基于投票策略的特征点提取(精)
大数据理论考试(试卷编号162)
大数据理论考试(试卷编号162)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]当构建一个神经网络进行图片的语义分割时，通常采用下面哪种顺序（）。
A)先用卷积神经网络处理输入，再用反卷积神经网络得到输出B)先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出C)不能确2.[单选题]（）是从（多条）信息中发现的共性规律、模式、模型、理论、方法。
A)信息B)数据C)知识D)智慧3.[单选题]开发Maxcompute的用户自定义标量函数，主要是实现其中的（）方法。
A)evaluateB)mainC)iterateD)process4.[单选题]Spark的集群管理模式不包含（）。
A)Standalone模式B)Message模式C)YARN模式D)Mesos模式5.[单选题]大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS ）中的用户表dim_user是一张非分区表，另外有一部分新增用户的数据存在user_delta表中，两张表的结构相同，为了在dim_user表中得到全量的用户数据，可以采用（）方式A)select* from user_delta、into dim_userB)insert into dim_user select* from user_delta union all select*from dim_userC)insert overwrite table dim_user select*from user_deltaD)insert into table dim_user select* from user_delta6.[单选题]Python使用（）符号标示注释。
A)&B)*C)#7.[单选题]在选择神经网络的深度时，下面那些参数需要考虑（）1神经网络的类型(如MLP,CNN)2输入数据3计算能力(硬件和软件能力决定)4学习速率5映射的输出函数A)1,2,4,5B)2,3,4,5C)都需要考虑D)1,3,4,8.[单选题]常用的数据归约方法可以分为（）。
《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》
《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》一、引言随着互联网的快速发展，用户在线上平台发表的评论数量急剧增长。
这些评论包含了大量的情感信息，对于企业或个人而言，如何有效地获取并分析这些情感信息成为了一个重要的问题。
因此，基于机器学习的评论情感分析系统应运而生。
本文将详细介绍基于机器学习的评论情感分析系统的设计与实现。
二、系统设计1. 系统架构本系统采用分层设计的思想，将系统分为数据预处理层、特征提取层、模型训练层和结果输出层。
其中，数据预处理层负责对原始评论数据进行清洗和标注；特征提取层利用文本处理方法提取出评论中的特征；模型训练层则采用机器学习算法对提取出的特征进行训练，以构建情感分析模型；结果输出层将模型对评论的情感分析结果进行展示。
2. 数据预处理数据预处理是情感分析的基础，主要包括数据清洗和标注两个步骤。
数据清洗主要是去除无效、重复和无关的评论数据，同时对数据进行格式化和标准化处理。
标注则是为每条评论打上情感标签，以便后续的特征提取和模型训练。
3. 特征提取特征提取是情感分析的关键步骤，主要采用文本处理方法。
首先，通过分词、去除停用词等操作将评论转换为词向量；然后，利用TF-IDF、Word2Vec等算法提取出评论中的关键特征；最后，将提取出的特征输入到模型训练层。
4. 模型训练模型训练是情感分析的核心，主要采用机器学习算法。
本系统采用深度学习中的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）进行情感分析。
在模型训练过程中，通过不断调整模型参数，使模型对评论的情感分析结果更加准确。
三、系统实现1. 技术选型本系统采用Python作为开发语言，利用Python中的NumPy、Pandas等库进行数据处理和特征提取；采用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练和推理；使用Flask等Web 框架进行系统部署和用户交互。
2. 具体实现步骤（1）数据收集与预处理：从各大平台上收集用户评论数据，并进行清洗、格式化和标准化处理，同时为每条评论打上情感标签。
动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪
动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪王芬芬;陈华华【摘要】针对动态背景下的目标跟踪，提出了基于SIFT特征和CBWH特征的卡尔曼跟踪算法。
算法利用卡尔曼滤波器预测目标的大概位置；在所在位置区域内提取SIFT特征，与第一帧和前一帧进行特征匹配，并投票获得候选目标位置；利用CBWH特征获得目标可能位置；将二者位置加权对卡尔曼滤波器预测值进行修正，得到目标位置。
实验表明，所提算法取得了较好的实验结果。
%An object tracking algorithm based on Kalman filter using scale invariant feature transform (SIFT) and CBWH is proposed to solve the problem that trackers always drift or even lose target in dynamic scenes . Kalman filter predictsan area ,each matched keypoint casts a vote for the object center ,then the voting results are evaluated by the nearest neighbor clustering , the weighted result is a candidate position of the object's center.Another possible position is calculated by mean shift tracking using CBWH .The positions above are weighted into the object's center.This center is then sent to Kalman filter to get the final position and velocity . Experimental results demonstrate that the proposed method obtains good tracking results .【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】4页(P46-49)【关键词】动态场景;目标跟踪;卡尔曼滤波;尺度不变特征变换【作者】王芬芬;陈华华【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP391运动目标跟踪是计算机视觉的重要研究方向，其中对先验未知的物体进行跟踪越来越引起人们的关注。
