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油气预测一直以来都是地震油气勘探的重要类容,但由于地下地质构造的复杂性,往往使得这项工作困难重重。实验提出了一种基于小波变......
针对变压器油击穿电压的在线测量问题,提出基于相对变换(RT)核主元分析(KPCA)的变压器油击穿电压预测建模方法。分析与击穿电压关......
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局部线性嵌入算法极大地依赖于邻域是否真实地反映了流形的内在结构,现有方法构造的邻域结构是拓扑不稳定的,对噪音和稀疏数据敏感......
提出了“跟踪给定偏置，插值决策输出”的在线模糊控制算法，解决了常规模糊控制方式所存在的稳态控制性能较差，控制品质受输出方式限制......
作为一种常见的骨科疾病,骨肉瘤属于恶性程度甚高、预后极差且转移较快的骨原发性恶性肿瘤。由于该病多发于青少年且危害很大,因此......
为了增强基于图的局部和全部一致性(LGC)半监督算法的处理稀疏和噪声数据的能力,提出了一种基于相对变换的LGC算法。该算法通过相......
针对半监督分类过程中使用欧式距离选择样本的邻节点不能很好适应噪音或稀疏数据,导致算法分类精度下降问题,提出一种基于相对变换......
随着我国钢铁自动化技术的迅速发展,人们对轧制过程的可靠性与安全性的要求越来越高,对产品质量的要求越来越严格,对轧制过程进行......
针对无线传感器网络节点负载不均衡的问题,提出了一种应用相对变换的无线传感器网络分簇算法（RTCH）。在成簇阶段,节点将簇头剩余能量......
支持向量机（SVM）较好地解决了小样本分类问题，但仍然受稀疏数据和噪音的影响．鉴于人类具有很好的处理稀疏数据和噪音问题的能力，文中提......
机器学习常常面临数据稀疏和数据噪音问题.根据认知的相对性规律提出了相对变换方法,证明了相对变换是非线性的放大变换,可提高数......
针对变压器油击穿电压在线测量困难,基于多模型结构可以提高预测精度和鲁棒性的思想,提出基于相对变换核模糊C均值聚类(Kernel Fuz......
