集成学习方法相关论文
能源在人类生活中起着不可或缺的作用,准确的能源预测有利于能源部门制定短期计划和长期发展战略,从而有效满足全球能源需求。回声......
现如今,电信行业市场高度饱和,各个运营商之间的竞争伴随着携号转网的大规模实施不断加剧,5G业务的兴起又让竞争激烈的运营商有了......
核小体定位指DNA双螺旋相对于组蛋白的位置,并在DNA的转录阶段起着重要的调节作用.依靠生物实验的手段测得核小体定位会消耗大量的......
样本学习和特征学习是机器学习的两个重要方面。深度学习虽然具有优良的特征学习能力，但严重依赖大样本量，不适合于医疗、军事和在线......
非线性时间序列预测问题是科学研究以及工程应用领域的一个研究热点,针对传统集成学习方法的不足,本文从集成算法、参数学习、集成......
集成学习方法能够将原本表现一般的弱分类器集成起来,显著地提高学习系统的泛化能力,从而得到更好的预测精度。同时由于集成学习方......
人工神经网络是一种模拟生物神经系统的信息处理模型，在很多领域得到了成功的应用，并在很多问题上表现出极大的优势和潜力。分类是神......
集成学习通过训练多个学习器把它们的结果进行集成能够显著地提高学习系统的泛化能力，被认为是一种有效的工程化智能计算方法。本文......
当前,指纹识别仍然是一个研究热点。经过国内外同行的多年努力,指纹识别在越来越多的领域得到了广泛的应用,但是指纹识别中仍然存......
路面积雪情况将影响高速公路行车安全，路面积雪状态监测成为行车安全急需解决的问题。本文采取基于视觉信息的方法进行积雪状态......
本文运用数据挖掘中的决策树分类技术、文本挖掘技术和机器学习领域的集成学习方法提出一种新的自学习模型，用于健康体检中的辅......
以我国制造业上市公司为样本数据,用支持向量机作为基分类器的集成学习方法来预测企业的财务危机,通过具体实验分析可知：集成学习比......
针对图像的特性,提出了1种视觉单词集成学习方法。该方法建立在3种初始映射方法的基础上,并充分利用图像的矩、纹理直方图、图像傅......
为缓解类不平衡问题对预测模型性能的影响,提出一种基于聚类的欠采样集成方法 CBUE（cluster-based undersampling ensemble method）......
电费回收一直是电力公司电力营销中非常重要的部分,但是在日常生活中有些用电客户会拖欠电费。如何对用电客户进行有效地风险评估......
以核可预测元分析(KForeCA)为例,将它与集成学习方法相结合,提出了一种基于集成核可预测元分析(EKForeCA)的非线性故障检测方法。......
本文以创业板高新技术企业为对象,采集样本企业2011-—2014年的年报数据,通过构建支持向量机预测模型和支持向量机集成学习方法预......
坚果产品富含多种营养成分,如不饱和脂肪酸、蛋白质、膳食纤维和多种微量元素,是重要的膳食补充食品。经过烘烤或炒制后坚果产品会......
滑坡灾害危险性区划在滑坡灾害管理工作中具有重要意义。该文以深圳市为研究区,将随机森林方法应用于滑坡灾害危险性区划和因子评......