随机森林原理解释及其中各个参数的含义中文解释
随机森林原理解释及其中各个参数的含义中文解释随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它结合了决策树和随机性的概念，能够用于分类和回归问题。
随机森林通过构建多棵决策树，并基于“投票”或“平均”策略来做出最终预测。
以下是对随机森林的原理和各个参数的中文解释。
随机森林的原理包括两个主要部分：随机性构建决策树和投票或平均策略。
1.随机性构建决策树：随机森林中的每棵决策树都是以随机取样方式构建的。
首先，从原始数据集中有放回地随机抽取一些样本（称为bootstrap样本），然后使用这些bootstrap样本构建一棵决策树。
这种随机抽样与替换的方式能够保证每个决策树都有一定的差异性。
2.投票或平均策略：对于分类问题，随机森林中的每棵决策树都会根据样本特征做出预测。
最后，根据“投票”策略，所有决策树的预测结果中得票最多的类别被认定为最终的预测结果。
对于回归问题，随机森林中的每棵决策树都会输出一个数值结果，最后取所有决策树输出结果的平均值作为最终预测结果。
随机森林参数解释：随机森林有许多参数可以调节，以下是其中一些重要参数的中文解释：1. n_estimators（决策树数量）：决策树的数量，也就是随机森林中包含的决策树的个数。
n_estimators参数越大，随机森林的性能可能会更好，但是计算开销也会增加。
2. max_depth（最大深度）：决策树的最大深度限制，用于控制决策树的复杂度。
较小的最大深度可以减少过拟合的风险，但可能导致欠拟合。
3. min_samples_split（内部节点最少样本数）：决定是否需要进一步拆分内部节点的最小样本数。
当样本数量小于min_samples_split时，节点将不再拆分，成为叶节点。
4. min_samples_leaf（叶节点最小样本数）：叶节点中需要含有的最少样本数。
当样本数量小于min_samples_leaf时，样本将和同类别的样本一起作为一个叶节点。
基于filter+wrapper模式的特征选择算法
Feature selection algorithm based on Filter + Wrapper pattern
Zhou Chuanhua1, 2, Liu Zhicai1, Ding Jing’an1, Zhou Jiayi3
(1. School of Management Science & Engineering Anhui University of Technology, Maanshan AnHui 243002, China; 2. School of Computer Science & Technology, University of Science &Technology of China, Hefei 230026, China; 3. Graduate School of Information, Production & Systems Waseda University, Tokyo, Japan) Abstract: Feature selection is one of the most important issues in data mining, machine learning and pattern recognition. Aiming at the problem of preference of traditional information gain algorithm in feature selection when the class and feature are unevenly distributed, this paper proposes a new feature selection algorithm based on information gain ratio and random forest. The proposed algorithm combined with the advantages of Filter and Wrapper modes. First, a comprehensive measurement of features is carried out from two aspects of information correlation and classification ability. Second, Sequential Forward Selection (SFS) strategy is used to select the features, and the classification accuracy is used as the evaluation index to measure the feature subset. Finally, obtain the optimal feature subset. The experimental results show that the proposed algorithm can not only achieve the effect of dimension reduction in feature space, but also effectively improve the classification performance and recall rate of classification algorithm. Key words: information gain ratio; random forest; feature selection; filter mode; wrapper mode 法通常运行效率较高，但结果较差；而封装式特征选择算法则 依赖于机器学习算法的分类精度作为特征子集选择的评价准则， 该类算法效率较低，但选择的特征集合性能较优。 常见的特征选择算法有信息增益（information gain, IG） 、 粗糙集、神经网络、互信息[2]（mutual information, MI）和卡方 统计等。其中，IG 是一种有效的特征选择算法，多用于文本分 类中。文献[3-6]研究了传统 IG 特征选择算法在文本分类中的 应用，发现在类和特征分布不均时，传统信息增益在特征选择
