Softmax回归相关论文
单细胞测序是一种在单个细胞水平上对遗传信息进行测序和量化的新兴技术,可用于解析细胞的类型、状态、相互作用机制及其进化等,现......
有效的智能故障诊断模型已经成为机械设备故障预测与健康管理的研究热点,故障诊断模型建立的重点工作是学习高分辨率的故障特征,传......
在财务预警研究中,通常仅将上市公司划分为困境与非困境企业两类,而二分类预警研究存在一些弊端.为了对公司财务状况进行合理分类,......
文本分类问题是自然语言处理中的重要任务.本文将机器学习中的朴素贝叶斯模型以及Softmax回归应用于自动文本分类中,在清华新闻分......
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号......
单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)是法医遗传学个体识别和族群推断常用的遗传标记.本研究集合文献和公共库中......
为了提升医学诊断的预测精度,设计了增强稀疏自编码器和Softmax回归的特征学习和分类阶段组合方法。在稀疏自编码器(SAE)网络的特......
在通信对抗领域，电子支援系统的主要工作内容包括对通信辐射源的电磁信号进行侦察、截获、识别及定位。随着辐射源系统复杂程度的提......
随着Internet技术的迅速发展,网络不仅是人们获取信息的重要来源,也逐渐成为人们表达个人观点和分享自身体验的最佳平台,“阅读式......
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已被广泛应用于图像识别领域,其自身的超参数对图像分类问题中分类错误率的大小......
癌症日益威胁着人类的生存和健康,可能以不同的形式发生于人体的不同部位,形成不同类型的癌症。即便同种类型的癌症也会由于不同的......
LAMOST-DR7恒星天文光谱数据的用途广泛,其中光谱型数据共有7个类型。笔者对天文光谱数据采取特征选择或降维的方式,探究朴素贝叶......
话题跟踪的目的是将新的新闻数据分配到已知话题中，对把握新闻发展趋势和进行舆情分析具有重要作用。本文深入分析了几种基于向量空......
背景:腰椎间盘退变诊断对预防腰椎疾病意义重大,但目前对其诊断主要依赖于影像医师的主观评价,易因个人经验不足产生误判。目的:建......
介绍了图像识别和机器学习基本原理和流程，深入分析了softlllax回归算法，设计了手写数字识别模型，在TensorFlow上使用soflmax回归算法......
偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)是一种线性分类方法,不能充分表达数据之间的非线性关......
针对传统的协同过滤推荐算法所存在的推荐精度不高的问题，提出了基于Softmax回归模型的协同过滤算法。根据用户的属性特征将用户分......
车牌识别技术已经是一项非常成熟的技术。而车牌当中的中文字符由于笔画比较复杂且位置较偏导致拍摄条件受限,得到的车牌中文字符......
现代农业机械化对农机使用过程中的故障诊断提出了更高的要求。然而,故障特征通常是在所有转速下进行学习和分类的,而没有考虑转速......
在保护贵州省生态系统的稳定和地方性真菌经济发展中,贵州省大型野外真菌的物种丰富度及其资源价值都占据着十分重要的地位,所以对......
天然气工业对国民经济发展及人民生活具有重要作用,管道运输是主要的运输方式,因此对于天然气管道泄漏的实时监测及泄漏孔径识别的......
随着现代社会经济与科学技术的快速发展,计算机视觉被越来越广泛地应用到人脸识别、工业产品外观测量、产品分拣、工业仪表识别等......
当下,我国经济正进入换挡降速、提质增效的新常态,作为我国经济半壁江山的小微企业,已经成为我国国民经济和社会发展的中坚力量,然......
为实现软件的自适应,针对复杂多变的运行环境,提出一个基于隐Markov模型（HMM）的自适应软件决策模型.首先运用高斯混合模型（GMM）对初始......
设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型......
针对选举系统手写字符识别率低的问题,提出基于栈式自动编码机(SAE)的手写字符识别算法。首先利用无监督学习,通过栈式自动编码神......
作为处理文档的重要方式,文本分类在信息处理、新闻分类、舆情监测、文档的自动分类等方面中起着重要作用。最近几十年,机器学习的......
针对服装廓形分类特征提取计算复杂、分类效果尚不理想等问题,提出了一种基于卷积神经网络CaffeNet模型的服装廓形分类方法。以女......
为了更好地解决入侵检测技术中误用检测造成未知入侵行为误检率升高的问题,提出了一种基于NBSR模型的入侵检测技术。首先,为了弥补......
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卷积神经网络在图像处理中的应用越来越广泛,针对图像处理技术手段在玻璃生产表面缺陷有效检验,分析了基于卷积神经网络的机器学习......
本文针对交通事故产生的危害,将深度学习应用到江苏省高速公路交通事故预测中,生成一种基于深度学习的预测模型。通过总结时间段、......
随着生活质量的提高,心血管类疾病已经成为威胁现代人生命健康的常见疾病之一。心电图中心律失常信号的分类识别,是诊断心血管类疾......
无线电频谱资源是一种重要的战略性资源。随着信息社会的不断发展,人们对无线通信的需求越来越高,使得原本有限的频谱资源越来越紧......
随着网络购物和电子商务的普及,越来越多的电商平台推出了移动端的应用,这其中不少都集成图片搜索的功能,根据输入的图片判断商品......
针对传统的深度置信网络在数据的特征表达过程中收敛速度较慢、训练时间较长的问题,提出一种非监督学习算法,即自适应深度置信网络......
天然气管道泄漏监测正在进入大数据时代，针对传统方法存在的采集数据冗余、特征提取及识别受主观因素影响较大等问题，结合压缩感知与......
由于网络信息的巨大增长和复杂度的日益增加,用户很难从海量数据中准确地查找到他们想要的信息,尤其是对于研究者们来说,想要及时......
提出一种多指标评价建模方法,并以学术期刊核心竞争力评价为例对该方法进行说明验证.本建模方法针对底层指标和上层指标的特点,将......
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据估计,未来20年全球建筑能耗将增加到45%,其中约一半用于HVACL(Heating,Ventilation,Air-Conditioning,Lighting)系统。获取基础......
针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交......
为降低人工成本,提出了一种基于稀疏自编码器的烟叶成熟度分类算法,从计算机视觉角度自动识别烟叶的成熟度。首先对烟叶数字图像进......
本文以MNIST数据库为例,用TensorFlow读取数据集中的数据,并建立一个简单的图像识别模型。同时以TensorFlow为工具,写一个手写体数......
提出了一种红外图像特征与Softmax回归相结合的方法识别绝缘子污秽等级。通过对红外图像的灰度化、图像滤波、二值化、盘面分割、......
当前通信辐射源的特征识别方法不仅需要较高的样本数,而且存在识别效率低、识别率下降的问题。为此,提出一种应用Softmax回归对通......
短文本情感倾向性研究是指对某一个短文本中蕴含的情感极性做出不同极性标准的判别分类。本文在研究短文本情感倾向性任务的时候,......
针对林火与相似目标很难区分的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类新方法。采用无监督的特征学习算法稀疏自......
目前,我国配电网中发生的故障80%为单相接地故障,而其中又以弧光接地故障所造成的危害最为严重。首先,在弧光接地故障中电弧存在的......
