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随着市场对钢铁制品质量要求日益提高,钢板表面缺陷的检测与识别成为众多研究人员的主要课题。本文就钢板表面缺陷的检测与识别问......
学位
针对在输电线路中因鸟害引起线路故障的问题,研究一类基于Stacking多模型融合算法的害鸟密度预测方法。相较于传统Stacking算法,基于......
期刊
随着智能交通技术的发展,汽车逐渐向智能化和网联化方向发展,因而不再是一个封闭的个体。车载网络(vehicle-mounted network,VMN)作......
随着互联网技术的普及,在线社交网络成为重要的信息发布和共享服务平台。这些平台发布信息的门槛较低,且信息多样化、表达自由化,......
为了更准确地描述航班延误情况,为旅客出行提供参考,使用极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法与多层感知机(multilay......
本文研究了带变点的混合模型中的统计推断与算法设计问题.针对存在变点的多分类混合数据,本文基于参数的极大似然估计设计了一种改......
多类别不平衡分布在图像分类的应用中普遍存在,是图像分类研究的主要问题之一。传统的分类算法基于平衡数据训练进行设计,当遇到不......
P2P网络借贷(Peer-to-Peer Lending)自2005年在英国首次推出后,便凭借其高收益、低成本、速度快等优势在全球范围快速发展。2006年在......
随着移动运营商业务投诉日益繁杂,单纯依靠人工处理投诉存在效率低且处理质量参差不齐问题,投诉分类与解决方案推荐是一种有效的解......
药品是关系到每个人身体健康的特殊商品。药品市场监督与治理已是世界各国需要面对的、关系到国计民生的重大问题,如何广泛快速有......
传统的监督机器学习分类方法需要对大量的准确标注数据进行训练来保证其效果。但是,在许多现实应用中,获取大量准确标注的数据需要......
模态指代事物发生的方式或是事物被体验的方式[1],多模态是两个或者两个以上模态各种形式的组合,当一个数据集或者研究中包含多个......
不平衡数据的分类问题一直是机器学习与数据挖掘的共同课题。在传统的学习过程中,分类器大多在不平衡比例接近1的数据集上进行分类......
本文对归一化割(NC,Normalized Cut)进行了改进,在能量泛函中引入了度平衡约束以提高模型的约束能力.经典的NC是实现平衡约束的一......
前沿相关研究将相似问句识别转化为二元问句匹配识别并取得很大进展.但是在自动问答系统的实际应用场景中存在大量数据,这些方法受......
目的:1、基于多分类ROC评价探讨最大信息系数结合递归特征消除法进行特征选择的效果;2、基于多分类ROC评价支持向量机与K近邻学习......
睡眠相关疾病严重影响着人们的健康,多导睡眠监护是目前诊断睡眠疾病的主要手段。现有多导睡眠监护系统的自动诊断准确率较低,诊断......
混合模型的参数统计推断和计算问题是统计学研究领域的热点问题之一,同时,变点检测及估计问题的相关理论也被广泛应用于统计学、生......
在以大数据为背景的万物互联的时代,各种网络攻击也不断增多,这使得网络安全成为了重点研究方向。其中,入侵为网络安全的主要威胁,......
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种前沿的人机交互技术,可实现大脑与外部设备的直接信息交流。近年来,功能性近红外光谱......
针对轴向柱塞泵实际故障诊断中采集到的故障类数据远少于正常类数据的情况,为提升故障分类精确率,提出了一种基于平衡随机森林(Bal......
为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡,本文利用生成对抗网络技术,提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方......
太阳能电池片中存在的缺陷会影响其光电转化效率,质量及使用寿命。在电池片原料——硅片的制造过程中,由于原材料的缺陷或不当的人......
随着云计算的广泛应用,用户越来越趋向于将复杂的机器学习任务外包给云服务器。然而如何保护云服务器上数据的隐私也随之成为一个......
学位
现有的静默活体检测研究忽略不同非活体攻击方式之间的差异,以及不考虑活体和非活体样本类别不均衡对模型学习的不利影响.本研究将......
针对采用传统油中溶解气体分析技术在变压器故障诊断时存在的准确率不高、智能化低等缺点,笔者提出了一种基于SVM核函数优化算法,......
为解决不均衡多分类问题,提出了一种基于采样和特征选择的不均衡数据集成分类算法(IDESF).基分类器的多样性会影响集成算法的分类......
目的:弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)是非霍奇金淋巴瘤中最常见的亚型,目前R-CHOP(利妥昔单抗+环磷酰胺、阿霉素、长春新碱和强的松)方案作......
高维数据特征选择是数据挖掘的重要组成部分,可广泛应用于生物信息学、统计学及图像处理等领域。有效选择信息特征可显著地提高学......
互联网的急速发展深刻的影响着人们的日常学习、工作和生活,尤其是移动互联网的发展与普及,大大增加了互联网数据流量的消耗。网络......
基于深度神经网络的源代码缺陷检测方法通常将源代码作为文本数据,采用卷积网络学习代码的单一空间特征,或者利用LSTM、BiLSTM源代......
元启发算法-SVM是多分类评价模型的典型架构,在多分类综合决策判定中具有重要的理论与实践意义,为此提出了一种融合Lévy飞行和精......
针对多分类支持向量机(MSVM)对噪声较强的敏感性、对重采样数据的不稳定性以及泛化性能低等缺陷,将pinball损失函数、样本模糊隶属......
多分类任务准确率评估对评判模型的分类效果具有重要的理论意义和应用价值。针对机器学习领域的多分类任务,在现有方法的基础上,通......
复杂网络作为复杂系统的一种图论模型,由众多节点及其间的连接关系构成,当节点与连接关系随时间发展变化时,就形成了复杂动态网络。从......
贝母是广泛应用于临床实践的中药材,其中川贝母尤为珍贵,存在掺假及伪冒现象,伪劣贝母会对用药者的健康产生不良影响.太赫兹时域光......
压裂泵工作状态复杂,不易满足传统故障诊断中训练数据多且独立同分布的条件,故障诊断准确率不高.基于TrAdaBoost的迁移学习方法可......
随着大数据和网络时代的飞速发展,网络数据呈爆炸式增长,对海量数据的分析和处理成为大数据领域最核心的问题。对数据进行分类是分......
目的阐述无序多分类logistic回归在SPSS软件实现时最优模型的建立和参数估计值的具体意义。方法以山西省育龄人群二孩生育意愿的调......
期刊
本文首先利用Wordcloud库对评语文本进行可视化,将频率较高的无用词剔除,然后对教师评语进行中文分词,利用TF-IDF算法描述字词在一......
攻击流量分类是基于网络的入侵检测系统(Network-based Intrusion Detection System,NIDS)的基本工作之一,也是网络安全防御的重中......
脱机手写体汉字识别是多类别模式识别问题,有着广泛的应用前景。脱机手写体汉字具有书写风格多变、随意性大和书写过程信息丢失等......
随着网络技术的快速发展,包含有文本与图像等数据的多模态文档大规模地出现在人们的日常生活中。在信息的世界中,这些不同模态的数据......
随着模式识别技术的发展,传统统计学理论的模式识别技术对小样本数据处理能力的不足越来越突出,支持向量机作为主要针对小样本数据......
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