投票规则
1．全体一致规则，也称“一票否决制”。
它有以下特征：（1)决策成员能享有平等的决策权，决策方案只有获得全体决策成员的同意，才能够得以通过.（2）个体选择对集体的决策结果有决定性的影响。
（3）决策结果充分照顾每一个决策者利益偏好和要求。
这虽然是公平的，但由于为了取得共赢，就可能无休止地“讨价还价”，往往是议而不决。
如果决策成员较多，实行这一规则较为困难。
2．多数裁定规则，即按照少数服从多数的原则,以得票最多的决策方案为最终择定的决策方案。
它又分为两种：（1)简单多数规则。
哪一个得票最多，就择定哪个决策方案，而不必要求该方案得票过半数。
这一规则要求决策群体的成员为奇数，比如,一个由9人组成的决策群体,对于决策方案A、B、c进行选择。
投票结果显示有四人选择了A方案，三人选择了B方案，二人选择了c方案。
尽管有五人没有选择A方案，但是A方案得票最多，那么，A方案就可被择定.简单多数规则容易且迅速作出决策,常被人们所采用。
但是，得票最多者往往只是代表的“小多数”人的意愿。
这就容易形成少数控制多数，损害多数利益的局面。
(2）绝对多数规则.指在选择决策方案时，要求择定的方案得票数必须超过半数，有的规定要求赞成票的比例达到2/3或3/4等多数票。
如果在第一轮未达到规定的数量，通常在两个得票最多的备选方案中进行第二轮投票，票数领先者为最终择定的决策方案.这一规则也比较省事,决策成本较低，但也出现了“多数控制少数”的现象，忽略了少数人的利益。
在直接民主制下,公共决策由选民直接投票决定，所有选民每人一票，每个人的决策能力相等，这种决策方式又被称为直接投票决策。
在代议民主制下，全体选民通过投票选举出一定数量的代表（如议员），再由这些代表代替选民做出公共决策，这种决策方式又被称为间接投票决策不管是直接投票决策，还是间接投票决策，不管是针对具体的公共政策方案a投票，还是针对人(代表）投票,都涉及投票的规则问题，主要的投票规则有两大类:全体一致同意规则与多数通过规则.所谓“全体一致同意规则"(unanimity rule),就是通常提及的全票通过原则，是指一项公共决策或集体行动方案，只有在全体当事人一致同意，或者至少没有一个人反对的前提下才能被通过和实现。
基于马尔科夫随机场的散乱点云全局特征提取_张靖
7期
张靖等: 基于马尔科夫 利用鲁棒移动最小二乘拟合曲面 并计算一点到拟合曲面对应点的残差, 设置阈值提 取潜在特征点, 将潜在特征点投影在最近曲面交线 上, 利用协方差分析对投影点进行平滑处理. 该方 法在噪声幅度较大或者稀疏采样时算法性能较差. Demarsin 等[2] 提出了一种三维点云数据封闭特征 线提取方法, 首先, 使用主成分分析计算点法向; 然 后, 基于局部邻域的法向变化将点聚类, 形成不同的 簇. 在进行特征点的判断时, 是通过两点的法向夹角 同可接受最大角度阈值进行比较, 而此时的特征点 是以一个聚类为单位进行判断. 庞旭芳等[3] 提出了 一种点云模型谷脊特征的提取与增强算法, 采用多 步逼近策略提取特征点. 通过局部最小二乘拟合曲 面多项式计算主曲率, 选取绝对值较大的主曲率同 阈值比较, 识别潜在谷脊特征点[4] , 再将特征点投影 到离其最近的潜在特征线上, 得到增强的特征点并 对其平滑处理. 该算法需要用最小二乘进行曲面多 项式的拟合, 计算方法复杂; 潜在特征点的提取不仅 计算拟合曲面多项式的微分性质, 而且要调整法向, 时间耗费大; 且传播阈值的设置需要根据经验人工 设置, 不能自适应调整. 2) 基于多尺度的思想进行特征提取: Pauly 等[5] 提出了一种多尺度点云特征点提取方法, 它是 将局部邻域的大小作为离散尺度参数的协方差分 析, 计算一点在不同尺度下成为特征点的可能性, 从 而提取特征点. 该方法对噪声敏感, 即不具有鲁棒 性[6−7] . Ho 等[8] 提出了一种在多尺度的思想下基于 曲率的方法提取特征, 在多尺度的思想上采用一个 刚体运动不变量曲度提取特征点, 并用置信值评估 特征点的稳定性. 该方法根据多尺度空间曲面点的 局部拟合计算曲度 (点的最大最小主曲率的算术平 方根), 实现特征点的提取. 判断特征点的原则: 曲面 上一点不仅在当前尺度下曲度是局部极值, 而且在 该尺度相邻的两个尺度上曲度依然是局部极值. 该 算法要在不同的尺度下进行局部拟合并计算点的曲 度, 尺度愈多, 提取的特征点准确率越高, 但时间耗 费越大. 而部分显著特征只能在高尺度下提取出来, 因此该算法是以时间为代价提高算法准确率. 3) 基于特征检测算子的方法: Gumhold 等[9] 通过构造黎曼树表示点云的连接信息, 基于局部邻 域协方差矩阵的特征值计算判断一点是特征点的可 能性. Jia 等[10] 和 Tang 等[11] 提出一种基于张量投 票的鲁棒的曲面、 几何特征线及角点提取算法, 该算 法需要对空间进行规格网格划分, 并且对每一个网 格节点用张量投票的方法累加周围节点对该节点的 影响, 由此判断该点是否为特征点. 吾守尔 · 斯拉木 等[12] 提出了一种基于平均曲率运动的散乱点云尖 锐特征提取算法, 它主要是通过采样点和其对应的
RPL路由协议中基于投票法的黑洞攻击检测算法
Vol. 46, No. 4 A pr，2021火力与指挥控制Fire Control & Command Control第46卷第4期2021年4月文章编号：1002-0640(2021 )04-0078-05RPL路由协议中基于投票法的黑洞攻击检测算法张娴静(郑州工业应用技术学院信息工程学院，郑州451150)摘要:物联网容易遭受多类拒绝服务攻击，其中黑洞攻击是最严重的攻击之一。
为此，提出基于投票法的黑洞 攻击检测算法(Voting Method-based Blackhole Attack Detection, VMBAD)。
通过 VMBAD 算法检测RPL 协议上的黑洞 攻击。
先通过过滤器构建嫌疑节点，再验证嫌疑节点的行为，各节点作出自己的决策意见，并传输到边界路由（Border R outer,B R)。
接收后,BR 利用投票机制融合各节点的决策意见，进行最终的决策，进而判断节点是否为黑洞攻击 节点。
一旦认定为黑洞攻击，就将黑洞攻击节点与网络隔离，使其不参与R PL路由。
仿真结果表明,VMBAD算法能 够有效地检测黑洞攻击节点，并且通过排除攻击节点，提高了数据包传递率。
