样本学习相关论文
近些年来,目标检测在深度学习技术的加持下已经成为了感知智能在计算机视觉领域中的发展重点,并广泛应用在诸多领域中,同时为学术......
二维卡通人脸参数模型用参考形状和绘制式样分层分别表示人脸卡通画的构图和绘制方法。利用该模型，艺术家绘制的人脸卡通画样本可以......
如今的深度学习算法，大多需要通过海量的数据集来训练神经网络，然而在很多应用场景下，获取样本十分不便，从而导致样本数据十分匮乏。而......
深度学习目前在大量任务中取得了巨大的成功，这些任务具有大量的用于图像识别、机器翻译和语音合成的标记数据。当标注成本太高或者......
随着信息的爆炸式增长，从海量数据中提取出关键信息已经成为当下研究的热点。作为信息抽取中重要的子任务，关系抽取能够帮助分类文本......
针对传统车牌识别算法中字符识别率偏低的缺点,本文采用基于卷积神经网络的识别方法,通过对车牌字符图像的样本学习,优化神经网络......
从研究人的不安全行为本身出发,将设计与使用、管理、行为失误这3个方面作为构建矿工不安全行为指标体系的影响因素。结合专家咨询......
本文是巴里坤哈萨克自治县哈萨克族人群使用国家通用语言情况的调研结果,从"国家通用语言能力""国家通用语言在不同场合的使用""国......
本文首先介绍了基于样本学习的人脸线条画生成系统;该系统可以自动地从输入的图像生成带有特定风格的人脸线条画。系统设计了用于......
近年来，3D电影开始吸引消费者和电影制作公司的关注，通过立体摄像机制作了越来越多的3D视频。然而，大多数的视频依旧以2D的格式存在，在......
感兴趣的物体检测和分割(统称为感兴趣物体的提取)一直是计算机视觉、图像理解和模式识别等研究领域的重要关注点之一。它在物体识......
支持向量机因其坚实的理论基础与优越的学习性能已被广泛运用于大规模数据的学习中，但支持向量机优越性是建立在小样本的基础之上，在......
近年来,工业视觉产业呈现快速发展模式。在工业产品生产过程中,表面会产生一些缺陷,其中最难检测的是一种对比度较低、边缘模糊、......
网络高度发展的今天,网络安全已经提升到了一个空前的高度,入侵检测系统应用的兴起也促进了更多的入侵检测技术与算法的研究。检测......
本文利用WEKA平台,分别采用SVM和朴素贝叶斯分类器两种算法对岩体质量等级的数据进行训练和预测,建立了预测模型并对预测结果进行......
针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本......
针对高速公路沥青路面养护管理的需求,将小波变换理论与模糊神经网络结合起来,建立用于高速公路沥青路面性能预测的小波模糊神经网......
设计了一种基于样本学习的新闻抽取方法，能够通过人工分析样本新闻网页源代码来制定和修改抽取规则，然后再让系统根据抽取规则进行信......
采用正交试验方案和ν-SVR相结合的直接法来解决复杂坝基的初始渗流场反分析问题。通过安排正交数值试验,获取初始渗流场全面的信......
大庆外围油田属于低孔低渗油藏,泥质含量高,油水关系复杂,常规的人工经验性油水解释已不能满足实际开发需要。本文针对复杂油水识......
BP网络自身的学习收敛速度慢、容易陷于局部极小等缺陷限制了其在电路故障诊断中的应用。本文提出了一种改进型的自适应学习率动量......
介绍了多层人工神经网络及其改进型反向传播算法。该算法能用于线性、非线性系统的辨识，解决了系统预报的问题，通过仿真实例证明该算......
该文应用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织神经网络的技术方法，对中药五类 百合薄层色谱鉴定的数据建立网络模型，通过对３５例样本学习和５例样本的联想识别，该模型识......
根据神经网络理论,提出了一种具有学习功能的参数整定算法。当通过一定数量的样本学习得到成功的 BP 神经网时,调用启发式控制算法......
古籍识别的难点之一就是样本的收集与训练问题。由于古籍的特殊性，很难收集大量的样本，一交地学习和训练。该文提出一种动态的样本学......
针对船用系泊缆绳安全智能报警系统中的表格试验数据，提出了应用神经网络技术的智能数据处理方法。该方法克服了传统数据处理方法一......
本文应用自组织神经网络（Ａ－Ｋ网络）对地下水动态进行分类研究，实例应用表明该方法是一种有效的分类方法。
In this paper, we use the se......
通过分析多光谱遥感图像学习样本在光谱空间不同位置对BP神经网络分类器分类精度的影响,提出基于x2 分布的学习样本选取方法,并应......
在脑-机接口(BCI)中,为了提高小样本学习运动想象脑电信号(EEG)的分类识别准确率,本文提出一种基于相关系数分析的特征选择方法。......
在样本的学习过程中引人了求解复杂优化问题比较有效的多级优化技术，将一个复杂的多层神经网络权值优化问题分解成多个相对简单的优......
研究了在正例和未标记样本场景下不确定样本的分类问题,提出了一种新的算法NNPU(nearest neighbor algorithm for positive and un......
提出了一种基于流形半监督学习的移动节点定位算法.该算法利用基于流形学习的半监督方法,通过一定量的有标签样本和无标签样本,获......
为解决贝叶斯网络(BN)的小样本建模和基于知识建模下的网络不准确问题,结合网络节点间互信息,本文提出了基于互信息的BN动态优化算......
一个给定的神经网络能否学习一个给定的样本集一直是一个有趣的问题．对于单隐层前馈神经网络，当隐层神经元的数量和样本的数量相等时......
针对变异测试代价大、无法广泛应用的问题,提出了一种在变异测试过程中引进测试用例选择以降低测试代价的方法.通过为每个变异体选......
针对一般基于范例学习超分辨率重建算法的图像块误匹配和运算复杂度高等问题,提出了一种基于支持向量机预分类学习的算法。通过在......
基于学习的图像超分辨率技术,通过学习获得高、低分辨率图像之间的映射关系,将其作为先验约束条件来估计高分辨率图像。这种技术的......
传统的神经网络学习算法往往存在欠学习或过学习情况,容易导致网络结构不够合理,预测函数泛化能力不理想.该文引用函数集信息量的......
预测模型中的样本存在一定的误差和孤立点，这种现象普遍存在于控制领域的预测过程中。而样本学习过程往往呈现出增量性、批量性和在......
为了改进风险识别手段,提出了风险空间的概念。首先通过样本学习,使风险空间具备风险评估能力;然后针对高维空间下分类难度大,分类......
提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法 .文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖像画与人脸图像之间的统计关系 ,......
车牌识别系统包括车牌定位、车牌提取、字符识别三个大的步骤。仅对其中的字符识别部分采用人工智能属性论方法进行一些研究,并假......
介绍了一个基于样本学习的人脸线条画生成系统.该系统可以根据用户给定的正面人脸照片自动生成相应的人脸线条画.在系统中有两个关......
