。     

遥感图像分类技术的发展现状

遥感图像自动分类一直是遥感技术中一项重要工作,它压缩原始图像的信息量,提高其他工作阶段的效率.本文就此阐述了近年来遥感图像分类技术的发展现状.     

多信道信号分析系统R&S CA120

<正>R&S CA120是用于检测、分类和处理无线电通信信号的灵活、自动化的多信道解决方案。R&S CA120支持大量各类应用,从单路信号的手动信号处理和分析,到宽带信号场景下所有信号的全自动识别和处理。R&S CA120应用程序运行在模块化、易于维护的信号处理单元架构上,该架构与罗德与施瓦茨公司监测接收机组成完整的系统。功能强大的分类器可根据要求自动识别信号技术参数,并将测量的参数提供给解调器/解码器或传输系统。信号内容被恢复并保     

基于属性学习的图像识别研究与实现

图像中所蕴含的属性对于图像识别有着重要作用,以往的传统分类方法往往忽略了这些特征.视觉属性能够展现人们识别事物时所定义的语义概念,更符合人类识别图像的过程.因此,本文主要研究基于属性学习的图像识别,提出一种将属性和对象类别同时用于构建分类器的方法.通过提取图像底层的基本特征,构建属性分类器和类别分类器.属性分类器采用了直接预测模型.类别分类器SVM是一种线性化和升维的方法,在SVM方法中使用了核函数,通过核函数把低维空间的非线性映射到高维空间的线性,经过这个转化,大大提高了学习机器的非线性处理能力.同时,建立SVM模型所需要的先验干预较少.将这两种分类器运用到图像识别过程中,获得了较好的效果.     

基于改进的朴素贝叶斯恶意代码检测技术研究

文章介绍了传统的朴素贝叶斯恶意代码检测算法,并在传统朴素贝叶斯算法基础上提出改进,引入贡献系数以增大特征项对合法代码与恶意代码区分的能力,实验表明该方法有效提高了恶意代码的检测率和精准率,并且降低了恶意代码的误报率。     

分析雷达信号多卜勒频率新技术

一、背景陆军地面侦察雷达性能的长远目标是对战场上的地面运动目标进行自动分类。已经实现的有限分类方法,是把雷达的多卜勒频谱分成较低和较高的频段,以区分径向速度不同的目标。虽然这是一个重要特征,但因只有某些目标(车辆)才能获得高的径向速度,所以不能区分行人和具有低径向速度分量的车辆。