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燃气轮机的故障诊断需确定机组发生故障的准确时间，以获取故障时机组的运行工况与环境状况，但由于噪声干扰，机组健康数据与故障数据相......
聚类分析是一种重要的数据挖掘技术。它的目标是挖掘数据中的簇,使得在同一簇中的数据比在不同簇中的数据更相似。研究者已经提出......
风机作为国家能源战略中重要的组成部分,是衡量国家能源战略、提升可再生能源利用水平的重要标志。在大量风机进行市场后,风机的运......
推荐系统作为处理信息爆炸的一种重要技术手段,可以帮助用户于繁杂的信息中,快速获取所需信息。结合当下5G技术快速实施、边云协同......
实际生活中存在大量多目标优化问题,传统的优化方法通过将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解,只能得到一个解,无法满足......
针对分类任务中的不平衡数据集造成的分类性能低下的问题，提出了类不平衡数据的EM聚类过采样算法，通过过采样提高少数类样本数量，从根......
上市公司财务舞弊已经成为我国证券市场监管的重要内容。本文采集了2000―2020年我国证券市场上市公司财务舞弊的数据，从舞弊年度、......
肠道菌群与诸多人类重大疾病相关，研究在不同条件下的肠道菌群数据具有重要意义。由于菌群数据出现零膨胀现象，采用成对比率几何平均......
卷烟的市场状态评价是促进烟草精准投放、稳定烟草行业健康发展的基本要求。该文研究采集了衡阳市场烟草零售终端的2021年3月至6月......
为提高上海水蜜桃病虫害的预测精度，笔者深入研究了模糊时间序列预测模型（FTSPM），在模糊C均值聚类算法（FCM）的基础上提出了低噪声模糊C均......
文章利用CiteSpace知识图谱可视化软件，以中国知网核心数据库中与“农产品贸易”主题最密切相关的2810篇论文为数据来源，通过对论文......
为全面有效地评估车辆动力系统燃油经济性，建立考虑不同路面特征的履带车辆循环工况。收集铺面路、砂石路和起伏土路3种路面的实车......
在基于加权环境变量进行土壤管理分区时，常利用作物产量与环境变量之间的关系来获取环境变量的影响权重。然而，当作物产量难以获取或......
随着大数据时代的到来,如何利用冗杂的数据填补金融产品推荐算法领域的空白、对金融产品实现快速有效的精准营销成为学术界和工业......
针对当前电力大数据背景下用户用电行为分析对尖峰负荷特性挖掘不足的问题，提出一种考虑尖峰负荷特性指标的用户用电行为分析方法。......
时间序列数据聚类在统计分析中具有重要意义。然而高维时间序列数据挖掘高度依赖的相似性搜索方法仍面临计算量大、准确率低等问题......
近年来,随着人工智能和机器视觉的发展,多模图像的机器学习分类和检测在临床医学辅助诊断领域获得了长足的应用。但由于医学图像成......
在刑事侦查、智能监控、图像检索等领域，行人重识别一直是研究的热点.由于现有的大部分方法依赖有标注数据集，因此标签的缺乏使得无......
在现代化作战中聚类技术可对目标进行无监督集群分割,发现其中重要目标,从而进行精准打击。由于时效性,并非所有任务都需要传回指......
提出了一种考虑多光伏电站在地理位置及天气类型上的相关性、适用于电力系统中长期规划及电网运行方式安排的光伏发电时间序列建模......
深度子空间聚类通过联合执行自表达特征学习和聚类分配，获得了比传统聚类更好的性能。尽管在各种应用中出现了大量的深度子空间聚类......
信息物理融合系统（CPS）是一个多维复杂系统，随着系统的复杂性不断增加，设计人员对它们的行为几乎无法理解。针对许多复杂系统无法使用......
从多元时间序列观测数据中学习多个变量之间的因果关系是许多专业领域中的重要基本问题。现有的多元时间序列因果关系发现方法通常......
针对粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于粒子群优化与分解聚类方法相结合的多目标优化算法。算法基于参考向量......
针对战时装备维修保障过程中随时出现突发故障及维修力量变化的情况，综合考虑维修任务的专业分类和优先级、维修力量的专业及能力负......
为提升反辐射导引头抗干扰能力，提出一种利用辐射源到达角（Direction of Arrival, DOA）信息和K-means的聚类算法。该方法利用角度网格......
近年来，微服务是较流行的系统研发方案，与单机服务架构相比，它解决了行业上的许多痛点，比如大量数据同时对服务的访问，数据量暴增导致服......
针对传统入侵检测模型难以应对新攻击场景问题，为了解决有监督检测环境下攻击逃逸检测能力强、漏检误报率较高等关键问题，提出一种基......
针对大数据时代的高维数据重复检测的去重问题，通过借助聚类的特性，采用一种聚类更为紧凑的NSKSA构建R-树，使空间索引结构更优，降低了......
针对复杂软件中测试用例难生成问题，提出一种融入聚类和进化算法的软件缺陷测试方法，开发一套智能软件测试系统。首先，对被测程序采用......
联邦学习是一种新的面向隐私保护的分布式学习范式，相比传统分布式机器学习方法，其特点为各客户端通信、设备算力和存储能力存在较大......
有监督的深度神经网络模型在很多机器学习任务中拥有很好的表现,例如计算机视觉领域中的图像分类以及分割,自然语言处理领域的预训......
针对传统的相似性度量方法无法有效处理高维较稀疏数据集的问题，提出了二次相似性度量Y（xi,xj）。该相似性度量在一定程度上克服了传统......
联邦学习（Federated learning）是为解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中，各参与者节点合......
项目并行执行和知识转移是多项目管理的重要特征，在重叠并行过程中，一个项目积累的知识和经验会转移到其他项目，由此可以提升整个项目......
为了筛选综合性状优异的冬小麦种质资源，探究其主要农艺性状的遗传特性，以17份冬小麦种质资源为材料，对其生育期、株高、穗长、每穗小......
单细胞RNA测序能够从细胞角度获取基因的表达,进行细胞聚类分析,揭示细胞类型与功能,是转录组学研究中的重要方法。转座元件是基因......
随着无人驾驶技术的发展,自动导航技术已成为农业机械自动化与智能化发展的关键技术。自主导航农机作业可以有效降低劳动者的劳动......
随着物联网技术的大规模应用和互联网技术的深入发展,数据信息资源变得无时不有,无处不在,我们由此进入大数据时代。于是,人们的日......
离群点挖掘是数据处理的重要组成部分,它包括离群点检测以及分析两个方面。检测并分析离群点,挖掘离群背后的内涵知识具有重要研究......
文章基于16个主要代表国家18类行业的进出口数据,分析产业结构优化对外贸货物流结构的外推影响,利用DTW聚类方法研究三类密集型国......
高炉操作炉型与高炉长寿、高炉操作及技术经济指标等密切相关，合理的操作炉型有利于保证高炉生产的优质、低耗、高产、长寿。通过对......
信任机制可以解决物联网信息中的威胁和隐患等问题,但由于影响因素众多,网络中的信任制度难以建立。因此,需要一个智能信任计算模......
飞行时间（Time of Flight, ToF）三维成像技术在人工智能领域具有重要的应用价值。间接ToF三维成像是通过向目标发射调制的光强信号，再......
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现如今信息技术发展飞快,其中人机交互技术是极其重要的。由于人手在人机交互中,有着许多特殊的性质可以运用,并且人手的结构与运......
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