局部加权相关论文
慢性阻塞性肺病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease,COPD)是一种常见的慢性呼吸系统疾病,这种疾病有较高的发病率和死亡率,给患者......
随着计算机的普及和互联网的飞速发展,互联网上的信息资源数量正呈爆炸性的增长,用户从互联网上获取信息资源也日渐成为主要的信息......
离群点挖掘作为数据挖掘的重要组成部分,能够从大量复杂的数据中找到小部分与其他数据相比最不一致、显著异常的数据点,这些异常点......
时间序列数据广泛存在于生活的各个领域,针对时间序列的相似度量算法是机器学习重要的研究内容,广泛应用于生物序列分析、离群点检......
在遥感监测和传感信息服务等场景中,会出现数据缺失,为了提高信息服务系统中不完备数据集缺失数据的恢复能力,提出一种基于局部加......
随着信息化技术的飞速发展,数据挖掘作为一个富有活力和潜力的领域拥有着巨大的研究前景。在数据挖掘算法中,KNN算法有着非常广泛......
随着计算机技术的飞速发展,统计学的理论研究和实际应用也正日渐丰富和完善。人们在实际数据分析中所用到的主要建模工具也正由最初......
为了克服传统偏最小二乘算法对时序非线性数据拟合效果差的问题,提出了结合移动窗口技术和粒子群算法的集成偏最小二乘算法(EMWPLS......
针对飞机惯性导航设备发生故障,原容错系统失效,而且一般最小二乘支持向量机(LS-SVM)检测算法不能有效处理局部预测的问题,提出一......
针对稀疏表示分类(sparse representation classification,SRC)运行时间过长和协从表示分类(collaborative representation classific......
针对飞机惯性导航设备发生故障,原容错系统失效,而且一般最小二乘支持向量机(LSSVM)检测算法不能有效处理局部预测的问题,提出一种基......
局部加权最小二乘支持向量机回归模型(LocalWeighted Least Squares Support Vector Machines,LW-LSSVM)是一种在线学习模型,该类模......
分类算法一直以来都是数据挖掘领域的研究重点,朴素贝叶斯分类算法是众多优秀分类算法之一,但由于其条件属性必需独立,使得该算法......
提出了基于局部加权偏最小二乘回归算法的污垢预测算法,通过在训练集的污垢数据局部模型内对新测得的数据进行偏最小二乘回归分析,......
Citation-kNN算法对传统的kNN算法进行了改进,使其可以应用于多示例学习问题,但其0-1决策方式具有一定的局限性,没有充分考虑样本......
通过研究航班保障服务过程,实现航班保障服务时间的准确预测,进而提高航班的正常率。文中研究内容主要分成两部分,一部分是在分析......
针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法。对网......
文章研究了仅自变量可重复观测的变系数线性结构型EV模型,利用重复观测数据和局部加权的方法,构造了模型参数的估计量,并证明了在......
为提高风速预测的准确性,引入局部加权线性回归算法,建立风速局部加权线性回归预测模型。该模型首先通过核函数对每一历史风速设置......
不精确的配准参数会使图像重建结果不理想。为此,提出一种基于权值的自适应正则化超分辨率算法。自适应局部区域权值根据该区域的......
癌症严重威胁着人类的健康,其成功治愈依赖于病变的早期发现与治疗。超声成像以其无创、经济、便捷、无辐射等特点,已经成为浅表器官......
为了研究北京地区城镇居民可支配收入增长模式,为决策机构提供决策依据,分别采用线性模型和非参数模型对人均可支配收入和GDP的定量......
针对传统神经网络波达方位(DOA)估计算法抗噪性能差、精度不高以及泛化性弱等问题,提出基于局部加权长短时记忆神经网络的DOA估计......
朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性......
C4.5算法采用信息增益率来构造决策树,克服了选择较多值的属性的趋向,具有处理连续属性的能力。在处理大数据集时,表现出效率较低,......
针对目标跟踪算法的鲁棒性难题,在粒子滤波框架下提出基于联合模型的目标跟踪算法。首先,由局部加权余弦相似对目标模板和候选目标......
在过去的几十年来,回归中的异方差性引起了人们的广泛注意,而且常用残差图来诊断异方差性和离群点。本文章将讨论异方差回归模型的几......
图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决......
提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法.引入了二维局部加权特征子空间的概念,将各类样本......
近年来,数据挖掘中的回归算法在地学领域中的运用越来越受到人们的关沣,尼其足往储层孔隙度预测方面。储层孔隙度对描述储层特性和储......
神经元是组成大脑最基本的单位,监测大脑单个神经元的活动有助于理解大脑的工作机制。实际中,采集到的神经元电信号往往是同一脑区......
基于时序对齐的k近邻分类器是时间序列分类的基准算法.在实际应用中,同类复杂时间序列经常展现出不同的全局特性.由于传统时序对齐......