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航海雷达仿真研究
【出 处】
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华南理工大学
【发表日期】
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2020年1期
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序列数据分类是数据挖掘领域的热点问题,该任务的本质是为给定的序列分配一个预定义的标签。针对序列数据的分类问题,已有许多研究工作,它们大致可以分为以下三类:基于特征、基于距离和基于模型的方法。前两类方法由于人工特征的设计和距离计算,将消耗大量时间且需要专业的背景知识,同时这些方法很难建模序列的依赖关系和提取多尺度特征,而随着深度学习的发展,神经网络模型依靠其模型结构和反向传播算法可以端到端的提取样本
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