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基于深度学习的故障诊断方法的实现，需要用到大量的、有标注的训练样本，而在小样本数据下，采用这些方法会产生模型欠拟合问题，同时获得......
提出了两种适用于定长CD-CAT的题目曝光控制方法(HIRP、HIRT),这些方法在保证较高分类准确率的同时还有较合理的题目曝光率,新方法......
在医学领域中,通过医学影像图片来判断疾病类型已经成为日常诊断的方法之一。现有的解决方法有通过提取图像中边缘、纹理、形态学......
为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络.进行基......
阐述现阶段大数据应用的基础上,从人工智能角度出发进行数据挖掘的算法研究.基于支持度和置信度的关联分类算法难以有效度量类别和......
本文对基于机器视觉的布匹疵点分类算法展开研究,介绍了目前国标上对布匹疵点的归类划分和常见的疵点分类算法.通过对他人成果的学......
软件缺陷预测技术极大的提升了软件质量控制的效率,目前缺陷预测技术的基础是软件度量和分类器.支持向量机(SVM)是一种分类准确率......
细粒度图像分类问题主要是针对同属一大类的图像进行更细致的子类划分，比普通的图像分类问题更具挑战性。由于细粒度图像类间差异较......
不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域,对于不平衡数据集分类,特别是高维数据分类时,有效的特征选择算法至关重要.然而多数特......
在工业生产中，表面缺陷检测是控制产品质量的关键方法之一。早期主要依靠人工检测，存在漏检率高、效率低、速度慢等问题。基于传统机......
医学眼底图片是一种通过专业片机对于眼底信息拍摄所生成的一种特别的自然图片，这类图片主要应用在医学眼部诊断，为眼科专家在诊断眼......
科技的进步使大数据和人工智能成为时代探索和研究的焦点。其中，人工智能领域中的深度学习网络通过模拟人的大脑，能解决很多复杂的模......
传统分类算法在处理非平衡数据时不能有效提高用户的分类效果.本文基于中国移动通信集团公司某分公司的用户数据,从数据平衡性视角......
针对因特网流量分类面临的流量类别标记瓶颈和类别样本数分布不平衡,提出基于Bootstrapping的流量分类方法,使用少量有标记样本训......
咳嗽的自动分类在临床上具有重要的辅助诊断作用。传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)采用Mel均匀滤波器组,高频段的滤波器分布较稀疏,未......
由广东省公路建设公司、西南交通大学经济技术开发总公司、南京理工大学光电工程研究中心联合开发的“智能红外车型自动分类识别系......
【目的】通过构建个性化分类体系,研究面向TRIZ应用的专利自动分类方法。【方法】基于主题模型,从宏观、中观、微观三个层面构建面......
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Android自诞生以来就一直在快速发展，如今已经超越Windows成为市场占有率最高的操作系统。但同时恶意软件在Android应用市场中也出......
聚类分析是一门重要学科，其依据测量对象的内在特性或相似度将对象进行分组，在多种社会科学领域中都有应用，如数据压缩、数据挖掘、图......
随着web技术的快速发展，网站的交互性越来越强。人们开始从单纯的信息接收者，转变为信息的生产方。网络上存在着大量的文本数据，并且......
在大数据及网络无所不在的时代，海量个人信息被收集用于数据挖掘，以获得具有经济或社会意义的潜在价值。由于数据公开要求或受利益驱......
视频文本的定位、识别与提取作为视频检索技术中重要的组成部分已经成为目前研究人员所研究的热点。由于视频文本与视频内容密切相......
半监督学习是机器学习的一个重要分支，在近些年互联网爆炸式发展过程中，出现了大量的数据分类需求，半监督学习可以利用有限的已标记数......
基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准......
通过高通量技术的应用,组学研究已经可以同时测量成百上千特征表达值的改变。然而,虽然组学研究在生物医药、疾病等领域取得了一系......
随着计算机在商业领域广泛应用,积累了海量的个人消费行为数据。研究消费行为数据,分析并预测消费者的消费需求和消费倾向,对企业......
缺陷分类准确性是衡量表面检测系统检测效果的重要表征。热轧三套系统的实际运用效果显示,受制于原分类方案无法有效分离热轧带钢......
脑机接口是一种变革型的人机交互,基于脑电的脑机接口占到研究的大多数,而基于功能性近红外光谱(fNIRS)的脑机接口以其特有的优势......
用马氏距离判别法对53例甲状腺肿瘤患者和58例健康人血清中Ba、Cr、Mg、Mn、Mo、Sr、Zn、Fe、Cu和Ca等元素含量进行了分类研究,分......
针对企业债务违约损失率判别问题中属性变量居多这一特点,选择支持向量机模型进行判别,并从贷款回收的角度将以往简单的两类有无回......
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针对钢铁企业高炉煤气发生量机理模型难以对发生量进行精确预测的问题,通过分析高炉煤气发生量特点,按不同工况利用概率神经网络(P......
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引入柯尔莫格洛夫复杂性理论来描述邮件的特征，采用信息距离理论衡量邮件的相似程度，采用支持向量机(SVM)算法对邮件进行分类，提出了......
【目的】针对微博情感分类时未标注样本多和已标注集少的问题,提出一种新的方法。【方法】在协同训练算法的基础上引入主动学习思......
癫痫脑电的自动分类对于癫痫的诊断和治疗具有重要意义。本文提出了一种基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类方法。首先......
本文将一典型的人工神经网络模型─反向传播模型应用到功能性食管病诊断分类中，对过去存档的132例患者数据和住院及门诊的38例患者......
针对隧道地质超前预报过程中GPR(Ground Penetrating Radar)线测图分类解释准确率不高的问题,本文在深度学习模型Lenet的基础上,根......
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场景分类是利用计算机自动地将图像标记为不同语义场景类别的过程，充分地利用图像中的各种信息对提高分类效果至关重要。本文在......
