从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发，将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中，提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法，通过构造不同结构神经元结合的神经网络，实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。

情感是音乐最重要的语义信息，音乐情感分类广泛应用于音乐检索，音乐推荐和音乐治疗等领域.传统的音乐情感分类大都是基于音频的，但基于现在的技术水平，很难从音频中提取出语义相关的音频特征.歌词文本中蕴含着一些情感信息，结合歌词进行音乐情感分类可以进一步提高分类性能.本文将面向中文歌词进行研究，构建一部合理的音乐情感词典是歌词情感分析的前提和基础，因此基于Word2Vec构建音乐领域的中文情感词典，并基于情感词加权和词性进行中文音乐情感分析.本文首先以VA情感模型为基础构建情感词表，采用Word2Vec中词语相似度计算的思想扩展情感词表，构建中文音乐情感词典，词典中包含每个词的情感类别和情感权值.然后，依照该词典获取情感词权值，构建基于TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词性的歌词文本的特征向量，最终实现音乐情感分类.实验结果表明所构建的音乐情感词典更适用于音乐领域，同时在构造特征向量时考虑词性的影响也可以提高准确率.

很有用的遥感图像分类 介绍的很详细 包含监督分类和非监督分类方法

为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D CNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3D CNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3D ShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。

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人工智能的文本分类方法简述

基于支持向量机的未知物体分类方法研究，魏朝鹏，何儒勇，针对MNIST手写体数字集，本文利用线性判别分析方法提取出各手写体数字图像的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于鬼成像系统的�

基于直方图交叉核的图像分类方法分析，许家乐，周亚健，针对词袋不足的情况下不能够很好地进行图像分类识别的问题，本文从从特征提取和生成词袋两个方面加以改进，为了去掉图像信息的重