分类器集成相关论文
农业机械（农机）在多个地块作业，费用和效率有时需按地块统计，现有的农机监控系统仅能记录农机定位信息和作业状态信息，难以实现地块的自......
在机器学习相关领域,分类问题是较为常见的一大类.用于处理分类问题的分类算法基于各自不同的理论基础,都可以解决一定领域的分类......
为进一步提升图分类算法的性能和稳健性,提出了差分进化算法优化的图注意力网络集成.首先,通过划分原始样本让不同的基学习器关注......
X射线结晶学是确定蛋白质分子结构的重要方法之一.准确预测蛋白质的结晶倾向性对于基于X射线结晶学的蛋白质结构确定的成功率具有......
文字识别是模式识别的一个重要分支，目前，汉字及英文识别已经很成熟，并成功实现了商业化，而维吾尔文的识别的研究起步较晚，成果较少。同......
该文先就手写数字识别的相关研究发展作了综述,然后一章介绍了机器学习,包括非监督学习和监督学习,在数字识别中的应用.在非监督学......
万维网信息的爆炸性增长使Web已经成为世界上最大的信息库.面对这个海量、异构、半结构化的信息库,Web用户经常发现要查找到所需的......
人脸识别是一个非常复杂的问题,尤其是当人脸图像包含遮挡、光照等因素时,很难找到既具有较好鲁棒性又能获得较高识别精度的单个最......
MicroRNA(MiRNA)是RNA家族中的一员,被称为小分子RNA。目前,众多的研究表明,miRNA与生物体的基因表达、生长发育和行为等都有十分......
机器学习是研究让机器具有学习的能力,集成学习是机器学习的一大研究热点,是将多个不同的单个个体模型组合成一个最终模型,这些模......
分类问题,作为人类的基本社会活动,在人们的日常生活和任务学习中,扮演着重要角色。随着数据挖掘和模式识别技术的快速发展,利用机......
近年来,我们进入了数据爆炸时代,随着数据的增长以及数据存储能力的增强,使得我们可以获得形式各异的数据源并将其存储于信息库中......
传统的MCI检查方法周期长、误差较大。随着功能影像技术的发展,fMRI被逐渐应用到MCI诊断中,但是诊断仍需要依靠医生的经验,难以推......
二维形状分类识别是计算机视觉和模式识别等领域的一个重要问题,在目标识别、图像理解等应用中发挥着重要作用。针对二维形状分类......
集成学习是模式识别领域的研究热点,集成分类器往往比单一分类器具有更好的预测精度和泛化能力。本文提出了一种基于BQIGSA选择性......
随着遥感技术的飞速发展,其已逐渐成为各个应用行业中不可或缺的一种数据获取手段,其中高光谱遥感也是继多光谱遥感之后的一个延伸......
跨膜蛋白是一种横跨细胞膜的并且依附在生物膜上的蛋白质,即跨膜蛋白从膜的一侧跨越通向膜的另一侧。有两种类型的跨膜蛋白质:alph......
传统的数据流分类技术通常需要大量的全标注训练样本来构建分类器,代价昂贵且比较耗时。但在现实生活中,数据流中的数据大多是未标......
入侵检测作为一种主动防御的网络安全技术,能有效的检测出多种类型的攻击,已成为网络安全必不可少的部分。尽管在网络入侵检测问题......
维生素是许多酶反应中的重要辅酶因子,是人体代谢活动中必不可少的有机化合物。酶是具有生物催化功能的生物大分子,主要由蛋白质组......
利用Bagging算法对分类器集成可以有效的提高分类器的识别精度和稳定性。Bagging算法需要生成的子分类器差异度要大，则训练子集......
数据挖掘的一个重要方法是采用机器学习技术产生分类器.将分类器集成到一起将会大大降低分类错误率.传统的助推方法是适合任何分类......
财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意......
改革开放以来,我国市场经济取得了快速的发展,这也使国内企业获得了更多的发展机会,但与此同时企业也面临更多的风险和挑战。由于......
为了克服传统土地评价方法中受过多人为因素干扰的缺点，使评价结果更能反映土地变化的自然规律与本质特征，提出利用精简模糊分类关联......
该文主要对多分类器集成方案及其在手写体汉字识别中的应用进行了研究.该论文首先介绍了汉字识别的类别、研究意义、发展历史、现......
该论文首先介绍了汉字识别的基本情况.第二章首先介绍了脱机手写体汉字识别系统构成,其次介绍了四种目前使用较成熟的特征提取方法......
移动互联网的发展，网络流量急剧增加，给网络流量的管理和安全带来了新的挑战。当前的应用变得越来越复杂，应用的功能越来越丰富，使......
分类问题是数据挖掘技术中的主要研究课题。目前有许多分类方法，简单的，如判别分析或决策树，复杂的，像人工神经网络或支持向量机。复杂......
分类器集成作为机器学习算法设计的一种重要策略,具有高泛化性能的优点,已广泛应用于遥感、生物信息、图像处理等领域,逐渐成为研......
多分类器集成的目的是通过集成多个弱分类器来产生一个强分类器,已成为信息融合领域最重要的研究课题之一。对于单源分类器集成来......
针对基于约束得分的特征选择容易受成对约束的组成和基数影响的问题，提出了一种基于约束得分的动态集成选择算法（dynamic ensemble s......
提出利用极端学习机算法(ELM)在线构建像素分类模型分割白细胞图像。训练阶段根据白细胞核深染色的特点,先利用一个Mean-shift过程......
光摇杆光谱图像属于是实现地物精确分类发展的一种重要技术,但是,其在发展过程中同样面临挑战.高光谱遥感技术图像分类之中面对的......
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提出了一种多特征组合与多神经网络分类器集成的手写体数字字符识别方法。新方法对结构简单、书写规范的数字字符使用高效的结构分......
提出了一种基于聚类选择的分类器集成方法,通过聚类把模式特征空间划分成不相交的区域,对于初始分类器集合,各区域给出分类器的删......
T细胞表位预测技术对于减少实验合成重叠肽,理解T细胞介导的免疫特异性和研制亚单位多肽及基因疫苗均有重要意义。为弥补已有基于......
在基于Stacking框架下异构分类器集成方式分析的基础上,引入同构分类器集成中改变训练样本以增强成员分类器间差异性的思想,提出融......
集成学习是提高分类精度的一种有效途径，已在许多领域显示出其优于单个分类器的良好性能。观察学习是一种基于社会学习理论的集成学......
气体识别研究中,传感器的性能漂移问题始终是最具挑战的问题之一。为了减少漂移对气体识别的影响,利用动态分类器集成技术,针对基......
结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特......
分类器集成系统已广泛应用于模式识别的各个领域,然而随着分类器数量的增加,导致分类器间差异度的减小而产生冗余。因此需要研究在......
