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我国是海洋捕捞大国,近年来随着渔船的数量愈发增多,给渔业监管部门带来了巨大的挑战,同时给海洋生态环境带来了严重的破坏。随着......
随着经济水平的提高,健康已成为现代社会主题之一。医学影像技术使我们可以非侵入地观察人体内部构造和诊断治疗。而医学图像处理......
该论文共分六章,主要内容和结论如下:第一章总结了人工神经网络和进化计算的研究概况;接着对RBFNN的结构、逼近理论、以往的学习算......
有关数据流上的变化的挖掘算法研究是近期数据流研究领域的核心内容之一。该文挖掘算法研究的第一部分:已有的研究工作大多数是针......
认知科学中,从功能整合角度研究大脑不同脑区间的交互作用具有重要的意义。在神经影像领域,功能磁共振成像(functional Magnetic R......
本文首先分析了电厂数据压缩过程的实现机理。在此基础上，分析了小波变换理论中的一些性质，详细介绍了小波变换的Mallat算法和金......
目前,随着大数据的广泛普及以及数据分析挖掘技术的提高,人们对从大量的、类型繁多的、价值密度相对较低和时效性要求高的大数据中......
本文提出了一种优化径向基函数神经网络 (RBFNN)结构和参数的方法 ,该方法包括两个过程 :训练和进化 .训练采用梯度下降法学习 RBF......
将混杂进化算法引入图数据挖掘,定义了基于图的染色体表示与加边变异和减边变异算子.针对子图同构问题,采用了SUBDUE提出的带实例......
对基于压缩感知技术的合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像,射频干扰(RFI,Radio Frequency Interference)的存在会破......
在基于语音学决策树状态聚类时,包含不同数量捆绑状态的决策树对应不同的复杂度.通过研究模型的复杂度对系统性能和说话人自适应的......
针对减少SAR图像分割中自由参数的问题,提出了基于最小描述长度的SAR图像分割方法。该方法经对数变换将SAR图像乘性噪声转换为加性......
针对现有各种降噪方法存在的缺点，提出了一种改进标准化最大似然估计的最小描述长度降噪方法。该方法增加编码过程中对集合本身码长......
介绍贝叶斯网络结构学习的两种方法:渐进正确结构学习和启发搜索方法,并重点对最小描述长度测度函数MDL和DGM测度函数进行了分析比......
无线信道中的时变衰落对通信系统的性能会产生极其恶劣的影响,必须精确的估计出时变信道的参数以便更好的设计通信系统以及在接收......
现有的基于打分搜索的贝叶斯网学习方法都是利用满足有向无环图的可行解进行学习.在搜索过程中遇到不可行解时,这类算法简单地去除......
分析了入射信号数目估计的信息理论准则.针对在低信噪比以及数据快照数目较小的情况下,Akaike信息准则(AIC)和最小描述长度MDL都不......
重构相空间是通过修正动力轨道来降噪的前提和基础。针对传统相空间重构方法在实际应用中嵌入维数和嵌入延迟难于准确、客观估计的......
An minimum description length(MDL) criterion is proposed to choose a good partition for a bipartite network. A heuristic......
连续特征量化方法是数据挖掘方法中必要的预处理过程。呈现一种组合与概率的连续特征权衡量化方法。基于最小描述长度以及组合与概......
阐述了基于最小描述长度（MDL）方法来进行特征码检测，根据检测量分布的推导结果，提出了检测门限对检测性能、特征码位置不确定性和信噪......
针对电厂数据种类多、数据量大,而实际存储空间有限的情况,提出了一种基于改进最小描述长度（MDL）的小波变换数据压缩方法.该方法根据......
将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘，以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题．针对子图结构发现问题中实例易丢失的特......
有限训练样本时，总体协方差矩阵特征谱的严重扩展使得机载前视阵雷达杂波自由度估计困难。该文提出一种前视阵杂波自由度估计方法，该......
