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随着老龄化社会的到来,阿尔兹海默症(Alzheimers Disease,AD)患者不断增多。医学影像技术的发展为AD的诊断及治疗提供了有力支持,其中......
在当今信息社会,生物特征识别已经成为一项重要的研究课题,广泛应用于各类的身份验证和鉴别应用当中。由于具备良好的生物特征特性......
非线性时变信号是一类频率和幅值随时间变化的多成分信号,多变量系统、多个信号的组合过程特征往往呈现出高度的复杂性,它的分类处......
采用推流方式改善人工水体溶解氧分布不均衡以防止富营养化时,需要对其分布进行预测来提高推流效率,为此构建了基于生成式对抗网络......
随着互联网应用、电子商务、网络通信的高速发展,其上流动的信息成几何倍数的增长,对我们的生活产生了越来越重要的影响。几乎所有我......
风电功率预测多采用统计预测模型,为了达到可接受的预测精度,需要大量的历史数据对模型进行训练,不适用于缺少历史数据的新建风电......
KNN及其改进算法使用类标号已知的数据集Dl对类标号未知的数据集Du进行类别标志,如果Dl中的数据数量过少,将会影响最后的分类精度......
为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层......
在简要介绍支持向量回归估计(SVR)算法的基础上,以某软测量建模为例,验证了SVR算法对于小样本集的回归分析问题可以得到具有良好泛......
期刊
针对小样本集条件下的贝叶斯网络参数学习问题,提出一种融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法。该方法通过将专......
目标检测是计算机视觉领域中非常重要的研究方向之一,是计算机识别图像、理解图像的基础,亦是计算机进行判断、推理和决策的前提。......
随着网络信息的迅猛发展,信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具,文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向.本文介绍......
对图像进行精确识别,具有非常重要的研究意义,图像识别技术在医药学、航天、军事、工农业等诸多方面发挥着重要的作用。当前图像识别......
为克服近岸船只检测中复杂港内背景干扰和基于深度学习算法的大视场光学遥感图像标注工作量大的困难,本文提出了基于小样本集的结......
鞋印图像是刑事犯罪最常见的犯罪痕迹之一,它是揭露和证实犯罪的重要证据。目前鞋印分类和检索算法都采用人工挑选特征的方式,这需......
传统的Boosting算法训练出的分类器常会出现过拟合和向多数类偏移.为此,提出一种基于自适应样本注入和特征置换的Boosting学习算法......
针对DBN处理小样本脑电信号训练时间长且存在过拟合的问题,提出基于随机隐退的DBN算法对左右手运动想象脑电信号进行分类识别.先对......
基于数据驱动的生产过程建模、优化与控制是当今学术界与企业界的研究与应用热点。大数据时代小样本问题不可忽视。针对诸如人工神......
玉米灌浆期含水率测定是考种育种的重要指标。为了节约样本且快速准确测定灌浆期玉米水分,该文应用近红外光谱技术,提出了基于小样......