关键词:物联网,R PL，黑洞攻击，投票机制,数据包传递率中图分类号:TPT393 文献标识码：A D0I：10.3969/j.issn. 1002-0640.2021.04.014引用格式:张娴静.R PL路由协议中基于投票法的黑洞攻击检测算法[J].火力与指挥控制,2021,46(4):78-82. Blackhole Attack Detection Algorithm in RPL Routing Protocal Basedon Voting MethodZhang X i a n-j i n g(Department o f Information Engineering，School o f Zhengzhou Industrial Technology,Zhengzhou 45\\50，China)Abstract:The I n t e r n e t o f t h i n g s i s v u l n e r a b l e t o many DOS attacksAmong them,Bla ck ho le a t t a c ki s one o f t h e s e v e r e s t a t t a c k s.B l a c k h o l e a t t a c k d e t e c t i o n(V M B A D)a l g o r i t h m V o t i n g Method-based i sp r o p o s e d i n t h i s p a p e r F i r s t,t h e s u s p e c t node i s c o n s t r u c t e d t h r o u g h t h e f i l t e r,a n d t h e n t h e b e h a v i o r o f t h e s u s p e c t node i s v e r i f i e d T h e n,each node makes i t s own d e c i s i o n o p i n i o n s and t r a n s m i t s them t o BRAfter r e c e i v i n g them,BR u s e s t h e v o t i n g mechanism t o f u s e t h e d e c i s i o n-making o p i n i o n s o f e a c h node t o make t h e f i n a l d e c i s i o n,a n d t h e n d e t e r m i n e s wh e t h e r t h e node i s a b l a c k h o l e a t t a c k node.Once i d e n t i f i e d a s a b l a c k h o l e a t t a c k no de,t he b l a c k h o l e a t t a c k node i s i s o l a t e d f r o m t h e n e t w o r k s o t h a t i t d o e s n o t p a r t i c i p a t e i n RPL r o u t i n g S i m u l a t i o n r e s u l t s show t h a t V M B A D a l g o r i t h m c a ne f f e c t i v e l y d e t e c t b l a c k h o l e a t t a c k n o de s and i m p r o v e p a c k e t t r a n s m i s s i o n r a t e by e x c l u d i n g a t t a c knodes.Key words:I n t e r n e t o f t h i n g s,R P L,b l a c k h o l e a t t a c k,v o t i n g method,p a c k e t t r a n s m i s s i o n r a t eCitation format:Zhang X J.B l a c k h o l e a t t a c k d e t e c t i o n a l g o r i t h m i n RPL r o u t i n g p r o t o c a l b a s e d o n v o t i n g method[j].F i r e C o n t r o l&Command C o n t r o l,2021,46(4) ：78-82.0引百随着信息技术的发展以及智能设备的微型化，物联网（1111611161〇0'}1丨喂,1〇1')[1]已在智能交通、智慧*农业、康复医疗等领域广泛使用。
基于投票策略的决策融合用于自然图像检索
第２ ５卷
第４ 期
广西师 范大学 学报 ： 自然科 学 版
Ｊｕｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｉ ｒ ｌ ｉ ｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ｏ ｎ ｘ Ｎｏｍａ Ｕｎｖ ｓ ｙ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ Ｇｕ ｅ ｔ ｅ ｉ
通 讯联 系 人 ： 田文 （９ Ｏ ） 男 ， 宁 大 连 人 ， 尔 滨 工 业 大 学 教 授 ， 导 。Ｅ ｍ ｉ ｔ ｈ ｎ ＠ｈ ｐ ． ｉ ｅ ｕ ｃ 张 １４一 ， 辽 哈 博 — ａｌ ｗｚａ ｇ ｏ ｅｈｔ ｄ ．ｎ ： ．
维普资讯
广西师范大学学报 ： 自然科学版
在 自然 景物 图像检索 中 ， 询的语 义对象 多种 多样 ， 日落 、 查 如 森林 、 屋等 。在特征 的层 次上做 融合贝 房
训练 的 目标 函数随 着查询语 义对象 的变 化而 变化 。而 在决策 的层次上 做融 合可 利用 已有各种 高效 的决 策 算法 ， 然后将 各种决 策融合 在一起 。图像检索 在一 定程 度上可 以看作 是分 类 问题 ， 即从 图像库 中分类 出与
另一类是 对利 用各种 特征得 到 的决 策 结果做 决策融 合 『 。 据数 学基 础的不 同决策 融合大 致分 为 ４类 ： ２ 根 ］
基于证据 理论 的方 法Ｍ ， 于概率 的融 合方 法『 ］基 于模糊 逻辑 的方 法－引， 票选举 策 略的方法 ［ 。 基 ２ ， “ 投 ２ ］
示例图像（ｕｒ ａｅ相似的图像。 自然景物图像检索中， ｑｅ ｉ ｇ） ｙｍ 在 可利用颜色 、 纹理和形状等低级视觉特征分
