用matlab实现的SVM分类器，以及对原始SVM进行的一些改进，改进之后提高了SVM分类性能，可以用于信号分类识别，分类有关的研究领域
2025/2/5 13:06:05
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支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
2025/1/31 20:31:55
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分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。
2025/1/27 13:07:22
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基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录，停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。
程序会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类结果、准确率统计及混淆矩阵。
程序会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类结果、准确率统计及混淆矩阵。
2025/1/16 21:50:44
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matlab环境下使用PSO算法对SVM多分类器的参数进行优化的案例，代码有详细的注释，另有一篇博客对算法的大致过程有介绍.
2025/1/14 14:49:44
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在脑-机接口研究中，二维光标控制由于易实现、量化可以作为测试新范式和新算法原型的特点，一直是研究的热点。
基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。
基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。
2025/1/14 5:54:36
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自己训练的opencv基于haar特征的adaboost级联分类器模型，里面包含30个model，不同正负样本比例、不同层数。
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5
2.0-2500x7500，2.1-2500x6300，2.2-2500x5000，2.3-1500x4000-hr0.99-fa0.5
2025/1/8 17:58:51
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提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。
2025/1/3 11:20:23
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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