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无线通信网络流量预测对运营商进行网络建设、基站无线资源管理以及用户体验提升具有重要意义。然而，现有的集中式算法模型面临着复......
基于电磁感应原理的涡流检测技术被广泛应用于导电材料及其构件表面和近表面缺陷的检测。近年来,针对传统涡流传感器对复杂形貌金......
网络流特征分布会随着网络环境的变化而动态变化,产生概念漂移问题,造成基于流特征的机器学习网络流分类模型准确率下降。依据固定......
隐写技术作为信息隐藏的重要手段,可以将信息隐藏在各种多媒体载体上,从而保证信息的隐蔽性和安全性。多媒体社交平台的发展,使大......
随着互联网的高速发展,推荐系统在互联网中的应用越来越广泛。推荐系统通过分析用户历史数据信息发现用户感兴趣的信息,进而将这些......
考虑到多编队在低可观测情况下存在的目标跟踪问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的编队目标跟踪方法。该......
为了提高协同过滤推荐算法的推荐准确度,降低对未评分项目的评分预测误差,提出了一种针对修正余弦相似度改进的协同过滤推荐算法。......
朴素贝叶斯(NB)算法的条件独立性假设在一定程度上牺牲了分类准确率,在应对关系复杂的网络入侵数据时缺点尤为突出。针对这一问题,......
[目的]为解决生成新闻线索时抽取新闻主题及度量子事件相关性困难的问题,通过动态滑动窗口的方法改进主题模型,提高长文本和短文本......
现有的矩阵更新、平衡等调整方法多存在两种缺陷：一是度量新旧矩阵间差异的函数形式不对称，并非严格“距离”概念；二是要求矩阵元素非......
传统朴素贝叶分类算法没有根据特征项的不同对其重要程度进行划分,使得分类结果不准确。针对这一问题,引入Jensen-Shannon(JS)散度......
针对航空遥感图像,构建一种面向对象的融合JS(Jensen-Shannon)散度特征与互相关特征的变化检测算法。首先,应用多尺度分割算法获取......
为了对流程工厂设备集之间的相似性进行度量,提出一种基于高斯混合模型的相似度计算方法。该方法从设备数量和设备构成两方面进行......
网络流量特征分布的动态变化产生概念漂移问题,造成基于机器学习的网络流量分类模型精度下降.定期更新分类模型耗时且无法保证分类......
为了克服短文本的稀疏性和高维度性,同时提升文本聚类质量,提出了一种结合词对主题模型(Biterm Topic Model, BTM)与段落向量(Para......
针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability h......
随着互联网的高速发展，网络信息呈现爆炸性增长态势，主题演化分析能够帮助人们从海量的互联网数据中获取更有价值的信息。分析主题的......
可变剪接是一种广泛存在于生物体中造成蛋白质多样性的重要机制,它对细胞的增殖、分化、发育、凋亡等一系列重要的生物过程具有重......
车辆门系统是轨道交通运输工具最重要的子系统之一,它作为乘客上下车的唯一通道,其健康状态直接影响列车的运行可靠性并且事关乘客......
舆情分析是指根据特定问题的需要,对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究,得到相关结论的过程。本文的新闻舆情分析......
基于振动的损伤检测方法是在不影响结构正常工作情况下,可实现对结构的长期或在线监测的一种结构损伤检测方法。环境激励的结构响......
[目的 /意义]运用概率主题模型全面研究专利文献主题演化,分析专利技术发展过程及趋势。[方法/过程]LDA模型按时间窗口对专利文本......
为了更好地评估轨道车辆门系统的健康状况,基于轨道车辆门系统的运营数据,提出了一种新的车门健康状态评估方法,其将车门驱动电机......
针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分项,由于用户-项目签到矩阵的高稀疏性,导致推......
传统朴素贝叶分类算法没有根据特征项的不同对其重要程度进行划分,使得分类结果不准确。针对这一问题,引入Jensen-Shannon(JS)散度......