别形 成基 于颜 色 、 形状 和纹 理 的分类 器 ， 利用这 些 分类 器分 别对 图像 库进行 分 类 ， 对 分类 器的 决策 结果 再 进行 融合 以提 高检 索性 能 。 考虑 到 图像检索 在输 出查询 图像 时需对 图像进 行相 似度 排序 ， 采用具有 排序特 点 的 Ｂ ｒａ投票策 略进行决 策 融合 。 ｏｄ 本文将 介绍 自然 图像 中视 觉特征 中颜 色特征 的提 取方法 、 介绍基 于 投票策 略的决 策融合方 法 ， 给 出 并 试验 结果及 其分析 ， 最后给 出结论 。
基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法
2021⁃01⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(1):74-80ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法周翔1，2，翟俊海1，2*，黄雅婕1，2，申瑞彩1，2，侯璎真1，2（1.河北大学数学与信息科学学院，河北保定071002；2.河北省机器学习与计算智能重点实验室（河北大学），河北保定071002）（∗通信作者电子邮箱mczjh@ ）摘要：针对大数据样例选择问题，提出了一种基于随机森林（RF ）和投票机制的大数据样例选择算法。
首先，将大数据集划分成两个子集，要求第一个子集是大型的，第二个子集是中小型的。
然后，将第一个大型子集划分成q 个规模较小的子集，并将这些子集部署到q 个云计算节点，并将第二个中小型子集广播到q 个云计算节点。
接下来，在各个节点用本地数据子集训练随机森林，并用随机森林从第二个中小型子集中选择样例，之后合并在各个节点选择的样例以得到这一次所选样例的子集。
重复上述过程p 次，得到p 个样例子集。
最后，用这p 个子集进行投票，得到最终选择的样例子集。
在Hadoop 和Spark 两种大数据平台上实现了提出的算法，比较了两种大数据平台的实现机制。
此外，在6个大数据集上将所提算法与压缩最近邻（CNN ）算法和约简最近邻（RNN ）算法进行了比较，实验结果显示数据集的规模越大时，与这两个算法相比，提出的算法测试精度更高且时间消耗更短。
证明了提出的算法在大数据处理上具有良好的泛化能力和较高的运行效率，可以有效地解决大数据的样例选择问题。
关键词：大数据；样例选择；决策树；随机森林；投票机制中图分类号：TP181文献标志码：AInstance selection algorithm for big data based onrandom forest and voting mechanismZHOU Xiang 1，2，ZHAI Junhai 1，2*，HUANG Yajie 1，2，SHEN Ruicai 1，2，HOU Yingzhen 1，2（1.College of Mathematics and Information Science ，Hebei University ，Baoding Hebei 071002，China ；2.Hebei Key Laboratory of Machine Learning and Computational Intelligence （Hebei University ），Baoding Hebei 071002，China ）Abstract:To deal with the problem of instance selection for big data ，an instance selection algorithm based on RandomForest （RF ）and voting mechanism was proposed for big data.Firstly ，a dataset of big data was divided into two subsets ：the first subset is large and the second subset is small or medium.Then ，the first large subset was divided into q smaller subsets ，and these subsets were deployed to q cloud computing nodes ，and the second small or medium subset was broadcast to q cloud computing nodes.Next ，the local data subsets at different nodes were used to train the random forest ，and the random forest was used to select instances from the second small or medium subset.The selected instances at different nodes were merged to obtain the subset of selected instances of this time.The above process was repeated p times ，and p subsets of selected instances were obtained.Finally ，these p subsets were used for voting to obtain the final selected instance set.The proposed algorithm was implemented on two big data platforms Hadoop and Spark ，and the implementation mechanisms of these two big data platforms were compared.In addition ，the comparison between the proposed algorithm with the Condensed Nearest Neighbor （CNN ）algorithm and the Reduced Nearest Neighbor （RNN ）algorithm was performed on 6large datasets.Experimental results show that compared with these two algorithms ，the proposed algorithm has higher test accuracy and smaller time consumption when the dataset is larger.It is proved that the proposed algorithm has good generalization ability and high operational efficiency in big data processing ，and can effectively solve the problem of big data instance selection.Key words:big data;instance selection;decision tree;Random Forest (RF);voting mechanism0引言在信息技术飞速发展的时代，不仅技术在快速发展，数据也在呈指数型上升。
