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随着市场对钢铁制品质量要求日益提高,钢板表面缺陷的检测与识别成为众多研究人员的主要课题。本文就钢板表面缺陷的检测与识别问......
学位
针对在输电线路中因鸟害引起线路故障的问题，研究一类基于Stacking多模型融合算法的害鸟密度预测方法。相较于传统Stacking算法，基于......
期刊
随着智能交通技术的发展,汽车逐渐向智能化和网联化方向发展,因而不再是一个封闭的个体。车载网络（vehicle-mounted network,VMN）作......
随着互联网技术的普及,在线社交网络成为重要的信息发布和共享服务平台。这些平台发布信息的门槛较低,且信息多样化、表达自由化,......
为了更准确地描述航班延误情况，为旅客出行提供参考，使用极端梯度提升（extreme gradient boosting, XGBoost）算法与多层感知机（multilay......
本文研究了带变点的混合模型中的统计推断与算法设计问题.针对存在变点的多分类混合数据,本文基于参数的极大似然估计设计了一种改......
多类别不平衡分布在图像分类的应用中普遍存在,是图像分类研究的主要问题之一。传统的分类算法基于平衡数据训练进行设计,当遇到不......
P2P网络借贷（Peer-to-Peer Lending）自2005年在英国首次推出后,便凭借其高收益、低成本、速度快等优势在全球范围快速发展。2006年在......
随着移动运营商业务投诉日益繁杂,单纯依靠人工处理投诉存在效率低且处理质量参差不齐问题,投诉分类与解决方案推荐是一种有效的解......
药品是关系到每个人身体健康的特殊商品。药品市场监督与治理已是世界各国需要面对的、关系到国计民生的重大问题,如何广泛快速有......
传统的监督机器学习分类方法需要对大量的准确标注数据进行训练来保证其效果。但是,在许多现实应用中,获取大量准确标注的数据需要......
模态指代事物发生的方式或是事物被体验的方式[1],多模态是两个或者两个以上模态各种形式的组合,当一个数据集或者研究中包含多个......
不平衡数据的分类问题一直是机器学习与数据挖掘的共同课题。在传统的学习过程中,分类器大多在不平衡比例接近1的数据集上进行分类......
目的:1、基于多分类ROC评价探讨最大信息系数结合递归特征消除法进行特征选择的效果;2、基于多分类ROC评价支持向量机与K近邻学习......
睡眠相关疾病严重影响着人们的健康,多导睡眠监护是目前诊断睡眠疾病的主要手段。现有多导睡眠监护系统的自动诊断准确率较低,诊断......
网络异常流量检测是保证网络信息安全的重要手段,准确、快速的检测出具体的异常流量类型对于维护网络安全至关重要。支持向量机（SVM......
混合模型的参数统计推断和计算问题是统计学研究领域的热点问题之一,同时,变点检测及估计问题的相关理论也被广泛应用于统计学、生......
脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是一种前沿的人机交互技术,可实现大脑与外部设备的直接信息交流。近年来,功能性近红外光谱......
为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡，本文利用生成对抗网络技术，提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方......
太阳能电池片中存在的缺陷会影响其光电转化效率,质量及使用寿命。在电池片原料——硅片的制造过程中,由于原材料的缺陷或不当的人......
随着云计算的广泛应用,用户越来越趋向于将复杂的机器学习任务外包给云服务器。然而如何保护云服务器上数据的隐私也随之成为一个......
学位
高维数据特征选择是数据挖掘的重要组成部分,可广泛应用于生物信息学、统计学及图像处理等领域。有效选择信息特征可显著地提高学......
互联网的急速发展深刻的影响着人们的日常学习、工作和生活,尤其是移动互联网的发展与普及,大大增加了互联网数据流量的消耗。网络......
在临床实践中,许多自动医学图像分析算法需要结合特定解剖结构特征的先验知识进行设计。然而,不同的器官通常具有不同的解剖结构特......
复杂网络作为复杂系统的一种图论模型，由众多节点及其间的连接关系构成，当节点与连接关系随时间发展变化时，就形成了复杂动态网络。从......
贝母是广泛应用于临床实践的中药材,其中川贝母尤为珍贵,存在掺假及伪冒现象,伪劣贝母会对用药者的健康产生不良影响.太赫兹时域光......
脱机手写体汉字识别是多类别模式识别问题,有着广泛的应用前景。脱机手写体汉字具有书写风格多变、随意性大和书写过程信息丢失等......
随着网络技术的快速发展，包含有文本与图像等数据的多模态文档大规模地出现在人们的日常生活中。在信息的世界中，这些不同模态的数据......
随着模式识别技术的发展,传统统计学理论的模式识别技术对小样本数据处理能力的不足越来越突出,支持向量机作为主要针对小样本数据......
学位
随着全球老龄化的加剧,神经退行性疾病日趋蔓延,严重影响人们的身心健康和生活质量。常见的神经退行性疾病包含帕金森病(Parkinson......
纠错输出编码(ECOC)是一种多类分类的集成学习方法框架,比单个分类器具有更好的分类效果。ECOC算法的研究至今仅有二十年时间,但已......
作为决策理论粗糙集的推广,基于论域上的等价关系,三支决策理论粗糙集模型已有很多研究.然而,该模型中的等价关系或划分过于严格限......
知道一个公司的信用情况,对于银行、投资者、相关监管部门而言是很重要的。但是由于我国的信用体系非常不完整,信用评级的应用只限......
智能电表集成了电能计量、数据采集、远程费控等功能模块,具有操作简便、功能多样的优点,但同时由于其功能日益丰富、结构日益复杂......
在科技与现代工业飞速发展的今天,大型机械旋转设备广泛使用。一方面,集成化、智能化和网络化程度不断提高,机械结构日益复杂,这无......
支持向量机最初是为解决二分类问题被提出的,适用于小规模数据集学习.如何有效地将其推广到解决大规模多分类问题,是一个既有趣又......
机器学习的目的是基于训练数据进行模型学习,从而利用学习到的模型对未知样本进行预测。对于分类问题而言,传统的监督学习将现实世......
数据分类是数据挖掘、计算机视觉、机器学习等领域研究的重要内容。其中,基于少量已知标记获得全部数据标记的半监督分类在机器学......
了解蛋白质的亚细胞位置对于理解蛋白质的功能,蛋白质间的相互作用,药物的靶向治疗具有重要的意义。然而目前利用实验检验的方法来......
无源光网络(Passive Optical Network,PON)作为一种终端接入技术,是低成本解决宽带光接入问题的最佳方案之一。然而,目前已经大量......
目前,对于城市功能区域识别的传统方法主要包括:实地勘探采集、对航拍图或遥感图像进行标注、信息点(Pointof Information,POI)数......
近年来随着我国经济的发展和城市化进程的加剧,基础设施建设开始向地下发展,大型岩土工程问题正在达到前所未有的高度。然而,随着......
支持向量机(SVM)是上世纪九十年代中期提出的新一代机器学习技术,它基于统计学习理论,至今仍然是研究的热点,被许多领域的研究用来......
