样本不平衡相关论文
基于深度学习的医学图像分割方法已经成为了医学图像处理领域的强大工具。由于医学图像的特殊性质，基于深度学习的图像分割算法面临......
【目的】传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新模型。此外，船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题。为此，提出一......
信息技术的发展，在便利用户生活的同时，也为不法分子进行诈骗活动提供了更便捷的方式，信息诈骗的影响日益严重。通过对通信用户的基础......
随着我国全面二孩及三胎政策的放开,更多的高龄女性将面对生育难题。我国育龄人群的不孕不育率逐年攀升,其中每7-8对夫妇中就有1对......
随着基因测序技术的发展和人们对精准医学认知的加深,基因组学数据呈现爆发式增长。受到样本来源与质量、实验方法与操作、文库质......
随着计算机技术的飞速发展,以及嵌入式摄像头等各类数码设备的流行,网络和生活生产中无处不在的视觉数据呈现出井喷式增长,使得图......
随着经济全球化进程的推进和国内外经营环境的越来越复杂多变,企业的生存也面临更多的挑战,而准确高效的管理决策能为企业持续经营......
社会经济的全面快速发展,推动了人们对于电力行业的需求,同时以窃电为主的异常用电行为事件的发生次数也在逐年攀升,使得电力公司......
近些年来,互联网的发展已经渗透到了每一个领域,伴随着计算机技术与网络的迅猛发展,网络安全问题也面临着严峻的考验,各种形式的网......
目标检测是计算机视觉领域的重点之一,在目标检测中,小目标检测任务由于信息少、尺度小、分辨率低等特点而具有一定的挑战性。同时......
近年来,工业生产过程日益复杂,过程监测技术作为保障产品质量和过程安全的重要技术而备受关注,各种过程监测方法层出不穷。随着计......
分类学习方法有一个基本假设,即不同类别的样本数量相当.样本数量分布不均衡,会影响分类的准确率.针对样本分布不平衡的肿瘤亚型分......
提出一种采用深度卷积神经网络模型对七类病变皮肤镜图像进行分类的方法。使用数据增强方法扩增训练集,提出一种基于ResNet50模型......
太赫兹成像中的隐蔽物体检测是公共安全和反恐的迫切需要。由于太赫兹成像质量差,在太赫兹图像上的目标检测比在计算机视觉领域常......
随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,赋能各个行业、拓宽行业边界已经是人工智能技术发展的趋势。其中,安防行业与深度......
人脸属性编辑致力于改变人脸图像的一个或多个特定的属性,同时维持属性无关的图像区域不变,实现了对图像的精细化操控,使得人们能......
互联网的飞速发展为个人、企业和政府的工作带来了极大的便利,已经成为人们生活和工作中极其重要的一部分。但是,伴随着互联网发展......
植物识别在林业养护管理、森林资源研究和自然环境监控等领域均有着重要的应用及价值。针对自然界中植物的单一器官识别不可靠和样......
近年来,随着我国交通车辆的爆发性增长,导致部分高速公路服务区的停车位日趋紧张,违法、违规停车事件时有发生,公众在服务区停留时......
图像情感分析就是利用计算机和相关算法,计算出图像中包含的情感语义。目前,基于深度神经网络(DNN)的图像情感分析已成为情感计算......
互联网发展迅速,网站增多,Web服务器的安全性愈发重要,因而对Web服务器进行入侵检测迫在眉睫。本文将构建基于误用的入侵检测算法,......
蛋白质是一种重要的大分子,在生物体内发挥着催化转运等基础又关键的作用。针对蛋白质分子功能的研究对于医疗与制药行业有着不可......
针对城市光伏屋顶类型多样致使样本不平衡,高空间分辨率卫星影像光伏屋顶提取问题,提出了一种材质和倾角属性筛选的方法。通过选取......
交直流混联系统的稳定性分析复杂且样本不平衡,当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法只追求对不稳定样本的识别精度,忽略了重叠区域......
针对小目标检测性能较差的问题,从影响性能的关键因素特征信息损失入手,设计一种特征信息处理模块CHRNet。结合HRNet高分辨率表征......
针对样本数量分布不平衡的分类问题,使用分支学习树(BLT)的方法来提升分类精度,并应用于肿瘤免疫亚型分类问题,从而验证其有效性。......
针对自然界中植物数据规模大且分布不平衡导致的识别困难的问题,提出一种基于显著特征和全局特征融合的植物识别方法。通过多层特......
样本不平衡问题已经成为机器学习领域的研究热门。虚拟样本生成方法是一种重要的解决样本不平衡问题的方法,它通过线性生成少数类......
为了进一步提升YOLOv3的小目标检测能力,文中提出将Darknet-53中的第2个残差块输出的特征图用混合空洞卷积处理后,与YOLOv3的8倍下......
基因选择是基因表达数据分析中的重点问题.然而现有的方法没有综合考虑样本不平衡和基因间的相互作用。借鉴聚类的验证技术提出了......
用支持向量机SVM进行分类时，针对在某些机器学习中，存在训练样本获取代价过大，且训练样本中类的数量不对称的问题，提出了基于主动学习......
各类生活服务类的APP部分数据采集经常使用数据众包的形式,目前市场上活跃的这类APP有企鹅汇图,美团拍店等。当前有很多用户通过各......
在基于内容的图像检索中，支持向量机（SVM）的分类性能不仅受到样本不平衡的影响，而且由于图像的视觉多样性，导致在分类超平面附近找不到......
个人信用历来是银行衡量个人履约风险最重要的因素。近些年,随着个人借贷需求与日俱增,违约风险也随之增多,这不仅是商业银行所面......
针对当前深度学习算法在电表故障识别训练领域中存在的不足,文章提出了一种改进的电表故障识别训练方法。对传统算法的识别训练过......
充分利用Focal损失函数具有挖掘困难样本和调节样本不平衡问题的特性,将其应用在基于神经网络的图像情感分析模型中。为了缓解训练......
目标检测通过运用卷积神经网络技术,使得在识别的精度上取得非常大的进步。通用的目标检测已经取得较好的检测效果,但是针对工业生......
为了解决移动无线网高维度性能指标异常样本的标注问题,提出一种基于变分自编码器VAE的异常小区检测方法。该方法利用异常小区性能......
水声目标分类算法研究中使用的性能指标单一且受样本不平衡影响,其评估方法也不适于样本有限的场景。针对这些问题,本文基于水声场......
随着工业系统日益复杂化,基于数据驱动的故障诊断方法正成为当前研究的一个热点方向。区别于传统方法对精确数学模型的依赖,数据驱......
动车组在运行过程中容易附着塑料袋等异物,影响动车组的运行安全。针对动车组运行安全图像异物自动检测的问题,研究基于卷积神经网......
随着互联网的不断发展,针对网络的攻击活动也越来越频繁,网络安全的重要性越来越突出。蜜罐是能够进行主动防御的安全工具,因而得......
在信息资讯发达的今天,短信已成为日常生活中每天都要接触的东西,但同时垃圾短信也常常困扰着人们,为此,进行垃圾短信过滤成为了一......
随着汽车的普及,交通事故已经成为现代社会的第一公害。特别是在国内,交通事故引起的人员伤亡和财产损失的数目更是触目惊心。尤为......
我国土壤重金属污染问题严峻,但是传统的土壤重金属监测评估方法不能满足大范围连续地理空间的需求。另外,虽然基于地面光谱反演地......
