冗余特征相关论文
在无标签高维数据普遍存在的数据挖掘和模式识别任务中,无监督特征选择是必不可少的预处理步骤.然而现有的大多数特征选择方法忽略......
利用当前算法滤除数据冗余点时,缺少对数据冗余点特征的提取、分类处理过程,导致滤除效率差、准确率低、存储开销过大.于是设计了......
软件缺陷预测技术能有效辅助软件测试保证软件质量。然而，数据的不平衡性会使训练时过多关注多类无缺陷模块而对少类有缺陷模块训练......
提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择,采用支持向量机作为分类器,将支持向量......
入侵检测技术是一种动态安全防护技术,能够有效弥补传统静态防御技术的不足。将粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)同时应用于入侵......
随着互联网(Internet)规模的迅速扩展，以及日趋复杂化与商业化，越来越多的应用被迁移到IP网络上，如音视频交互、IPTV、网络游戏，它们对......
随着现代信息技术的发展,数据流作为一种新型的、更切合实际的数据模型广泛出现在众多应用领域,各种应用已提出了数据流实时处理需......
特征选择作为维数约减领域的一个重要分支,对增加机器学习结果的精确度和提高计算效率有着显著的作用。虽然特征选择算法已在监督......
在信息时代，每天大量新的网络数据涌入互联网，网络空间异常行为更加复杂多变，数据的高维属性，导致入侵检测面临检测效率、准确率低。为......
文本分类技术是依据预先定义的类别,对网络中大量的未知信息进行分类,以提高信息的利用率,来实现信息对研究者的价值。文本分类包......
提出一种针对存在冗余特征的Relief图像缺陷识别算法,通过确定Relief图像冗余特征权值,采用衡量图像冗余特征与图像缺陷的方式,分......
遥感探测技术近年来飞速发展,获取遥感影像的方式越来越多,分辨率也逐渐提高。作为遥感成像中的重要组成成分,高光谱影像同时具备......
为了以最小的代价筛选出最优的光谱特征,从信息亏损角度提出了一种Filter型光谱特征选择算法.该算法依据联合互信息的大小对特征进......
决议作为团体自治的工具,是团体成员的意思表示根据多数决的意思表示吸收规则所形成的法律行为。从意思表示的内容、方向和合成方......
为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出一种以多尺度小波分析为工具,通过减少冗余特征对分割结果......
网络入侵检测数据往往含有大量的不相关性或冗余性，使模型训练和检测需耗费大量计算。特征选择可去除不相关特征和冗余特征，在不......
用粗糙集来对电网进行故障诊断的时候，一般都需要对属性进行约简。本文在简要分析现有研究概况的基础上，给出了一种基于马尔可夫毯的......
近年来,煤矿瓦斯爆炸事故频发,这不仅对社会经济和人民公共财产、生命造成了严重危害,同时对生态环境和生态安全也构成了严重的威......
为了提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平,将粗糙集理论引入到复杂装备系统状态监测与故障诊断领域。运用基于粗糙集理论的监......
为了克服时延对空间机器人遥操作的影响,提出了利用视觉技术辅助遥操作进行卫星自维护的方法.针对遥操作数据传输滞后的问题,设计......
激光拼焊作为一种先进的焊接方式，广泛应用于民用设施建造的过程中，比如航天、航空、汽车制造等领域。激光拼焊板的质量检测问题关系......
随着科学技术的飞速发展，机械设备运行过程中海量的数据被采集并存储，但是这些数据往往存在着“海量”和“高维”的特点，敏感信息往往......
传统的复杂医疗设备多样本数据的特征分类方法存在冗余信息较多,准确度低等问题,本文提出研究针对复杂医疗设备中多样本数据的特征......
MicroRNAs(miRNAs)是一类长约22个核苷酸序列(nt)的非编码单链小RNA,通过与靶标mRNA 3′-UTR完全或不完全碱基互补匹配,在后转录时......
ReliefF是一种在很多场合经常使用的filter式的特征选择方法,然而该方法的一大缺点是不能辨别冗余特征.基于ReliefF算法提出一种混......
数据降维是基于模式识别方法的入侵检测系统需要解决的一个问题。由于主成份分析方法具有两个我们期望的特性,一是不同的主成份之......
针对海量文本分类问题进行了研究,基于分布式计算框架MapReduce平台,实现了一种简单、有效的文本分类算法——平均多项朴素贝叶斯......
特征参数是故障诊断的基础和关键，然而特征参数中总是存在很多冗余特征，影响故障诊断的准确率；根据设备的结构特点提出了基于故障树分......
针对当前物联网数据融合方法速度慢、融合精度低等问题,以改善物联网异构数据融合效果为目标,提出一种基于智能优化算法的物联网异......
为了对授课质量评估过程中大量的冗余特征进行约简,文章利用粗集理论中的特征约简方法来研究教师的授课质量评估问题.提出了一种基......
在文本分类过程中,为了提升特征过滤法的性能,基于相对判别准则(RDC),提出一种采用多变量形式的改进方法。首先,使用RDC度量计算每......
K-means算法是一种采用距离作为相似性评价指标的聚类算法,其快速简洁的特点在异常检测场景中有一定的应用价值。但是,传统的K-mea......
为克服机器人视觉伺服系统对标定精度的依赖性，提出一种弱标定条件下基于冗余特征的机器人视觉伺服控制方法．该方法无需3D重构，直接以......
采用当前方法去除大数据集合中存在的冗余特征时,去除冗余特征的系统运行时间较长,存在排除效率低和有效性差的问题,提出基于Multi......
传统算法对混合属性数据做聚类处理时,会出现大量不重要特征,从而影响数据聚类质量,使挖掘结果准确率和聚类纯度下降,造成聚类效果......
针对细粒度车型识别图像分类因存在冗余特征而导致识别率低的问题,提出一种基于奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法。首先,......
为克服机器人视觉伺服系统对位姿估算及标定精度的依赖性，结合前期特征识别和后期视觉伺服控制，提出基于冗余特征的机器人视觉伺服控......
在数据流聚类时，冗余特征会影响数据的聚类质量，移除冗余特征以提高聚类质量就显得尤为重要。为解决此问题，提出一种基于特征选择的数......
互联网技术的飞速发展，将我们带入了数字化、网络化的信息时代。在海量信息中，如何能快速并有效的提取有用信息成为人们研究的重要领......
文本聚类在数据挖掘和机器学习中发挥着重要的作用。该技术经过巨大的发展，已产生了一系列的理论成果。K-means算法是文本聚类当中......
为了对变压器故障诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,提高诊断的效率,将粗糙集理论引入到变压器故障诊断中,提出了基于粗糙......
比较研究了与类别信息无关的文档频率和与类别信息有关的信息增益、互信息和χ2统计特征选择方法,在此基础上分析了以往直接组合这......
针对原始故障数据集因“高维”和“海量”引发的“维数灾难”问题,提出一种基于类内类间距离判据和遗传算法相结合的故障特征选择......
特征选择是文本分类领域一种重要降维方法。针对传统特征选择方法所选特征集常包含冗余信息的问题,提出一种能够有效去除冗余信息......
数据特征的提取是构建预测模型的重要步骤之一。利用特征与特征间的互信息,以及特征与类别的互信息对二打一游戏数据特征进行筛选,......
