稀疏数据相关论文
针对如何有效利用互联网数据中蕴藏的大量文本数据信息，提出了基于深度学习反向传播的稀疏数据特征提取方法。首先将稀疏数据体系分......
为解决稀疏数据对预测模型带来的负面影响,提高以机场为主体的离港航班延误预测效果,提出一种基于Xgboost模型与Logistic模型相集......
近年来,辅助生殖技术不断成熟,研究表明囊胚比卵裂期胚胎更加符合妊娠生理,移植一个高质量的囊胚,可以在保证顺利妊娠的同时,有效......
稀疏数据是在数据集中绝大多数数值缺失或者为零的数据,如何挖掘稀疏数据特征之间的隐含关系从而对其进行预测分析是本文的主要研......
随着互联网上用户移动数据的日益繁荣,用户的移动行为预测也成为了预测研究的热点.近年来,循环神经网络(RNN)技术因其高效性和扩展......
针对传统服装推荐算法中缺乏对消费者与服装特性的关注,以及预测结果缺乏针对性和有效性的问题,利用服装编码、时间间隔和欧氏距离......
探讨一类带第二类边界条件的一维热传导方程逆时问题,首先利用分离变量法推导了反问题的积分表达形式,然后基于解析延拓技术,证明......
随着智能交通系统（ITS）的发展,人们获取交通数据的方式也更加高效便捷。浮动车技术在城市智能交通系统中的应用也越来越成熟。通过分......
在地波雷达航迹生成的过程中，由于干扰等原因造成的数据缺失，舰船航迹会出现间断，从而对航迹匹配与跟踪造成困难。为了解决这个问题，设......
为了解决sIB算法在稀疏数据集上的精度不确定的问题，本文介绍一种非常有效算法-面向有限稀疏数据顺序IB算法(fsIB)，fsIB采用了概率论......
提出了一种基于光学衍射成像原理的图像加密方法,并以具有两个随机相位板的自由空间衍射结构为例，说明该方法的原理。该系统加密过......
随着电子商务规模的不断扩大，用户需要浪费很多的时间才能从众多商品中找到自己想买的商品，这便是由于信息暴增导致的信息过载问题。......
作为基础工业的原材料，厚钢板广泛应用于锅炉、桥梁等承压设备的制造中，随着对设备运行可靠性要求的提高，对其原材料厚钢板的质量要求......
多输入多输出技术（MIMO, Multiple Input Multiple Output）因其天线间信道相互独立，能成倍地提高系统容量和频谱利用率而在现代移动通......
剖面图是地质研究，特别是石油勘探开发研究中最基本的地质图件，但目前对剖面图的处理、绘制还大都还停留在手工阶段，而人们应用计算机......
稀疏数据是指包含大量空值的数据，具有维度高、稀疏、模式易变等特点。稀疏数据在实际应用中的大量出现给现代的RDBMS带来了巨大的......
支持向量机(SVM)作为一种新兴的基于统计学习理论的分类算法，具有坚实的理论基础，巧妙的算法实现和卓越的性能。其核心思想是将一个......
在许多网上社群管理系统中(CWMS),为了管理其中的稀疏数据,大规模稀疏数据表(LST)相关的存储结构正在被越来越多的采用。一个LST通......
协同过滤(collaborative filtering, CF)是推荐系统中最常用和最成功的推荐技术之一。现实中的数据往往比较稀疏,用户之间缺少共同......
随着信息技术的不断发展,计算机需要处理的数据量和任务量日益增多,为了提高计算机程序的运行速度,越来越多的公司、科研机构开始......
近年来,数据挖掘技术迅速发展,半监督学习成为模式识别和机器学习领域研究的重点问题。监督学习算法依靠大量有标签数据进行学习,......
背景Meta分析是指收集一系列相关的研究分析结果并加以整合的统计分析方法。在临床实践中,经常会碰到没有直接比较的证据或者需要......
近年来,随着移动技术的广泛应用,面向移动对象的密度查询技术越来越受到研究者的重视。密度查询返回空间区域内未来某时刻对象数量......
板材结构大量应用于船舶制造中,焊接是板材连接的主要工艺手段,焊缝质量好坏直接影响船舶航行的安全性,也是保障船舶制造质量的重......
比较药动学研究贯穿药物研发的整个阶段,通过求算个体药动学参数,推测各处理因素间AUC、Cmax比值的90%置信区间,然后与事先设定的......
高能物理实验发展趋势使探测器阵列越来越大,数据路数越来越多,探测截面越来越小,于是不但触发率高(如10~6/s),而且每次触发要处......
本文针对OLAP前台工具实现过程中的两个难点进行探讨.在设计多维表时,参考了Analysis Services的多维数据集浏览器的显示方法,并对......
该文提出了一种基于ＮＡ假设的词性自动标注方法。该方法采用基于ＮＡ假设自动从无标注语料库中抽取性三元组数据，训练词性标注统计模型所需......
为了解决传统的基于协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏的问题,本文提出了一种基于用户兴趣概念格的推荐评分预测(RRP-UICL)方法.该......
随着信息技术的高速发展,人们对于信息的需求量也急剧增加。传统的时域采样定理指出,采样频率要达到信号最高频率的二倍以上才能无......
本文主要研究了压缩感知的理论和压缩感知在脉冲超宽带雷达中的应用，压缩感知（CS）理论是由Donoho，Candes，Tao和Romberg等人于2004年提出......
大数据时代的到来为城市智能交通水平的提升提供了更大的潜能。如何应对城市交通大数据快速分析的要求，深入挖掘其内涵规律，建立历史......
CT成像的实质是计算机层析成像,广泛应用于医学,地质探测等领域,对于检测物体内部信息是一种不可或缺的技术。当前医疗CT软件的主......
图模型被广泛用于表示和分析随机变量之间的因果关系以及条件独立性.图模型中主要包括有向无环图,无向图和链图.其中有向无环图,也......
Meta-分析方法是一种对具有相同研究目的的多个研究结果进行合并,并综合评价结果的统计学方法,该方法在循证医学领域有着广泛的应......
针对大型数据库中高维稀疏关系表空字段对存储空间的占用问题，通过利用传统行存储数据库模拟列式存储数据库的工作原理，设计了一种基......
主要研究了基于行列的混合数据处理方法,通过行列混合存储布局提供一种混合搭配的物理存储格式,不仅可实现实体的行式存储或列式存......
稀疏型机载激光雷达(LiDAR)数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充......
针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法。将项目的辅助信息送入卷积神经网络......
局部线性嵌入算法以及局部切空间排列算法是目前对降维研究有着重要影响的算法,但对于稀疏数据及噪声数据,在使用这些经典算法降维......
随着压缩感知（CS）理论的完善,逐步发展形成了基于该理论的新的信号处理技术。近年来,在石油地震勘探领域,基于该理论的随机稀疏数据......
本文基于贝叶斯Meta一分析给出了Jeffreys无信息先验B（1/2,1/2）时的链接分布，并将其进行推广，给出了先验分布为B（α，β）时的链接分布。......
传统挖掘算法不适用于挖掘高维稀疏数据集。提出了一种针对高维稀疏数据的频繁项集挖掘算法FIHS。FIHS引入了一种新的数据结构用来......
在对分布式SAR进行数据降采样下会信号的三维处理增加不少难题。其中在解决频域距离弯曲校正时，由于方位向的降采样使数据不再满足......
目的:只将稀疏MRI数据重建公式中的正则化项作为最小化的目标函数,避免在迭代过程中系统矩阵参与运算,以降低算法的运算量,提高稀......
