小样本数据相关论文
针对薄互层砂体识别难度大、常规模型驱动和数据驱动等地震预测方法精度较低的难题，提出一种基于空变目标函数的模型-数据驱动地震A......
面向新能源微电网负荷预测，针对中长期负荷预测中样本数据不足导致预测精度不高的问题，本文提出了一种新的数据扩容方法，将原始数据样......
基于卷积神经网络的立体匹配算法大多需要较大的感受野，但是大多算法在扩大感受野的同时使得参数量剧增，使得算法对于训练数据的规模......
小样本学习是面向小样本数据的机器学习，旨在利用较少的有监督样本数据去构建能解决实际问题的机器学习模型。小样本学习可以解决传......
针对传统预测模型在样本不足的情形下,无法实现高精度月度供电量预测的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络数据增强方法,能够......
生物特征识别技术是一种识别身份的认证技术,近年来发展迅速。指静脉识别作为生物特征识别的一种,具有唯一、不易复制、活体识别以......
随着铁路交通的运行速度越来越快,高速列车的占比越来越高,高速列车的运营安全性及各系统的运行可靠性得到越来越高的关注,相应的......
电梯的安全性和可靠性一直是人们高度重视的问题。针对于电梯故障预测领域,目前国内外对于电梯故障预测方面研究的基本思路是根据......
图像特征提取和融合是将图像中的特征提取出来，并使计算机能够据此分辨图像中不同物体的过程，是深度学习图像识别领域中研究热点方向......
针对光伏发电组件故障类型复杂且监测困难的问题,在原始小样本数据的基础上,提出基于数据扩充的光伏组件故障诊断方法。首先,在光......
滚动轴承是旋转机械内常出现问题的重要部件,其故障情况复杂且难以诊断。基于小样本故障数据学习环境,针对小样本学习在提取真实特......
小样本数据在测量不确定度方面的应用非常广泛,但在实际应用中往往无法确定测量数据的概率密度分布类型。通常根据经验将其设为特......
在现代处理器开发中,早期空间探究设计是一个重要的因素。多核处理器的趋势导致了大规模体系结构底层的复杂性和异构性。随着多核......
网络给人们带来便捷的同时也造成了安全隐患。大量的隐私数据、机密数据等在网络中传播,使得网络安全问题日渐突出。本课题将网络......
个性化推荐系统能够推送给我们想了解的信息,加快人们对信息的获取速度。由于新闻推荐领域中用户兴趣模型往往会随行为信息的变化......
随着GPU等硬件设备的发展和大型标注数据集的公开,深度学习在计算机视觉领域展现了突出的性能。通过层层堆叠神经元,深度学习构建......
随着铁路系统的不断完善,中国铁路运输由短距低速转变为长距高速,关键部件服役条件迅速恶化,疲劳失效问题日益突出。因此,评估铁路......
传统的机床可靠性评估方法都需要以大样本的故障数据来保证评估结果的准确,而在现场可靠性试验中这是难以实现的条件。因此,本文就......
近三十年来,随着人工智能的发展,用于解决不确定问题的贝叶斯网络逐渐引起人们的研究兴趣.但在实际问题中,由于受到许多客观条件的......
针对小样本数据的实际分析需求,利用相关向量机理论模型算法,实现对小样本数据预测.同时,通过相关实验表明采用相关向量机用作小样......
针对现有跌倒检测中跌倒样本采集困难,跌倒行为样本规模较少导致的识别率较差的问题,提出一种基于低层特征与高层语义的人体行为识......
本文使用“中国沿海发达地区社会变迁调查”的烟台市小样本数据，通过误 差分析和统计检验，对三个不同时期就业队列的职业状况，包括静......
分析了冲击波测试中粗大误差的来源,提出了归一化相似度粗大误差判别方法。结合某次实验的测量数据,分析了Grubbs判别法与归一化相......
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,......
现有的贝叶斯网络结构学习方法需要大量可靠例子进行复杂的运算，具有低效率和可靠性，而在操作风险管理方面积累大量可靠的例子非常困......
针对二阶统计量信道盲辨识算法在小样本观测数据条件下性能恶化且对信道阶数误差敏感的问题，本文首先提出一种改进的基于FFT变换的......
针对传感器节点故障样本数据较少和传统可靠性评估方法无法有效进行评估的问题,提出了基于贝叶斯理论在小样本数据下采用Bootstrap......
针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM......
针对风暴潮系统的需求,对上海市近海水域物质空间分布特点和变化趋势进行计算模拟,并制作海洋水环境要素分布图。提出了对小样本原......
在金融风险管理技术的研究中，如何通过总体的小样本信息对总体风险特性给出定性、定量分析，具有十分重要的理论意义和实践意义。本文......
针对窄带平稳随机信号的小样本谱估计问题,结合均匀线性阵列的空间谱估计算法,提出了一种高性能小样本谱估计算法。该算法首先利用......
高光谱遥感数据包含丰富的空间-光谱信息,具有“图谱合一”的典型特征和波段数量多、标签样本少和空间变异性大等特点。而卷积神经......
提出一种小样本动态数据的连接方法,即将数组小样本数据连接成一组较大的数据.实际使用结果表明,利用连接起来的数据辨识能明显提......
大数据时代,小样本问题仍然存在、不可忽视。伴随信息化技术的发展和应用,石化行业累积了海量数据,然而由于样本数据发生或重复的......
论文根据填埋体沉降监测数据样本量较少的特点,运用规则张力样条插值算法,以钻孔第一层数据为实验对象,对小样本数据进行插值。试......
保险费率是保险合同中的核心条款，准确厘定农作物的保险费率是现代农业保险持续、健康发展的基本条件。目前，研究者多采用参数法或非......
针对既有钢筋混凝土(RC)桥梁可靠性评估过程中有时难以获得足够样本,无法精确确定参数统计特征的问题,将检测结果与专家经验相结合......
<正> 小样本建模问题在社会经济系统、生物医学和化工冶炼等领域中是普遍存在的。在很多情况下,或是由于无法进行重复实验,或是由......
针对现有智能变电站继电保护系统的高可靠性导致故障样本数据太小,难以估计可靠性参数。文中在分析智能变电站继电保护结构的基础......
设计一种基于融合聚类算法的电梯故障预测模型,该模型应用粒子群算法、聚类算法、集成学习等人工智能技术完成电梯小样本数据故障......
针对一类高维小样本数据,利用统计方法的非参数检验与偏最小二乘回归(PLS)构造小样本预测模型,实现基于Wilcoxon秩和检验的变量选......
随着科学技术的不断进步,数据的重要性不断凸显,从大量数据中获取蕴藏的知识是数据处理的目标所在。然而,许多如医学医药、国防工......
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沉降监测中初期数据量较少且变化较大,利用GM预测模型,对数据进行预处理后进行建模,可以有效提高数据系列关联性,提高模型精度;针......
