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随着网络信息传输技术的进步,当前世界正处于信息爆炸增长的局面,人们对于发送或接收信息的安全性要求也越来越高。为了提高网络信......
根据中国第七次全国人口普查数据,2020年中国人口达14.1亿,65岁及以上人口占比达13.5%,我国人口老龄化进程加快,居家养老将成为未......
医学图像分割是计算机视觉和医学图像分析的重要研究方向,在临床辅助诊疗中有着重要的应用前景。其中肝脏肿瘤分割与胰腺分割问题......
乳腺癌已经成为全球第一大癌症,乳腺癌的早期发现及良恶性诊断对于治疗具有重要的意义.针对传统机器学习方法在乳腺癌病理图像分类......
随着互联网金融行业的迅速发展,面对海量数据,传统信用风险评估面临着挑战.信用评估中样本类别不均衡,且特征冗余度高,成为影响目......
随着油田进入开发的中后期,地质条件越来越复杂,油水井发生套管损坏的频率也越来越高,严重制约了油田的开发效益。因此,对套管的生......
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......
对电子听诊器采集的肺音进行异常检测,即判断其中是否含有啰音,能够大幅提升呼吸系统疾病早期筛查的效率。但是,目前肺音异常检测......
在实际工况下,轴承可采集到的故障样本分布往往呈现极强的不均衡特性,该特性对故障诊断精度具有不可忽略的影响.为提高样本不均衡......
通信技术的迅猛发展使得现代电力系统的智能化与自动化水平大幅度提升，已经具备了信息物理融合系统(Cyber Physical System，CPS)的典......
人一生中大约有三分之一的时间处于睡眠状态，睡眠有助于缓解身体疲劳，恢复精力，与人体的健康息息相关。据研究表明，好的睡眠习惯有助于......
针对图像噪声以及血管、支气管等因素引起的肺分割困难的问题,提出了一种基于逻辑校准的多分类残差网络分割算法。该算法将图像区......
近年来，基于图像的物体分类研究得到了快速发展。尤其随着数据规模、计算资源的急速增长，深度学习技术甚至在大规模物体分类任务上取......
为解决网络攻击流量检测中使用的有监督学习方法严重依赖标签数据规模的问题,针对一种少样本且不均衡的攻击流量检测场景,即训练数......
目标检测是计算机视觉领域最基本的问题之一,已经被广泛地探讨和研究。虽然近年来基于深度卷积神经网络的目标检测方法使得检测精......
为了提高卷积神经网络在人体姿势估计任务上的精度,提出了一种基于均方损失函数(Mean Squared Error,MSE)的改进损失函数来处理网......
利用非参数检验的方法提取出对分类结果影响显著的特征变量,提出一种改进的SVM多分类方法（D-SVM）,其融合了判别分析,可以解决样本不......
中国是传统的农业大国,农业不仅是国民经济建设与发展的基础,也是社会正常稳定有序运行的保障.然而每年由于农作物病虫害造成的损......
为减少暴恐图像对社会发展和青少年成长造成的不利影响,本文提出一种基于集成分类的暴恐图像自动标注方法,辅助筛除网页中的暴恐信......
为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法.通过在生成对抗模型中引入大量负样......
故障数据样本和正常运行数据样本量的不均衡将导致支持向量机在构建故障分类超平面时发生偏移,降低了基于支持向量机的故障诊断的......
信用卡起源于二十世纪初的美国,并于二十世纪六十年代开始流行。在1985年中国也开始使用信用卡。信用卡在全球范围内都非常流行,有......
支持向量机最初于20世纪90年代由Vapnik提出，是一种新的统计学习算法，其学习原则是使结构风险最小化，这使得支持向量机具有很强的泛化......
常规胃镜是筛查上消化道早期癌症最常用的检查手段，主要依靠消化内镜医师的经验对早癌图像进行初步筛选。计算机辅助诊断方法能有效......
由于传统轴承故障诊断方法依赖于信号处理能力且模型泛化能力差的问题,提出一种不均衡数据集下基于深度对抗网络的故障诊断方法,该......
在计算机视觉领域,目标检测是最基础的任务之一,对于图像的分析与理解具有重要作用。论文以卷积神经网络网络为基础,使用深度学习......
针对实际运行中行星变速箱故障数据较少、各个状态样本不均衡的问题,提出了由Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)样本生成模型和卷积......