集成学习中的投票策略研究
集成学习中的投票策略研究随着机器学习技术的快速发展，算法的选择和性能评估越来越成为机器学习研究领域的热点问题。
集成学习作为一种有效的机器学习方法，在分类和回归问题中已经取得了很大的成功。
其中，投票策略是集成学习中最常见的策略之一。
本文将探讨集成学习中的投票策略以及其研究现状。
1. 投票策略的定义和分类投票策略是一种集成学习方法，它通过对多个基础分类器（或回归器）的预测结果进行汇总，得出最终的决策结果。
不同的投票策略会对基础分类器的预测结果进行不同的处理，常见的投票策略有以下几种：1) 硬投票策略：基于多数票的原则，将多数基础分类器的预测结果作为最终的决策结果。
当基础分类器的数量足够大时，硬投票策略的决策结果往往能够在不降低分类器准确率的情况下提高集成分类器的泛化性能。
2) 软投票策略：基于概率计算的方法，将基础分类器的预测结果进行加权平均。
不同的基础分类器会被赋予不同的权重，权重的大小反映了基础分类器在当前样本上的可信度。
当基础分类器的预测结果存在差异时，软投票策略能够更好地处理这种情况，并在一定程度上提高集成分类器的准确率。
3) 自适应投票策略：根据集成分类器在测试集上的表现，动态地调整基础分类器的权重。
当集成分类器的错误率较低时，更多的权重会被分配给表现好的基础分类器；反之，当集成分类器的错误率较高时，更多的权重将被分配给表现差的基础分类器。
2. 投票策略在集成学习中的应用投票策略被广泛应用于集成学习的各个领域。
在分类问题中，投票策略可以被用于决策树集成、随机森林、AdaBoost算法、Bagging算法等。
在回归问题中，投票策略也被用于集成支持向量回归模型、神经网络模型、决策树回归模型等。
投票策略在集成学习中的应用可以减少基础分类器的错误率，降低模型的方差，提高模型的泛化性能，对于解决复杂的实际问题有着重要的实际应用价值。
3. 投票策略的研究现状投票策略作为集成学习中最常用的策略之一，在近年来也受到了广泛的研究关注。
基于曲率突变分析的点云特征线自动提取
基于曲率突变分析的点云特征线自动提取陈华伟;袁小翠;吴禄慎;王晓辉【摘要】点云特征线提取是点云模型重构的基础,国内外对此从边缘检测、特征线跟踪和面域分析等方面展开了研究,但由于存在模型多样性、点云数据噪声和不完整性、特征复杂性等问题,看似简单的特征线自动化提取很难实现.从曲率突变点隐含了点云特征线这一论断出发,借鉴图像处理中的区域分割和边缘检测思想,提出了特征线提取中的聚类、细化、分段和排序方案.在具体实现中分别提出了基于连通区域聚类的备选点集分离算法,基于局部影响区域腐蚀的点集细化算法,以及基于组合搜索准则和主成分分析(PCA)双向搜索的特征线分支截断和排序算法.在对比实验中,确定了算法关键参数曲率突变点比例w和方向夹角阈值θT的推荐值,并与类似算法对比能提取更多的特征点;在模型实验中,简单几何模型的特征线提取正确率达到了100％,复杂机械零件模型和艺术品模型的特征线提取正确率均达到了85％以上,取得了预想的棱线和特征轮廓线提取效果.算法具有通用性和可扩展性,通过程序优化可获得更好的特征提取效果.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2019(027)005【总页数】11页(P1218-1228)【关键词】点云模型;曲率突变;特征线提取;连通区域;细化算法【作者】陈华伟;袁小翠;吴禄慎;王晓辉【作者单位】贵州师范大学机电工程学院,贵州贵阳550025;南昌工程学院江西省精密驱动与控制重点实验室,江西南昌330099;南昌大学机电工程学院,江西南昌330031;南昌大学机电工程学院,江西南昌330031【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言特征线提取技术是数字几何处理、计算机可视化及逆向工程等领域中的一项重要研究内容。
在三角网格模型和点云模型中，特征线是特征点的有序连接，可以很好地表达和识别3D模型的几何特征，改善几何处理中的性能，并广泛应用于面域分割、曲面重建和形状识别。
点云模型特征提取就是在保留反映几何模型形状的棱边、尖角、凸凹处和过渡光滑处的特征数据，这些特征信息表达了物体的外轮廓。
基于SIFT特征关键点匹配的脑组织提取方法
基于SIFT特征关键点匹配的脑组织提取方法江少锋;黄志鹏;杨素华;陈震;张聪炫【摘要】脑组织提取是脑部磁共振图像处理的重要步骤之一.为稳定准确地提取脑组织,提出一种基于点阵SIFT(Scale Invariant Featun Transform)特征匹配的脑组织提取方法.该方法在采用BET方法对脑组织进行提取的过程中,不断提取轮廓点阵的SIFT特征,并提出基于距离约束投票的特征匹配方法,对目标图像当前脑组织轮廓和模板图像脑组织进行匹配,根据匹配结果重新定义BET脑组织提取参数再继续进行轮廓演化,从而得到稳定的脑组织轮廓.然后以该轮廓为初始值采用Graph cuts 方法进行精提取,最终得到精确的脑组织边界.采用IBSR网站20套MRI图像序列与其他3种算法进行对比实验,得到最高的DICE精度(0.962±0.008)、Jaccard精度(0.926±0.014)和特异性(0.994±0.004)、最低的假阳性率(4.95％±2.74％)、较低的假阴性率(2.82％±2.0％).精度最高表明该方法具有很好的提取精度,相应参数的标准差较小表明本方法有很好的稳定性,说明该算法是一种精确稳定的脑组织自动提取方法.【期刊名称】《中国生物医学工程学报》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】8页(P266-273)【关键词】脑组织提取;BET算法;SIFT;特征匹配;图割法【作者】江少锋;黄志鹏;杨素华;陈震;张聪炫【作者单位】南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,南昌330063【正文语种】中文【中图分类】R318引言脑组织提取是指从脑部序列图像中将脑组织与颅骨、眼球、皮肤、脂肪等非脑组织分离出来的过程，是脑部磁共振图像处理的重要处理步骤之一。
