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全息术是一种能让观察者感受到图像立体感的技术。目前对于全息术的研究多集中于计算全息术,即使用计算机制作全息图。计算全息术......
针对高校课堂教学管理的现状和存在问题,构建一种基于课堂教学视频,AI分析、云平台等技术的课堂教学AI视频识别分析系统。系统主要......
期刊
随着网络空间结构及其应用日趋复杂，网络攻击技术也日新月异。为了躲避网络流量异常检测，攻击者往往利用混淆、加密等方法加强隐蔽，因......
随着科技时代的发展，5G（fifth generation）已经被很多国家广泛推广，5G有着更高的传输速率和更低的译码延迟，可以适应用户数据和系统容量......
随着中国铁路的载运量和运行速度不断提高，铁路货运零部件有更高的检测要求，因此对零部件进行缺陷检测是生产过程中的关键步骤。无损......
针对传统的地震波初至拾取方法对低信噪比资料拾取精度较低、算法的鲁棒性较差,以及目前提出的基于深度学习的初至拾取方法制作训......
介绍一种基于单帧RGBD的全身扫描和人体体型测量算法的设计实现,利用该算法能够在较短时间内测量出较高精度的人体体型参数。实测......
基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集(Severe Convective Weather DataS......
为提高露天矿边坡变形预测精度,利用协同进化粒子群(CEPSO)优化多核相关向量机(MK-RVM)的参数,构建协同进化多核相关向量机(CEPSO-......
将分类分析融入企业竞争力影响因素的获取与优化之中,依据本课题组构建的软件企业领域本体,设计基于领域本体的企业竞争力影响因素......
提出了用反向传播智能网作为检测器来识别宽频带震相的一种方法。通过对3种反向传播智能检测器(长周期、中周期和短周期)的结果进......
大数据的时代，获取数据的途径已经变得十分方便和快捷。在分类问题中，往往需要采用大量的标签训练数据。而训练数据标签的获取过程里......
分类是从训练数据集中找出一个类别的概念描述,依据概念描述来建立分类模型,并用该模型预测未知数据的类别。作为数据挖掘的一个重......
图像的超分辨率重建算法是图像处理领域的一项重要技术,旨在重建出低分辨率图像对应的高分辨率图像。对于图像而言,更高的分辨率意......
以往的数据挖掘方法一般都不会采用负向数据(negative data),因为其难以对测试数据集的产出进行正确的分类。但现有研究已经开始关......
本论文将聚类分析技术引入到入侵检测系统中,提出了K-means聚类算法的改进方案,将聚类分析算法和关联分析算法结合起来改善入侵检......
针对传统入侵检测系统仅可检测已知攻击的问题,在开放源代码入侵检测系统Snort的基础上,以插件形式加入免疫检测器模块,提出基于计......
论文首先分析了网络的对安全的需求,指出了入侵检测技术的必要性。然后对支持向量机下的入侵检测展开了分析,首先给出了支持向量机......
在网络技术迅猛发展的背景下,网络入侵检测技术也相应的在不断的更新当中。显然,就当前的形势来看,传统的入侵检测技术已经无法有......
新闻网页主要由大量文字描述构成,相比网页其他区域的噪音内容,其主题内容含有大段连贯的文字。根据这一特点提出一种基于模式匹配......
目的探索应用机器学习技术开展病媒生物的种属鉴定并基于Python语言开发病媒生物机器鉴定系统。方法采用专家会商法提取宁波口岸常......
推荐系统通过大量的数据挖掘,学习用户的行为兴趣,构造用户特征,从而为用户提供个性化推荐,引导用户发现真实需求,有效解决"信息过......
基于无线传感器网络(WSN)的开放式特点和入侵检测中训练数据集往往不容易收集和标记等问题,本文将无监督聚类方法应用到无线传感器......
本文基于Structural EM等相关算法，选择具有代表性的网络作为初始网络，对其在数据缺失情况下学习贝叶斯网中所扮演的角色进行了实验......
提出一种支持检测规则动态更新的畸形会话发起协议(SIP)消息检测模型,采用正向规则和反向规则结合的方式,以有效应对未知类型的畸......
传统即时通信隐藏检测方法主要采用基于监督学习的检测方式,导致部署前需大量复杂的人工预处理,同时训练数据集与测试数据集分布的......
讨论了支持向量机回归与v-支持向量机分类解的关系,证明了对给定的v-支持向量机分类问题的解,通过选择适当参数,存在一个支持向量......
低信噪比非稳态噪声环境中的语音增强仍是一个开放且具有挑战性的任务.为了提高传统的基于非负矩阵分解(nonnegative matrix facto......
基于支撑向量回归(SVR)可以通过构建支撑向量机分类问题实现的基本思想,推广最小类方差支撑向量机(MCVSVMs)于回归估计,提出了最小......
在AdaBoost集成方法的基础上,研究了一种产生式与判别式模型组合的方法。该算法在每轮中同时学习一个产生式分类器和一个判别式分......
首先,针对径向基函数(RBF)神经网络参数学习中最小二乘法(LS)难以获得较高鲁棒性的问题,假定训练数据扰动上界可知,并基于鲁棒最小......
海量数据且高维环境下,朴素贝叶斯分类可能即面临获取大量带类标签代价过高又面临当前分类规则不能适应数据变化等问题。于是提出......
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)方法是根据统计学习理论提出的,以结构风险最小化准则和VC维(由Vapnik和Chervonenkis......
利用BP神经网络对天然气脱硫装置进行模拟研究。以某天然气净化厂实际运行数据及Hysys模拟数据作为网络训练数据集,利用Matlab建立......
为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型,提出一种密度加权孪生支持向量回归机算法.该算法通过k近邻算法计算获得每个数据点基......
针对复杂工业生产过程中,多工况数据的中心漂移、模态密度差异大和变量尺度不同的三个特征,提出了基于局部马氏距离的加权k近邻(lm......
在开展过程监控的离线建模的工作中,当训练数据集含有离群点时,高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)不能准确刻画多模态数据......
针对当前铁路信号设备维修中维修信息的模糊性、信息获取的不完备性,使维修决策支持系统知识库的更新变得很困难这个问题,提出了通......
居住区强排方案设计有助于提高项目容积率,是达成集约化建设的重要途径.既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强......
过去几年中,深度卷积神经网络成为了最先进的音频分类系统的发展标准,领先于基于特征工程的传统方法。虽然深度卷积神经网络在某些......
近几年,国内外互联网界迎来了人工智能发展的大热潮,人工智能领域会使用到很多深度学习算法,当前大部分的深度学习还集中在监督式......
