局部学习相关论文
为实现“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”目标,我国加快调整能源结构,大力推动可再生能源发展。其中,清洁无污染、分布广泛的风......
数据挖掘是从大量数据或数据库中挖掘出有价值信息的学科,已经在诸多领域得到了应用。而聚类分析作为数据挖掘中一种不可替代的挖......
目前在工业生产过程中仍有很多关键变量没有在线实时检测的传感器,只能通过离线分析方法进行测量,但是,离线分析数据时间滞后较大,......
有监督学习,如分类与回归问题,其主要目的是学习输入变量与输出变量间的函数关系,从而用来对待测输入值进行预测。现实问题中,这类......
将局部学习算法引入到种子的近红外高光谱图像最优波段选择中，并建立偏最小二乘判别分析分类预测模型，实现少波段条件下的玉米种子的......
微生物发酵是典型的以间歇生产方式为主的技术性密集型产业，涉及到医药、食品、饲料、轻化工、环境治理等众多的工业领域，在国民经济......
该文着重研究将支持向量机(SVWs)应用于工业过程软测量技术的理论、方法和应用技术,并在此基础上研制开发了基于嵌入式系统的通用......
近年来，随着模式识别技术在各个科技领域中显得格外重要，作为模式识别技术的关键环节——特征提取技术，也受到了越来越多研究学者的关......
随着生产技术的发展和生产过程的日益复杂，为确保生产装置安全、高效地运行，需要对与系统的稳定、产品质量密切相关的重要过程变量进......
网络无处不在,我们生活在一个网络的世界里面。网络影响着人们的日常生活行为与生产方式,这种影响是空前的。网络一般可以用图进行......
疾病诊断是医学领域的重要课题。各种医疗机构积累了越来越多的就诊样本数据,人工对样本进行疾病分类预测的结果限于经验、决策能......
局部学习方法理论上具有较小的泛化误差，近年来在机器学习领域受到了一定关注。与全局学习方法相比，局部学习方法更加注重样本的局部......
随着城市居民的生活品质和电气化程度的逐渐提高,作为与电网用户联系最为紧密的配电网的建设与发展,在新时代背景下面临着诸多的问......
将可进化硬件动态进化分为两类,并针对基于任务切换的动态进化进行研究.提出一个进化与学习的混合策略,将改进的CGP(Cartesian Gen......
在统计推断中,稳健性是指实际问题的数据来源与我们的模型假定有偏离时,所采用算法的结果受到的扰动很小,并且保持算法的预测性能.......
为改善软测量模型精度,提出了一种局部惩罚加权核偏最小二乘算法。该方法通过核映射将原始输入映射到高维特征空间实现对非线性问......
为克服人工蜂群算法搜索策略的局部搜索能力较弱且计算资源分布不均匀等缺点,提出了一种改进人工蜂群算法。首先对雇佣蜂和瞭望蜂,......
基于群体环境中个体agent局部感知和交互的生物原型，提出一种随机对策框架下的多agent局部学习算法．算法在与局部环境交互中采用贪婪......
特征选择已经成为一种对高维数据进行预处理的必不可少的手段.随着数据规模的爆炸性增长,传统的特征选择算法已经不能满足当前高维......
配电网重构是配电网络结构优化的有效手段。考虑到系统运行的经济性,建立了以网络损耗最小为目标函数的数学模型,采用一种具有高效......
【摘 要】目前的初中教育中，很多教师只局限于教授给学生一些细节性的技术，例如教师只交给初中生打排球的姿势，让他们学会如何垫球，但......
本文提出了一种基于局部学习的遥感图像融合方法。其基本思想是在局部区域对融合图像与全色图像建立对应的局部线性关系。由于图像......
在明胶生产的提胶工艺中,胶液浓度是一个很重要的质量和控制参数,但是目前对明胶浓度的检测手段多为离线人工检测,不能实现在线实......
领域适应（或跨领域）学习旨在利用源领域（或辅助领域）中带标签样本来学习一种鲁棒的目标分类器，其关键问题在于如何最大化地减小领域间的......
随着机动车交通违法行为的增多,民众利用智能手机拍照举报式的监督模式应运而生.针对由手机拍照举报的静态图像的车辆识别问题,提......
针对在求解半监督多标记分类问题时通常将其分解成若干个单标记半监督二类分类问题从而导致忽视类别之间内在联系的问题,提出基于......
局部多核学习算法（LMKL）是一种变系数的多核支持向量机算法,其利用选通函数局部的选取合适的合成核函数;但是其选通函数有严重的参数......
在软测量建模中,局部学习策略是解决过程时变特性及非线性的有效途径。为提高模型预报精度,提出了一种基于局部主成分分析的在线软......
经典的纳什均衡理论预测博弈的结果是基于参与博弈的个体的完全理性。随着博弈论思想引入到了演化生物学的研究中,个体行为和种群......
随着我国机动车保有量不断地增加,违章停车问题也逐渐增多。执勤交警受工作时间、人力等因素无法对所有违停车辆进行现场处罚,而定......
针对复杂工业过程的非线性、变量间的强相关性以及工况时变的特点,提出了一种基于局部KPLS特征提取的LSSVM建模方法。该方法通过属......
传统的机器学习技术需要使用大量有标记样本进行训练,但是在很多实际应用中,获取大量的有标记样本相当困难,因为标记样本往往需要......
当前,互联网已经成为人们生活中密不可分的重要组成部分。但同时在互联网海量的图像中,出现了大量有害的成人图像。检测并过滤互联......
随着科学技术的进步以及数据库应用的普及,数据挖掘技术已经成为近年来国际社会在信息决策领域的重要研究方向之一,同时,也是随着......
随着火电行业对节能降耗减排的关注,电站锅炉燃烧优化课题越来越受到人们的重视。燃烧过程中某些重要工况参数(例如飞灰含碳量)目......
通过结合局部加权学习方法和在线滚动优化技术,对传统的支持向量机进行了改进并提出了一种局部加权最小二乘支持向量机在线学习算......
填料塔在工业生产中具有广泛的应用,主要的流体力学性能包括了持液量、泛点、载点、压降等重要参数,为了尽可能提高塔的水力学性能......
结构方程模型的研究是一个新兴的热门领域,结构方程模型是连续的贝叶斯网络模型。针对结构方程模型结构学习目前所面临的学习精度......
随着互联网的迅速发展，数据规模的增长达到了前所未有的速度，大数据已经成为当前机器学习的热门主题。由Cortes和Vapnik首次提出的基......
针对磷虾群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了具备反向学习和局部学习能力的磷虾群算法。利用混沌映射和反向学习的思......
