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基于深度学习的故障诊断方法的实现，需要用到大量的、有标注的训练样本，而在小样本数据下，采用这些方法会产生模型欠拟合问题，同时获得......
在医学领域中,通过医学影像图片来判断疾病类型已经成为日常诊断的方法之一。现有的解决方法有通过提取图像中边缘、纹理、形态学......
细粒度图像分类问题主要是针对同属一大类的图像进行更细致的子类划分，比普通的图像分类问题更具挑战性。由于细粒度图像类间差异较......
在工业生产中，表面缺陷检测是控制产品质量的关键方法之一。早期主要依靠人工检测，存在漏检率高、效率低、速度慢等问题。基于传统机......
医学眼底图片是一种通过专业片机对于眼底信息拍摄所生成的一种特别的自然图片，这类图片主要应用在医学眼部诊断，为眼科专家在诊断眼......
科技的进步使大数据和人工智能成为时代探索和研究的焦点。其中，人工智能领域中的深度学习网络通过模拟人的大脑，能解决很多复杂的模......
Android自诞生以来就一直在快速发展，如今已经超越Windows成为市场占有率最高的操作系统。但同时恶意软件在Android应用市场中也出......
随着计算机技术、数字图象处理技术的不断发展,智能视频监控已经成为计算机视觉领域的一个重要研究课题。运动目标分类是智能视频......
在大数据及网络无所不在的时代，海量个人信息被收集用于数据挖掘，以获得具有经济或社会意义的潜在价值。由于数据公开要求或受利益驱......
视频文本的定位、识别与提取作为视频检索技术中重要的组成部分已经成为目前研究人员所研究的热点。由于视频文本与视频内容密切相......
半监督学习是机器学习的一个重要分支，在近些年互联网爆炸式发展过程中，出现了大量的数据分类需求，半监督学习可以利用有限的已标记数......
通过高通量技术的应用,组学研究已经可以同时测量成百上千特征表达值的改变。然而,虽然组学研究在生物医药、疾病等领域取得了一系......
随着计算机在商业领域广泛应用,积累了海量的个人消费行为数据。研究消费行为数据,分析并预测消费者的消费需求和消费倾向,对企业......
缺陷分类准确性是衡量表面检测系统检测效果的重要表征。热轧三套系统的实际运用效果显示,受制于原分类方案无法有效分离热轧带钢......
脑机接口是一种变革型的人机交互,基于脑电的脑机接口占到研究的大多数,而基于功能性近红外光谱(fNIRS)的脑机接口以其特有的优势......
脑磁图(Magnetoencephalography,MEG)是目前最先进的磁源成像技术，它采用低温超导技术，能够实时、无创地测量大脑磁场信号的变化，具有......
有序分类是现实生活中广泛存在的一种分类问题。基于排序熵的有序决策树算法（REMT：Rank Entropy Based Decision Tree）是处理有序分类......
不平衡数据学习是近几年来引起人们广泛关注的一类重要的有监督学习问题，数据的不平衡性存在于许多重要的实际领域，例如网络入侵检测......
针对胃癌患者住院费用分类标签设定的复杂性以及传统费用建模算法的局限性,本文提出了一种基于聚类和支持向量机的住院费用建模算......
利用傅里叶红外光谱(FTIR)技术结合化学计量学分析方法来鉴别不同品种的月季花。不同品种月季花瓣的红外光谱整体上大致相似,主要......
BP神经网络是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一,在分类和识别上表现出良好的特性,因此被研究者用于认知诊断评估以对被试进行......
基于图的半监督学习方法中，图结构经常要预先设定，这就导致了在标签传递过程中，算法不能自适应地学习一个最优的图．为此，提出了一种基于......
根据“半监督学习”方法,利用已经标注好的训练样本和无标注的训练样本一起训练分类器。在标准SVM分类器训练方法中融入这种思想,......
支持向量机方法具有良好的分类准确率、稳定性与泛化性,在网络流量分类领域已有初步应用,但在面对大规模网络流量分类问题时却存在......
针对高维生物医学数据包含大量无关或弱相关特征,影响疾病诊断效率的现状,提出了一种基于改进混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征......
文本分类是情报检索的基础性工作,它的任务是在给定的分类体系下,根据分类的文本所描述的内容,来确定该文本所属的类别,从而提高信......
脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的......
目前图像检索的准确性是研究的难题,主要在于特征选择的方法。为了提高图像检索的精度,本文提出了一种基于Memetic特征选择的方法......
基于支持度置信度框架的关联分类算法在生成规则时难以提出大量高质量规则,而且在一些数据集尤其是不平衡数据集上,部分训练实例未......
为了提升视条件而定的深度卷积网络(conditional deep learning network,CDLN)的分类准确率,提出一种多分类器联合训练的方法.在训......
基于元启发式算法乌鸦搜索算法(CrSA),提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法(IFSCrSA),以解决目前特征选择问题中存在的......
针对C4.5算法在构建决策树过程中将条件属性与决策属性之间的信息增益率作为选择分裂属性的标准,而未考虑条件属性间相关性对结果......
本文根据三维图像和决策树模型设计基于颜色与三维形状的水果识别算法,并评价该算法的识别准确率。根据所采集到的125张三维图像信......
针对在特征选择中选取特征较多时造成的去冗余过程很复杂的问题,以及一些特征需与其他特征组合后才会与标签有较强相关度的问题,提......
车辆换道行为易引发交通冲突。为了能够在冲突发生前将安全性换道和风险性换道予以区分,从而提高车辆换道预警系统的可靠性,本文运......
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为了揭示微表情类别与面部各区域之间的关联度,提出一种局部区域划分和分析方法。该方法首先根据各类微表情对应动作单元所在的位......
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采用最大分类树作为分析经验风险与结构风险的工具，对决策树分类准确率极限进行了研究。针对决策树模型的分类效果难以客观评价的问......
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针对基于语义的短文本相似度计算方法在短文本分类中准确率较低这一问题,提出了结合词性的短文本相似度算法(GCSSA)。该方法在基于......
研究最近邻分类方法,应用S近邻技术的思想建立分类模型,设计一个新的S近邻(shelly nearest neighbor,SNN)分类算法,克服了k近邻(kn......
传统的脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)有许多不足,如基于运动想象的BCI需要受试者进行大量练习;基于P300位的BCI需要多次......
在数据挖掘以及机器学习等领域，都需要涉及一个数据预处理过程，以消除数据中所包含的错误、噪声、不一致数据或缺失值。其中，缺失值的......