人脸特征点提取方法综述
人脸特征点提取方法综述人脸识别技术近年来得到了广泛的应用和研究，其中人脸特征点提取是其中一个重要的环节。
人脸特征点的提取是通过计算机视觉技术来识别和定位人脸上的一些特定关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，从而实现对人脸的准确识别和分析。
本文将综述目前常用的人脸特征点提取方法，包括传统方法和深度学习方法。
一、传统方法传统方法主要基于图像处理和计算机视觉的技术，其中包括以下几种常用的方法：1. 形状模型方法：该方法将人脸特征点的定位问题转化为对特定形状模型的拟合问题。
常用的形状模型方法有主动外观模型(Active Appearance Models, AAM)和主动形状模型(Active Shape Models, ASM)等。
这些方法通过建立人脸形状和外观的统计模型，利用模型拟合的方式来定位人脸特征点。
2. 特征描述方法：该方法主要使用基于特征描述子的技术来提取人脸特征点。
其中最常用的是局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)方法。
这些方法通过对图像进行采样和特征描述，然后使用分类器来定位人脸特征点。
3. 模板匹配方法：该方法使用已标注的人脸图像作为模板，通过计算图像之间的相似度来进行特征点的匹配定位。
常用的模板匹配方法有相似性变换算法(Similarity Transformation Algorithm, STA)和最小均方误差算法(Minimum Mean Squared Error, MMSE)等。
二、深度学习方法随着深度学习技术的快速发展，人脸特征点提取的准确率和鲁棒性得到了显著的提升。
下面是几种常用的深度学习方法：1. 卷积神经网络(CNN)方法：CNN是常用的深度学习框架之一，在人脸特征点提取中也得到了广泛应用。
该方法通过多层卷积和池化操作，学习图像的局部特征和整体特征，从而实现对特征点的准确定位。
基于符号曲面变化度与特征分区的点云特征线提取算法_聂建辉
收稿日期：2014-10-29; 修回日期：2015-10-08. 基金项目 ：江苏省青年科学基金 (BK20140892); 南京邮电大学校引进人才科研 启动基金 (NY213038); 聂建辉 (1984— ), 男 , 博士 , 讲师 , 主要研究方向为离散几何处理、 视觉测量 ; 刘 主要研究方向为三维重建、计算机图形学 ; 高 方向为离散几何处理 . 烨 (1986 — ), 男 , 博士 , 讲师 , 浩 (1976 — ), 男 , 博士 , 副教授 , 硕士生导师 , 主要研究方向为三维重建、进化计算 ;
王保云 (1967 — ), 男 , 博士 , 教授 , 博士生导师 , 主要研究方向为信息论、 离散几何处理 ; 葛毓琴 (1990— ), 女 , 硕士研究生 , 主要研究
第 12 期
聂建辉 , 等 : 基于符号曲面变化度与特征分区的点云特征线提取算法
2333
上述方法都采用移动最小二乘曲面作为曲率估算的
(南京邮电大学自动化学院 (njh19@) 南京 210023)
摘
要 : 特征线对三维模型的表达和识别具有重要意义 , 提出了符号曲面变化度的概念 , 其具备同时表达曲面弯曲
程度和凹凸类型的能力 , 可以作为曲面曲率的良好近似 . 在此基础上 , 提出了一种基于符号曲面变化度与特征分区 的特征线提取算法 . 首先选取点云中符号曲面变化度绝对值大于一定阈值的点作为潜在特征点 ; 然后将符号曲面变 化度作为区域增长限定条件对潜在特征点进行分割 , 并在通过局部曲面重建确定区域边界点后 , 采用基于曲面变化 度和距离加权的双边滤波算法迭代细化边界点 , 以确定特征点真实位置 ; 最后通过建立特征点的最小生成树实现特 征线连接 . 实验结果表明 , 该算法能很好地识别、分割点云中的特征点 , 提取到准确、完整的特征线 .
基于张量投票的摄像机自标定方法研究
基于张量投票的摄像机自标定方法研究王君竹;陈丽芳;刘渊【摘要】In order to improve robustness of the traditional camera self-calibration algorithm based on Kruppa equations, the new method of camera self-calibration based on tensor voting is first proposed. The SIFT algorithm, based on scale invariant property, is adopted to extract and match the feature points of each image, which are taken from three different angles to the same scene. The first eight feature points with robustness are figured out with tensor voting and sorting. Then the fundamental matrix and the pole points are calculated by 8points’algorithm, and finally the parameter matrices of camera can be obtained by the Kruppa equations and the Structure FromMotion(SFM)algorithm. Compared with other algorithms through the comparative experiments, this method is proven to be more accurate, meanwhile, it can be regarded as a new robust camera self-calibration algorithm by the simulation experiments with Gaussian noise.%针对传统的基于Kruppa方程摄像机自标定算法的欠鲁棒性，首次提出将鲁棒的张量投票算法用于摄像机自标定方法中。
一种基于张量投票的牙齿特征识别的方法
一种基于张量投票的牙齿特征识别的方法摘要：在正畸治疗中，牙齿表面特征是非常重要的测量与治疗的参考点。
