监督学习相关论文
图像是信息的重要承载形式。雾霾的出现降低了图像采集设备采集到的图像质量，容易出现色彩暗淡、对比度和饱和度降低、细节信息丢失......
针对云环境中隐私数据的安全性问题，本文提出了一种在云环境下对加密数据进行计算的模型，其中包含三种密文计算算法，密文乘法算法、密......
声音事件检测技术能够识别出一个音频段中存在的事件类别并标注出各事件的起止时间，在智能城市、医疗监控、野生动物保护等应用场景......
近年来，凭借大规模数据集和庞大的计算资源，使得以深度学习为代表的人工智能算法在诸多领域取得成功。其中计算机视觉领域的图像分类......
红外探测技术在军事领域和民用领域都有重要应用,单波段的红外图像常常因为包含信息不足而不利于人眼观察或计算机后续处理,采用多......
传统的异构网链路预测研究有基于元路径监督学习的PathPredict算法与MPBP算法,但它们并不能充分利用异构网提供的丰富信息来进行链......
本文给出2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛E题“中药材鉴别”可行的解法.本题基于光谱特征对中药材种类和产地进行鉴别，提......
随着市场化改革的深入以及对外开放的进一步扩大,我国企业面临着日趋激烈的竞争。在经济下行压力日益增强的宏观背景下,国内企业更......
学位
传统的多标签分类算法大多数采用监督学习的方式，但现实生活中有许多数据没有被标记。通过人工的方式对需要的全部数据进行标记耗费......
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Rader,SAR）是一种常用的高分辨率微波成像系统,可以全天时地对地面进行观测成像。然而,传统SAR无......
随着国民经济的快速发展,国民汽车保有量呈现激增的态势,由此带来的轮胎需求及轮胎生产缺口日益扩大。轮胎作为汽车生产中的关键零......
引文在科技文献中扮演着重要的角色,体现了后来研究者对前人研究成果的借鉴,是科学知识传播、继承和发展的载体,但不是所有引文都......
卫星通信弥补了地面通信系统难以全球无缝覆盖的缺陷,因此卫星通信网络将成为未来网络的重要组成部分。低轨（Low Earth Orbit,LEO）卫......
蛋白质是生命活动的重要物质基础,也是生命活动的执行者和调控者。少数蛋白质可以在生物体中单独执行特定功能,大部分蛋白质通过与......
随着软件行业的快速发展,软件开发的从业者逐渐增加。研究人员也开始进行一些与开发人员相关的研究,包括挖掘他们的开发行为模式、......
随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）相关学科的不断发展,AI逐渐在游戏领域展现出极大的潜力。游戏AI可分为两类:一类以击败人......
推动中医药传承是保障中医学经久不衰的动力，随着中医学理论体系的不断丰富，传统的传承模式已经无法满足当今中医学传承的需求。在计......
深度递归脉冲神经网络（Deep Recurrent Spiking Neural Network,DRSNN）模拟人脑的多层结构,对数据从低层到高层渐进地进行特征提取,......
学位
强化学习技术用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。深度强化学习是强化......
视觉问答是深度学习中热门的研究课题,它需要结合计算机视觉和自然语言处理两个领域,是一项很有挑战性的任务。视觉问答模型的输入......
随着无线网络技术（如5G）的快速发展和高服务质量（Qo S）需求的增加,对网络资源的有效管理变得越来越重要。为了提高业务调度的Qo S和网......
自动驾驶可以有效缓解交通安全事故,提高交通运输效率,极大的改善现有交通环境。同时自动驾驶的落地也是国家新基建的重要组成部分......
语音是人与人交流的最重要方式,也是最重要的信息载体之一。语音分离指将目标语音从背景噪声中分离出来,对提高语音质量和感知清晰......
随着城市化进程的加快,城市用水供需矛盾增加。长距离输水工程可用于改善水资源时空分布不均匀的现状,优化丰水与缺水地区的水资源......
随着DNA测序技术的不断发展,日益增加的DNA序列数据在不同领域的应用得以进入一个快速发展的阶段。癌症是导致人类预期寿命缩短的......
针对在多物体复杂抓取场景下,协作机器人如何实现能在人机共融的环境中精确抓取特定目标工件及自主避障的问题,提出了一种基于监督......
随着网络和多媒体的发展,各种各样的视频数据在互联网社交平台在线共享.同时视频捕获变得非常简单和廉价,并且用户都遵循先捕捉、......
场景的深度估计问题是计算机视觉领域中的经典问题之一,也是3维重建和图像合成等应用中的一个重要环节.基于深度学习的单目深度估......
基于混凝土电阻率和支持向量机算法,提出了一种新拌混凝土振捣范围的原位预测方法.首先采集振捣过程中混凝土不同区域的电阻率数据......
在运动人体科学领域,需要测量人在运动过程中肢体的运动学信息,现代人体动作捕捉系统虽已广泛用于测量肢体的空间姿态,而在游泳场......
在进入智能化社会和物联网普及的今天,传统冯·诺依曼体系结构在存储墙问题和功耗问题的制约下已无法满足高性能低功耗计算的需求......
随着人工智能领域的发展,许多行业将面临新的机遇和挑战。人工智能模型被用于辅助或替代人类作出决策,但在某些情况下,企业需要了......
极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）作为一种高效的前馈神经网络方法,在机器学习领域的发展非常迅速。与传统的单隐藏层前馈......
传统的机器学习通常假设学习环境的数据特征是固定不变的,而在实际的应用场景下,学习环境的数据特征很有可能会随着学习环境的变化......
近几年来,云计算、人工智能和物联网等技术日新月异。芯片在计算、汽车、国防、航空航天、医疗、电信、网络、家用电器、便携式设......
光伏电池是许多军用和民用产品（如卫星、空间站、光伏电站等）的重要能源供应部件。然而,光伏电池缺陷会对其产品质量产生负面影响,如......
以实现机器自动翻译质量准确评估为研究目标,构建了基于深度学习算法的机器自动翻译质量评估模型.通过基于深度学习的机器自动翻译......
在空气污染指数的监测中,传统单项预测方法不能反映PM 2.5质量浓度与复杂因素的非线性关系,文章提出一种基于赋权K近邻(K-nearest ......
随着计算科学的不断进步,机器学习在凝聚态物理领域的应用越加广泛。机器学习,即machine learning（ML）,是一门机器对经验利用的学科......
弹道导弹实时、准确地预测拦截弹的拦截点与拦截时间,是实现中段突防的有效手段.针对弹道导弹中段突防中的拦截点坐标及拦截时间的......
为进一步提高多聚焦图像的融合质量,提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法。该算法旨在运用神经网络学习源图......
在海量数据中快速、准确地对数据进行分类分级,快速识别用户异常行为是目前数据安全领域的重要研究内容.在数据分类分级研究领域,......
