特征选择算法相关论文
在软件工程中,软件缺陷是对软件质量影响最大的因素。人工审查代码的速度和效率已经日趋不能满足软件系统生产发展的需要,因此,高......
电力变压器是电力系统中的重要设备之一，其运行状态关系整个电网的安全。基于振动法分析变压器运行状态，是变压器在线监测的一种有效......
近年来互联网大规模异常事件频繁发生，在即将万物互联情况下互联网安全问题显得尤为突出。网络流量异常检测作为网络安全的核心技术......
近年来，随着信用消费经济模式的发展，人们的交易方式发生了巨大的改变。有数据表明，目前在银行等信用机构中，个人贷款的份额在不断增加......
软件缺陷与漏洞是造成软件安全问题的根源，对缺陷和漏洞进行预测是软件测试领域的重要组成部分，有助于合理分配测试资源，是提高软件质......
软件缺陷预测技术能有效辅助软件测试保证软件质量。然而，数据的不平衡性会使训练时过多关注多类无缺陷模块而对少类有缺陷模块训练......
软件缺陷预测技术能够在软件开发初期尽早的发现软件缺陷，有助于合理地分配测试资源，降低软件开发和维护成本，是保证软件可靠性的重要......
Internet已经成为人们生活和经济活动中一个不可或缺的重要组成部分,为了监测网络是否安全、高效、稳定地运行和维护,必须对网络流......
特征选择通过选择一个最优的特征子集降低数据维数，构造一个简洁的分类系统，提高分类预测的准确性，揭示隐藏的潜在模式和规律，得到一个......
本文的主要工作包括：1) 介绍了统计学习理论和支持向量机，各种常见的变形支持向量机算法，特别是广义支持向量机公式。文中还介绍了常......
随着网络相关技术的发展，越来越多的信息尤其是文本相关数据资料迅速增长，人们需要在海量的信息中及时获取有用的或者自己感兴趣的内......
随着网络信息技术的迅猛发展，人们被海量数据淹没，必须找到有效的方法，自动的分析数据、自动对数据分类、自动对数据汇总、自动的发现......
领域术语是反映领域特征的词语，可以从一定规模的语料中自动抽取。领域术语自动抽取是自然语言处理中的一项重要任务，可以应用到领域......
本文在分析特征选择相关性质的基础上，研究并设计了多种环境下特定的特征选择算法，而这些也是目前特征选择的研究热点。 主要结论......
随着入侵检测等高维数据机器学习问题的不断涌现,已有的特征选择算法和机器学习算法面临着严峻的挑战,迫切需要准确性和运行效率等......
随着Internet的迅速发展和日益普及,电子文本信息迅速膨胀,如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需......
随着数据收集和数据存储技术的发展,多模态数据广泛存于各种应用场景当中,如何对这些数据进行高效的分析是机器学习研究领域的热点......
特征选择是模式识别技术的关键技术环节之一。特征选择按照和后续分类算法的结合方式可分为嵌入式、过滤式和封装式。本文主要研究......
在自然语言处理中，统计方法占据着重要的地位。通过自动或半自动方式从大量数据中学习语言的统计知识，这类方法可以有效地对各种语言......
多标记学习问题中每个样本可以同时和多个标记相关联,因此比传统的单标记学习有更广的应用空间,并受到越来越多研究者的关注。然而......
随着计算机网络技术的飞速发展,人们的工作以及日常生活越来越依赖于计算机以及网络。各种经济信息、军事信息、个人信息也随着网......
在信息时代,数据是企业重要的资产,防范数据资产泄漏是意义重大的课题。本文立足于数据防泄漏保护的研究,旨在构建一个检查文件安......
随着信息化社会的发展，网络的不断普及，中文信息处理技术的应用越来越广泛。中文分词技术作为中文信息处理技术的基础，已经成为制约中......
互联网时代,网络已成为最大的信息聚集地。特别是因特网的快速发展,信息及电子文本数目迅速增加。据统计,互联网中80%的数据是以非......
近年来，在现实生活和科学研究中产生大量的高维海量数据集，使得传统分类器面临着前所未有的挑战。而大量研究表明，特征选择通过剔除不......
特征选择是从原始特征集中选取特征子集以使特定评估标准最优的过程,是机器学习、数据挖掘以及模式识别中的一项重要技术,是当前信......
现实问题中的数据通常是高维的,其中存在大量的不相关和冗余的特征,这给传统的学习算法带来了巨大的挑战。特征选择就是在这种情况......
膜蛋白的类型对于了解其结构和功能具有重要意义。随着后基因组时代的到来,传统的通过生物实验进行膜蛋白类型预测的方法逐渐不再......
随着移动互联网的发展,移动端应用程序呈现爆炸式增长。Android作为一个开源操作系统被大量手机厂商定制化使用,也正是由于其开放......
随着我国铁路运输业的快速发展和自动化程度的提高,铁路系统具备对各类风险和事故快速响应的能力已经成为运输服务质量的可靠保障......
照顾老人是世界各国都面临的问题,特别是老龄化不断加剧的国家,这一问题显得尤为突出。如何在老年人摔倒时及时报警,是保障其生命......
本文以规则学习算法RIPPER为基础,提出一个改进的规则学习算法hRIPPER,其中重要的一个部分就是层次特征选择算法HFS,它为每个层次......
相干激光雷达距离像与目标表面物理结构特性密切相关,体现目标的本质特征,在目标识别领域引起广泛关注。数据采集过程和采集成本决......
计算机辅助诊断系统(Computer Aided Diagnosis),简称为CAD,是现代高清晰影像技术和计算机分析计算相结合产生的一种热门技术,在临......
为了对移动互联网进行更细粒度的网络管理，流量识别和检测技术被广泛应用，其根据应用类型的不同可将网络流量划分成不同的类。流量识......
学位
随着Internet的大规模普及,信息量的迅猛增加,用户要在信息海洋里,快速、准确、全面地找到所需要的信息,就像大海捞针一样困难。如......
文本分类(Text Categorization)是指根据文本的内容,计算机按照某种自动分类算法,把文本判分为预先定义好的类别。文本分类在信息......
机械设备的可靠性、运行效率和无故障时间对于实现安全运行、提高企业的经济效益和市场竞争力至关重要。采用先进的智能维护管理模......
特征选择,即从原始特征集中选出最优特征子集是模式识别领域的关键问题。如在生物信息学研究领域,面向基因表达或蛋白质质谱这种小......
目前,稀疏优化算法近来是学术界研究的热点之一,被广泛应用于自然图像处理、信号压缩感知、计算机视觉和医学影响处理领域。与此同......
学位
随着信息化技术的日益发展，用于数据挖掘或者模式分类的数据集动辄包含成百上千甚至更高维数的特征属性，这些属性中的大部分与挖掘任......
传统的双向匹配算法虽然能够发现歧义现象,但是却不能解决歧义问题.为了更好地进行歧义消解,提出了一种基于双向匹配法和特征选择......
特征选择是模式识别系统的分类器设计之前一个重要而困难的一个课题。在目前现有的方法中，基于决策界的特征选择是其中一类方法。文......
特征选择作为一种重要的数据预处理手段,可以解决维数灾难问题,提高算法泛化能力,提高模型的可理解性,因此,对特征选择算法进行广......
特征选择是机器学习中的重要研究方向。以往的特征选择方法中使用的特征或者特征集评价准则往往对属性之间的相互影响考虑较少。文......