为了快速准确的识别牙齿特征，本文提出了一种基于张量投票的提取算法。
该算法通过计算将牙齿三维网格数据拓扑成为半边结构，将输入的每个顶点进行张量编码，根据张量投票矩阵的特征值进行候选特征点的选取。
对于候选特征点，通过邻域搜索将其进行聚类，并通过非极大值抑制选取最终的特征。
实验结果表明，该方法可以有效识别牙齿表面不同类型的特征，具有较高的准确性和实用性。
关键词：特征提取；半边结构；张量投票；邻域搜索中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）12-0182-031 概述牙齿特征位于牙冠表面，与牙齿的生理学功能密切相关，主要包含牙尖、中央窝、切嵴等。
牙冠表面的牙釉质是人体最坚硬的组织结构，这种特征结构在治疗过程中一般不会丢失。
牙齿特征是正畸医师评估患者咬合情况的参考点，这些特征的正确接触与排列也是正畸治疗所追求的最终目标。
因此，牙齿特征识别对于正畸医师在临床治疗时评估咬合情况以及制定治疗计划都具有非常重要的意义。
目前，临床上一般都会对患者的错颌畸形情况进行Angle 错颌分类[1]，以便对患者病情进行讨论和研究，并进一步的制订治疗方案。
在口腔正畸学的不断发展中，也出现了几种正畸指数，用来评估采取正畸治疗的必要性或者对正畸治疗的效果进行评价。
这些指数包括PAR[2]（Peer Assessment Rating）指数、ABO-OGS[3]（American Board of Orthodontics- Objective Grading System）、IOTN[4]（The Index of Orthodontic Treatment Need）指数等。
Angle错颌分类主要依据上颌第一磨牙的近中颊尖与下颌第一磨牙近中颊沟之间的位置关系。
ABO-OGS指数与PAR指数等评估标准考察的主要对象也是牙尖和沟槽等部位相互的距离与排列情况。
基于隐马尔科夫模型的滑动窗口投票策略的QRS波群形态识别
基于隐马尔科夫模型的滑动窗口投票策略的QRS波群形态识
别
宋鑫海;韩京宇;郎杭;毛毅
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】QRS波群形态识别是心电异常检测的关键环节,是疾病诊断的主要依据。
目前的QRS波群形态识别方法存在识别出的形态较少、对参数敏感等问题。
为此,提出一种基于隐马尔科夫的滑动窗口投票策略SWVHMM自动识别QRS波群形态。
首先,将每个QRS波群划分成4个波段,对各波段设置滑动窗口提取样本;其次,将各波段波形作为状态,窗口样本聚类后的类簇中心作为观测,构建状态转移受限的隐马尔科夫模型;最后,对待预测波群的各波段窗口组合结果进行投票,识别最可能的波群形态。
在专业医生标注的真实数据集上,与现存方法比较,SWVHMM F1值分别提高了5.97%,5.49%和2.27%。
这表明SWVHMM不仅能识别多种QRS波群形态,而且准确度更高。
【总页数】10页(P272-281)
【作者】宋鑫海;韩京宇;郎杭;毛毅
【作者单位】南京邮电大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
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2.基于隐马尔科夫模型的J波自动识别检测
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基于投票策略的特征点提取
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摘摇摇摇要院特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题袁导致特征点匹配率低袁并且影响图像配准 精度和速度援针对这一问题袁提出基于投票策略的特征点提取算法援算法通过选举人投票选举出最强特征性点 集袁有效去除伪角点援点集中的特征点满足多重准则袁特征性强度高援依据坐标选举袁保证了特征点定位的准确 性援在发生相似变换尧亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验袁并与传统的特征点提 取方法进行比较援实验结果表明袁该算法提取的特征点具有更好的有效性袁算法具有较强的适应性和抗噪性援 关摇键摇词院特征点提取曰点匹配曰投票策略曰图像配准曰伪角点 中图分类号院栽孕猿怨员摇摇摇文献标志码院粤摇摇摇文章编号院员园园缘原猿园圆远渊圆园员远冤园圆原园员缘苑原园缘
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特征点提取尧特征点匹配尧求解变换参数和图像变 换及插值援
特征点是图像 的 极 值 点袁又 被 称 为 兴 趣 点 或 者角点援特征点提取是一项关键且困难的工作袁它 是图像配准能够 顺 利 进 行 的 保 证援现 有 的 特 征 点 提取方法遵循各自的提取准则袁在旋转不变性尧尺 度不变性尧抗噪性袁以及适应性等方面不尽相同援 提取的特征点集通常包含伪角点和定位不准确的 特征点袁而且数量巨大袁将这样的点集直接匹配袁 会导致较长的匹 配 时 间 和 较 低 的 匹 配 率袁以 至 于 影响配准的精度和速度援
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东北大学学报渊自然科学版冤摇摇 摇
第 猿苑卷
投票选举是生活中很常见的一种选举方法袁 属于社会选择理论袁被广泛地应用于多种领域袁如 决策论尧集成学习等袁且取得了很大的成效援
收稿日期院圆园员源原员圆原圆圆 基金项目院国家自然科学基金资助项目渊远员圆苑猿园苑愿袁远员源苑员员员园冤援 作者简介院陈摇红渊员怨苑愿原冤袁女袁辽宁沈阳人袁东北大学博士研究生袁鞍山师范学院讲师曰吴成东渊员怨远园原冤袁男袁辽宁大连人袁东北大
学教授袁博士生导师援
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摇摇图像配准是 将 不 同 时 间尧不 同 传 感 器 或 不 同 视角获取的同一 场 景 的 两 幅 或 者 多 幅 图 像袁通 过 纠正几何形变袁变换到同一坐标系下袁实现同名点 精确对准的过程援它是图像进行拼接尧融合尧比较 等高 级 处 理 的 基 础援图 像 配 准 有 多 种 分 类 方 法 咱员暂袁其中较常见的 有 基 于 灰 度 方 法 和 基 于 特 征 方法援基于特征的 配 准 方 法 是 目 前 主 要 的 研 究 方 向援依据特征类型的不同袁又产生了基于点尧基于 线和基于区域的 方 法援基 于 点 特 征 的 配 准 方 法 在 配准速度尧精度等方面优势较明显袁是当前的主流 研究方向援基于点特征的配准方法通常分为四步院