一类分类相关论文
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由于高光谱图像的光谱分辨率已经达到了10 nm甚至更高，使其具有了辨识很多原本在其他遥感图像中无法识别出现的地物。但较高的光谱......
计算机动画是一个迅速发展的领域,它不仅可以将已经存在的事物变为可见的,也可以将人为创造的概念动态地表现出来。计算机动画是一......
随着互联网技术的快速发展,内部威胁已成为破坏企业信息系统安全的重要隐患。内部威胁,指的是具有合法访问权限的个人对组织构成的......
一类分类是一种将目标类样本和其他所有的非目标类样本区分开的分类方法。传统的一类分类方法针对所有训练样本建立一个分类器,忽......
多类支持向量机一般采用多个两类分类支持向量机来求解,这就需要解多个二次规划问题,从而导致算法的计算复杂性很高.根据一类分类......
根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系.实验在一个正弦函数、一个混......
三角形和三角形相交测试是碰撞检测数据结构和算法的基本组成部分,基于支持向量机的一类分类方法对三维空间中三角形和三角形相交......
结合相空间重构理论与一类分类方法提出网络异常入侵检测方法.该方法首先将网络数据序列映射到相空间,然后对相空间中的数据点实行......
支持向量机逐渐成为机器学习的一种方法.异常值检测是支持向量机中一种特殊的分类问题,被称为一类分类.一类分类通过核映射确定一......
离群点挖掘是数据挖掘领域的一项重要研究内容,目的在于发现数据中的异常知识,在实际生产、生活和科学研究中有着重要的应用价值。......
基于一类分类模型,提出了能够根据样本本身的属性信息,客观地反映各指标的主次性的一种新的聚类方法。......
针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning,LMKL)和......
为解决未知协议种类繁多、聚类结果不能涵盖所有协议的问题,提出一种基于调整互信息的一类分类算法。采用改进的k-means聚类,构建......
提出了一种基于最大树聚类的多超球体一类分类算法。首先应用最大树聚类算法将训练样本聚为多个子类,再对各子类分别进行一类支持......
支持向量机(Support Vector Machines,简称SVMs)是一种以统计学习理论为基础的重要的机器学习方法。它是采用结构风险最小化原理,......
本文以支持向量机为研究对象,围绕其若干学习算法及实际应用开展研究。具体研究内容如下:(1)由于核函数对SVM的泛化性能影响很大,......
针对传统支持向量机对于噪声和野点敏感的问题,采用一种模糊技术去除样本中的噪声和野点。应用基于样本之间的紧密度确定每个样本......
一类支持向量机是只有正类样本的一类分类算法,该算法已经在孤立点检测、经济预警中有了广泛的应用。根据一类分类方法,本文提出一......
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孤立点检测是数据挖掘领域的重要内容之一。孤立点检测可以发现不具备一般数据特性的数据,进而发现潜在的有用信息。孤立点检测可......
近年来,基于传感器的人体行为识别技术已经成为了一个突出的研究领域。通过人体行为识别技术可以为人们提供各种各样的服务,例如运......
论文结合相空间重构理论与一类分类方法提出一种时间序列中的异常值检测方法。该方法首先将时间序列映射到相空间,然后对相空间中......
针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parz......
<正>UED:医院建筑是个比较特殊的建筑类型,就您的经验而言,它的特殊性和复杂性在设计中会带来怎样的挑战?张万桑:通常来讲.医院在......
为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向......
