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包含丰富信息的图像数据是重要的数据来源，然而要在海量图像数据中进行高效的信息检索却面临不少挑战。通过图像丰富的语义特征区分......
色彩校正是提高设备色彩再现能力的一项关键技术,其中最常使用的是3D_LUT方法.该文在分析现有3D_LUT技术的基础上,针对传统打印样......
在信息技术迅猛发展的今天,数字娱乐已融入到人们生活的各个角落。近年来,卡通产品受到了社会各年龄阶层人群的青睐。随着三维虚拟......
大数据已成为继云计算之后信息技术领域中研究热点之一。如何有效的分析和处理这些呈爆炸式增长的数据并提取其中有价值的信息,是......
本文对船用汽轮机减速箱运行状态监测方法进行了探讨。主要对可能用于船用汽轮机减速箱运行状态监测方法及相应的状态特征提取技术......
文章针对传统预测模型的不足,探讨支持向量机(SVM)模型在中国上市公司财务困境预测中的作用。通过SVM与传统的多元判别分析(MDA)、......
现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,......
决策树是一种重要的数据挖掘方法。本文对几种经典的决策树算法进行了综述,并对其进行了分析比较,为决策树的优化研究提供了借鉴。......
为了提高短期负荷的预测准确度,提出一种聚类分析和改进贝叶斯算法的短期负荷预测模型。首先收集短期负荷的历史样本,并进行归一化......
在时域内对结构进行风振反应分析,主要问题是确定结构上的风荷载。如果依靠已有的记录和观测数据作为荷载输入,由于受到许多条件的......
在分析提速道岔动作电流曲线变化规律的基础上,提出一种基于BP神经网络的提速道岔故障智能诊断算法。通过总结典型提速道岔故障动......
为满足消费者对产品造型的感性意象需求,提出了基于支持向量机和粒子群算法的产品意象造型优化设计方法。首先确定目标意象、代表......
压缩感知的有效性以信号的稀疏性为前提.目前已知的信号稀疏性是指存在某个线性变换使信号在该变换下稀疏.然而,随着压缩感知研究......
传热学参数之间的关系是非常复杂的,如何建立这种复杂的非线性关系,以便于对传热参数进行合理的辨识和预测,是一个值得深入思考的......
由于缺少公认的标准，洪灾评估带有很大的主观性，同时，当样本集中存在超大样本或过小样本时，会导致模糊综合评估结果出现较大偏移。提出......
研究了压力传感器输入／输出特性样本集结构和样本集的实时校正。首先，通过加速试验获得了传感器特性的时漂以及受温度影响的变化规律......
Web页面所表达的主要信息通常隐藏在大量无关的结构和文字中，使用户不能迅速获取主题信息．限制了Web的可用性。为了高效地抽取基于模......
以磷酸盐石墨铸型作为研究对象,用2组不同的正交实验方案结果作为样本集,用BP神经网络对这2个样本进行了互预测,结果表明:对样本集......
用五组L9(34)正交实验结果作为训练学习样本集,通过人工神经网络对其预测特点进行了探讨.结果表明:完备的正交实验样本集是基本训......
选择合适的网页训练样本集的分类属性是网页分类时很多技术的基础,比如:决策树、K邻近算法、线性分类、支持向量机等.基于粗糙集的......
采用BP神经网络,对受弯部分预应力混凝土矩形截面梁裂缝宽度进行预测,通过理论分析并带入网络模型进行试验,找出影响裂缝宽度的主......
针对样本集在神经网络中所起到的重要作用,用大量的仿真试验研究了区域映射模型输出与输入空间的拓扑相似性.结果表明,区域映射模......
针对压缩跟踪算法在跟踪目标过程中,目标快速运动和目标外观尺寸变化较大时引起的跟踪失败问题,提出了改进的压缩跟踪算法。首先,......
基于SQL Server数据库管理系统，将蛋白质二级结构预测的样本集CB513、CB396和RS126组织起来，建立了数据库DataSet，并配置了一个IIS服......
近邻法是模式识别非参数法中最重要的方法之一，重复剪辑近邻算法是近邻法的一种改进算法。在剪辑近邻法基础上重复执行剪辑运算，消除......
所谓多通道喷墨打印系统实际上就是在CMYK四种基色通道的基础上增加了其他颜色通道,如橙（O）、绿（G）、蓝（B）等通道或者是四基色对应的浅色......
随着数据挖掘技术的发展,聚类算法也越来越多。数据挖掘对聚类算法有某些典型要求,如何验证聚类算法是否满足这些要求已成为一个需......
为研究样本集选择方法对稻谷千粒重NIR模型的影响,分别采用不同数量样品,不同定标集、验证集比例以及不同定标集选择方法,选出建模......
针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、实时性不强的问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和KNN算法的低压配电网拓扑结构纯软件在......
抽样调查的目的,主要是通过对样本指标的推算得到总体指标,这样必然与实际情况产生误差。抽样调查各个阶段的误差是进行抽样调查所......
基于多示例学习(MIL)的跟踪算法能在很大程度上缓解漂移问题。然而,该算法的运行效率相对较低,精度也有待提高,这是由于MIL算法采......
论文提出一种基于人工神经网络的线程数据加速划分模型。利用该模型学习样本集中隐含的划分知识,来指导新程序的划分。样本中的知......
为了对图像中发生平移、伸缩及旋转等形变的目标进行有效检测和跟踪 ,提出了基于复数小波能量特征和支持向量机的图像匹配算法 ,以......
利用非参数估计理论核密度估计方法 ,研究了多模态场景参考帧的动态维护与更新问题。针对背景存在小运动的复杂场景 ,提出了一种基......
为了获得TSP问题的更优解，在求解TSP问题的细菌觅食算法基础上，通过在每次迭代中的趋向性操作之前，用淘汰选择和最优保持操作选择出当......
文中提出了一种基于深度学习与板卡控制的AOI识别算法。首先,基于卷积神经网络模型和AOI识别问题,对模型方程进行分析,选用卷积网......
针对故障具有层次性、传播性、相关性和不确定性导致的故障诊断和检测难的问题,基于卷积神经网络对网络运行过程中的日志数据进行......
借鉴国内外先进银行全面风险管理的经验,农村中小金融机构凭其后发优势,全面风险管理的建设步伐会走得更加稳健。......
文章阐明影响色彩传递算法效率的原因,重点分析样本集对色彩传递效率的影响,实现基于亮度分类、亮度过滤、色调分割的样本集选取和......
在连年种植桉树的区域选取了不同龄期及其生长特性的样本点形成桉树样本集,并以Landsat 8为数据源进行样本集NDVI等8种指数的统计......
分析了充分性度量的基本数据类型，建立了数据关联模型。模型详细描述了故障模式、功能、结构单元和测试项目等数据之间的复杂关联关......
通过对基于概率密度函数估计的直接方法和基于样本间相似度量的间接方法的结合使用,并针对手写体汉字识别的特点,对相应算法及过程......
采用距离度量空间的手段讨论了商空间的模糊粒度聚类,结合信息融合技术用不同粒度合成聚类结果,认为聚类可以以非均匀粒度来描述样......
复合材料具有高比强度、高比模量、耐腐蚀、隔热、耐磨等优异综合性能,在高速轨道交通领域应用日益广泛。随着轨道交通对车辆安全......
利用传统的优化设计方法,为BP神经网络的学习提供足够样本集,通过正向传播和误差反向传播建立BP神经网络的拓扑结构,实现了将BP神......
从BP网络的工作原理出发,利用多水平正交表选取BP神经网络训练样本,通过正向传播和误差反向传播建立BP网络的拓扑结构.对二级减速......