为了提高使用属性选择方法后分类器的分类效果，减少分类器的分类错误率，提出了一种基于最小描述长度和遗传算法结合的属性选择方法GA......
连续数据离散化是数据挖掘分类方法中的重要预处理过程。本文提出一种基于最小描述长度原理的均衡离散化方法,该方法基于最小描述......
针对椎间盘手动建模主观耗时以及现有分割方法不够准确的问题,提出了一种二维自动主动形状模型(2D-AASM)方法,由基于最小描述长度......
提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法,将LSM的旋转策略引入ALSM,使子空间之间互不关联的情况得到改善,提高了ALSM对相似样......
Gauss-Markov模型是多元数据分析处理工作中常用的模型,其参数估计与筛选一直是研究的热点.当Gauss-Markov模型的设计矩阵存在复共......
由于遥感影像的复杂性,面状地物的提取存在着一定的难度。区域统计活动轮廓法有着较强的稳定性和适应性,且在一定的概率密度分布下......
【目的/意义】针对中文学术文献数字化资源不完备、信息数据项可用度低的现状,建立了面向论文标题的学科研究主题动力学建模框架,......
常规单脉冲雷达一般对落在同一距离单元、同一波束内的多个目标难以分辨.提出一种基于单脉冲雷达进行多目标分辨的方法.该方法利用......
为准确描述各种条件下轨道不平顺复杂劣化过程,本文基于最小描述长度准则,建立一套动态检测数据驱动的轨道不平顺劣化自适应分段建......
针对GNSS变形监测数据处理中随机游走模型对局部时段快速变形带来的异常扰动抵抗能力较差,而常速度模型处理稳定变形的精度较低的......
针对语音关键词检索中的集外词问题,提出基于最大互信息-最小描述长度（MMI-MDL）的子词集构建算法。根据子词对的互信息挑选聚合对,通......
针对模型未知的非双曲型非线性序列难以实现去噪和轨迹重影的问题,基于模型选取的最小描述长度准则,从过拟合和欠拟合的角度分析边......
为实现谓语动词对论元的自动选择,提出基于最小描述长度（MDL）和潜在语义聚类（LSC）的语义优选方法。基于MDL原则计算与动词搭配的名词的......
图分割变化检测(GPCD)可检测出可能导致网络社区发生变化的重要事件。针对现有的检测算法未考虑图形分割结构动态特点的不足,利用......
针对现有图分割变化检测(GPCD)算法中易出现重复分割及忽略图形变化成本的不足,利用概率树表示图分割结构的概率模型。将GPCD问题......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分割是SAR图像自动解译的关键技术之一。SAR图像特有的乘性斑点噪声使SAR图像分......
时间序列是按时间顺序采集的一系列观测值。它具有高维性和动态性,是数据挖掘领域最具挑战性的十大研究方向之一。模式表示和相似......
Bayesian网的结构学习是Bayesian网研究的难点之一.当问题中的变量较多时,通过结构学习得到的网络结构往往不具有唯一性.文中通过......
基于距离的聚类算法在处理大数据集、高维数据集和不同类型属性时往往难于奏效,且发现的聚类个数依赖于用户指定的参数,不同参数又......
本文提出无监督的基于隐含狄利克雷分布（LDA）的潜在语义模型来处理多语种混合文本的语种鉴别问题。区别于一般的依据困惑度对模型进......
传统环境感知方法主要集中于信号无关杂波的估计,对信号相关杂波的估计研究较少。在信号相关杂波背景下,以包含发射波形的回波数据......
对网络的拓扑语义理解，一直是网络结构信息挖掘的重要内容。当前的图分解和社区发现算法，对于网络中子图语义和子图间的重叠语义总是......
基于Zernike模式的波前重构算法通常忽略实际波前像差构成的差异,而用一定数量的低阶Zernike模式进行波前重构,导致模式混淆或耦合......
针对电力系统中整数次谐波电流,提出一种利用最小描述长度原则选择最优小波包函数抑制谐波电流的方法.该方法通过在标准正弦电流情......
