特征子集相关论文
特征子集选择FSS(Feature Subset Selection)是机器学习和模式识别中非常困难而有意义的一个问题,其目的是为了减少用于分类或识别......
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特征选择通常作为归纳学习的一个预处理操作,它旨在从原始数据的特征空间中选择一个最优的特征子集,使得在原始特征空间上的操作可......
基因芯片技术为肿瘤疾病的研究提供了一种全新的手段。在一次实验中，人们可以快速测量组织样本中成千上万个基因的表达数据，这在为收......
为了以最小的代价筛选出最优的光谱特征,从信息亏损角度提出了一种Filter型光谱特征选择算法.该算法依据联合互信息的大小对特征进......
毫米波雷达通过发射宽带信号获得目标的结构信息。在毫米波一维距离像的识别中,有监督特征选择算法选择的特征子集相比无监督特征......
遥感图像分类对地面背景红外辐射特性仿真具有重要作用,提取的特征的性能直接影响分类精度。本文以高分辨率遥感图像为研究对象,提......
高光谱遥感图像为地物的精确分类带来了机遇,但也面临着一些挑战,高光谱遥感图像分类中所面临的一个挑战是如何处理高的光谱维数和......
激光扫描与测距系统(LIDAR)所获取的点云数据能够表达地物的三维信息,而光谱相机能够获得同场景的四个波段的多光谱信息。二者从不......
设计了两种预测模型:利用天气变量作为输入的传统多变量预测模型;利用历史功率数据作为输入的新型单变量预测模型.采用最小冗余最......
弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合......
网络入侵检测一直是网络安全领域中的研究热点,针对分类器参数优化难题,为了提高网络入侵检测准确性,提出一种改进粒子群算法和支......
针对在数据挖掘过程中存在的维度灾难和特征冗余问题,本文在传统特征选择方法的基础上结合强化学习中Q学习方法,提出基于强化学习......
集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机子空间生成的特征子集可能含有冗余特征、甚至......
深度森林(Deep Forest,DF),由于此模型超参数少,且参数设置没有过多的要求,训练方便,鲁棒性高,因此在处理大型数据时比神经网络算......
针对高维生物医学数据包含大量无关或弱相关特征,影响疾病诊断效率的现状,提出了一种基于改进混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征......
群体智能在特征选择中的研究与应用是当今入侵检测领域的一个研究热点。参阅大量相关文献,分析不同群体智能优化算法求解特征子集......
介绍了基于模型推理和基于模型两种入侵检测系统,提出了一种新的基于智能体技术的入侵检测系统体系结构,解决了传统集中式入侵检测......
在机器学习任务中,特征选择是重要的数据预处理,可为获得较好的特征数据集,有利于训练产生精确度、可靠性等适应能力较强的学习模......
针对贝叶斯(Naive Bayes,NB)分类器的集成学习方法,研究如何提高分类器集成中各成员分类器之间的多样性,同时提高分类器系统准确率......
针对目前情感识别模型中存在的识别精度低、速度慢等问题,设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现......
针对高维空间下获取最优特征子集异常复杂和模型识别准确率较低的问题,提出了基于特征分层选择和融合度相结合的近红外光谱多类识......
为了反映特征子集对分类结果的整体影响,去除噪声特征项,提出了一种基于改进蚁群算法的高精度文本特征选择方法。建立了特征选择数......
伴随着存储技术以及网络技术的飞速发展,以图像形式来表现大量有效信息成为有效手段。这样一来,怎样实现对海量图像库的有效检索和......
决策树是一种采用分治策略的聚类分析方法，构建决策树的关键是选择合适的属性。传统的决策树通常从最大化信息熵的角度来构造，不能对......
为解决克隆代码有害性预测过程中特征无关与特征冗余的问题,提出一种基于相关程度和影响程度的克隆代码有害性特征选择组合模型。......
随着《交通强国建设纲要》的推进,高速铁路步入大发展时代。为保证铁路行车安全和运输效率,国家铁路总公司对铁路各子系统之间的时......
特征选择是模式识别领域中的一个重要问题,其本质是一个寻优的过程。在特征选择算法FOS的基础上,提出了一种特征选择算法。该算法......
针对变压器局部放电有效经验样本缺乏时的小样本类型识别问题,提出了一种基于特征子集的集成概率神经网络分类方法 FS-EPNN。首先......
因传统血红蛋白检测方法对人体有创伤,需要专门的仪器且耗时长,基于此,提出一种基于光电容积脉搏波特征参数的无创血红蛋白检测方......
提出了一种在先验知识引导下基于遗传算法的特征选择方法。利用该方法可以实现对复杂故障问题的诊断，可将其应用于汽车变速器故障诊......
2.4 m跨声速风洞空气流动是复杂的三维流动,想要利用机理模型来描述马赫数的特性十分困难,所以采用数据驱动的方式建立风洞马赫数......
乳腺微钙化点包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了微钙化点病变类型判别的性能。因此,特征子集选择问题成为微钙化......
针对传统粒子群算法在供应链销售管理的应用中表现出收敛性不佳的问题,本文提出了一种基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理......
目的:构建一种情绪状态识别算法,以实现对平静和压力2种情绪状态的准确、可靠识别。方法:基于生理信号情绪分析数据库(Database fo......
高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一......
针对现有基于协同过滤的推荐系统易受托攻击影响的问题，提出一种基于特征子集的推荐系统托攻击无监督检测算法。利用现有攻击模型在......
为了提高Android恶意软件多分类问题的效率,提出了一种改进的随机森林算法.针对随机森林构建过程中每个节点分裂时选取的特征子集......
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本文将模式识别中的特征选择方法用于水下目标特征的优化选择.用距离测度作为选择的准则,对提取的三类舰船噪声的高维组合特征进行......
在传统的手势识别中,多数是通过人工神经网络,隐Markov模型和几何边缘特征等算法。以一种改进的SVM统计向量机算法对手势特征集进......
为了有效解决情绪识别过程中多种生理信息融合所导致的运算量过大的问题,提出了一种主成分分析(principal component analysis,PCA......
复杂环境下的车牌检测方法一直是车牌检测与识别的重点与难点,多变的自然环境如光照变化、天气变化等,以及复杂的监控场景如拍摄背......
自20世纪90年代以来,特征选择成为模式识别和机器学习领域的重要研究方向,研究成果十分显著,但是也存在许多问题需要进一步研究。......
为了使用国画底层视觉特征对国画作者进行分类预测,提出了利用监督式异构稀疏特征进行选择的方法.首先通过提取多种底层异构视觉特......
目前语音情感识别主要面临着的难题在关于语音声学特征与情感之间关系的研究成果缺乏一致性,同样的特征运用不同的库,识别结果会相......
特征选择作为一种数据预处理技术被广泛研究,由于其具有NP难度而一直无法找到有效的求解方法。鉴于目前在特征选择中应用较多的遗......
图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响。一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥，但是在时间......
