TrAdaboost相关论文
迁移学习因为其可以在一定程度上解决传统机器学习算法由于有标签的目标域数据较少而带来的问题在近年来一直都备受关注。TrAdaBoo......
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随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决.以食用油为研究对象,在主机上建立油......
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压裂泵工作状态复杂,不易满足传统故障诊断中训练数据多且独立同分布的条件,故障诊断准确率不高.基于TrAdaBoost的迁移学习方法可......
随着深空探测技术的进步,月球作为距离地球最近卫星的重要地位也愈加凸显。月表分布着庞杂的撞击坑,通过它们可以获悉关于月球的形......
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近年来线上金融服务迅速发展,“金融风控”越来越被大众重视。在进行线上交易时,用户身份和意愿的真实性是交易的前提和基础。手写......
针对源领域数据和目标领域数据分布类似的情况,提出一种基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法.考虑多个源领域知识,使得目标......
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在迁移学习最大的特点就是利用相关领域的知识来帮助完成目标领域中的学习任务，它能够有效地在相似的领域或任务之间进行信息的共享......
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目前,融合光学影像对机载LiDAR点云进行分类的方法已经得到了广泛研究,但是更多的研究重点在于融合影像的光谱特征,忽略了影像中包......
针对频域反射技术(FDR)传感器人工标定数据拟合误差大的问题,引入其他地区数据作为辅助数据,建立了基于迁移学习的自动标定模型。......
超声波流量计作为一种重要的工业计量设备,被广泛应用在流体检测方面。不同设计的流量计采集不同的特征,在每时每分每处产生大量的......
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实际工程中滚动轴承受工况、运行环境等因素影响,获取的数据不易满足传统机器学习中训练数据和测试数据独立同分布且训练样本足够......
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随着科技的进步和人工智能的发展,科学工作者们越来越重视从海量的数据中提取和分类数据。但是我们在工作的过程中发现,数据集中无......
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随着科学技术的快速发展,如何在大量数据中得到有价值的信息逐渐成为机器学习研究的热点问题。迁移学习的提出,突破了传统的机器学......
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训练数据和测试数据满足独立同分布,拥有足够的数据是传统机器学习必须要满足的两个条件,但是实际上获取大量有标签的数据代价高昂......
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近年来,依托互联网金融科技的进步,“现金贷”这一新的金融产品发展迅猛。现金贷用户的违约预测变得越来越重要,但由于现金贷业务......
针对训练数据绝对不平衡问题,提出了一种基于级联结构的集成迁移学习算法。该算法主要包括两部分：迁移学习部分和数据选择部分。在......
