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胃腺癌（gastric adenocarcinoma,GA）是全球常见的恶性肿瘤,预后相对不良,严重威胁着人类的健康。GA的发生具有隐蔽性,早期难以发现,......
为快速对数据进行特征选择以实现精确分类,采用M-distance算法思想进行数据集簇聚类,对样本数据进行预处理;设计加权K近邻算法缩减......
以深度学习为代表的人工智能技术为制图综合智能化水平的提升创造了有力的条件。然而,智能学习模型的应用依赖高质量的样本数据,目......
利用傅立叶变换红外光谱法对塑料饮料瓶样本进行检验,根据红外光谱图中吸收峰的不同,可以对塑料饮料瓶样本分类。方法简单、快速、......
由于成本和时间的限制因素，通常在一个新的制造系统的早期阶段能够观察到样本数量很小，并且不充分的样本将使得数据分析产生问题......
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基于视频的智能监控系统具有直观性、经济性以及可交互性等优点，使其成为了目前国内外热门的研究对象。随着社会需求的不断增长，针对......
基因表达水平是衡量基因功能活动的重要指标。基因表达的信息是理解基因功能和基因调控的潜在机制的一个重要线索。基因芯片（微阵列......
单核苷酸多态性(SNP)是人类基因组中普遍存在的一种分子标记，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。做......
传统的视频检索都是基于视频人工标注的关键字检索,但是当视频的数据量非常大的时候,需要消耗的人力会急速的增加。因此采用了一种......
基因芯片技术为疾病诊断、治疗以及新药物的开发提供了新的方法和手段。同时,基因芯片技术的运用也产生了大量的疾病相关的基因表......
该文主要研究人工神经网络的理论与应用,通过建立适当的神经网络模型,以解决土木工程中的实际问题.1、能量模拟模型--建立神经网络......
二十世纪末,在分子生物学领域,出现了DNA微阵列技术,它属于一项高通量的测序技术,即可以在同时测试细胞中成千上万个基因活性,仅仅......
基因具有记录和传递遗传信息的重要作用,基因正确表达与否直接决定着生命的安全与健康。基因表达数据为我们研究由基因突变而导致......
对于数据完备化方法,极大似然估计方法适合大样本数据,K近邻算法仅考虑不同数据同一属性间的线性关系,BP神经网络算法虽考虑了数据......
本文建立了一种基于UPLC Q-TOF-MS的尿样代谢组学方法。考察了尿样稀释的溶剂、色谱分离的柱型及质谱检测的离子模式对尿样成分提......
支持向量机(Support Vector Machine简称SVM)方法是基于统计学习理论的新型学习方法，到90年代中期，这一理论才开始受到越来越广泛的......
在详细论述支持向量机的核心思想和基本算法的基础上,采用C-SVM算法用于未知样本分类,特别是对于缺失数据的未知样本,先采用序列极......
本文研究了利用SVM解决二类分类问题的优势,文章设计了一个两级指纹分类器,提出并实现了一种新型的指纹分类的算法.实验表明,分类......
针对处理实际工业过程中提取的建模样本不纯而导致故障检测失效的问题,提出一种新的融合Fisher判别分析-可能性C-均值聚类(FDA-PCM......
Logistic模型是在医学、生物学和一些社会学科中研究分类问题时使用的最流行的模型.该文提出了一种新的logistic模型——层次logis......
对事物进行分类，是人们认识事物的出发点，也是人们认识世界的一种重要方法。因此，分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。在生物，经......
城乡居民大病保险,是在基本医疗保障的基础上,对大病患者发生的高额医疗费用给予进一步保障的一项制度安排。近日,笔者通过对13个......
财务困境预测是评判上市公司未来经营走势的重要理论.本文对三元财务困境预警模型的样本分类提出了一些新的看法,通过多因素方差分......
作者介绍了管理国外产品样本的三种分类方法:专业产品样本分类方法,主題分类方法;公司、厂商分类方法。并举例作了说明。......
人脸特征是最自然直接的生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方......
在模式识别理论中,如果分类学习样本给定,随机观测序列的条件分布概率密度已知,那么该序列的分类问题可利用学习判据解决这一判据......
提出了一种新型的ＢＰ网络－并行ＢＰ网，以模糊区为中心将样本分类，不同类样本与相应的ＢＰ子网相对应。选用筛选后的暂态特征量作为各ＢＰ子网的输入。......
“模糊聚类”是一种客观分类,是通过建立样本间的模糊等价关系来确定样本同类度的一种数学方法。它即专长于数字关系比较模糊的样......
调开井测井系列条件下，注水开发油田水淹层地层水电阻率不仅是水淹层评价十分重要的基础参数，也是制约水淹层评价的“瓶颈”。提出了......
针对基于T—S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷，提出了一种基于T—S模型的扩展型模糊神经网络，从训练样本特性和网络结构两个方面来......
提出了一种改进的SVM：BS-SVM,它先对训练样本进行分类,根据每个样本到模式类样本均值的距离,将训练样本分为三种：好样本、差样本、边......
在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入......
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分析了训练样本对于识别系统性能的影响,将训练样本分为三种:好样本、差样本和边界样本,分析了它们在训练中所起的作用,并结合基于......
证据理论的合成规则作为一项重要的研究课题,是样本分类及决策的关键制约因素。大多数融合方法随着特征数量的增加,特征间关联随之......
针对绿色工艺评价样本具有不确定性、多维性以及量纲差异大的特点,为实现样本的合理分类,提出一种基于核的模糊可能性聚类新算法.......
提出了通过最小覆盖的原理来进行样本分类判别的一种新方法;给出了空间中的样本分类判别准则和分类模型。以乳房肿瘤病例为例,分别......
分析并研究航迹规划软件中的飞行器操作数据特征,提出一种基于XGBoost算法和K-prototypes算法的航迹规划策略学习方法。在样本采集......
对于林火发生预报,就是要将着火样本和不着火样本进地划分,得到一个判断是否发生林火的阈值.以往我们采用过数量化理论和回归分析......
基于间断平衡理论和组织冗余视角,以725家中国A股上市公司2007—2016年面板数据为样本,并按照企业规模、所有权集中度、成熟度、所......
鉴于证据理论对样本分类和决策过程的复杂性以及不稳定性,提出了一种基于神经网络模型和模糊集理论的样本决策算法。为了降低样本......
一、指标和样本本文收集了同一品牌不同型号的手机14款,在网上公布并查寻消费者对手机质量的评价情况,网站投票日期及手机各款价格......
随着环境微生物研究的发展和高通量测序技术的出现,微生物的研究迎来了宏基因组学的技术研究时代。突破传统微生物学研究方法的瓶......
宏基因组学研究试图通过测序并分析微生物群落的DNA序列,以理解环境微生物的组成及其与环境的交互作用。宏基因组学革命性地改变了......
