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[学位论文] 作者：董爱美,,
来源：江南大学 年份：2016
模式分类是机器学习的一个重要研究分支。传统模式分类包括监督分类和无监督分类两种方法,其训练数据集要么是带标签数据,要么是无标签数据。随着新应用的不断出现,训练数据...
[学位论文] 作者：董爱美,,
来源： 年份：2004
不断增长的复杂性、多样性和相互关联性是当今系统的共同特征。传统的面向功能开发方法，已逐渐不适应越来越复杂和多变的需求，其成果不能很好地得到重用。用面向对象的建模技术......
[期刊论文] 作者：董爱美,
来源：山东轻工业学院学报：自然科学版 年份：2010
文中对统一建模语言UML中的用例图、时序图和协作图进行了深入研究。所提到的建模技术是以UML的图表符号为基础的。UML图表符号提高了需求模型的可理解性、可追踪性、可验证...
[期刊论文] 作者：董爱美,王士同,
来源：自动化学报 年份：2014
在机器学习中,迁移学习被证明能有效使用一个领域信息提高另一个领域中受训模型的分类精度.迁移学习总是假设相关领域间共享某些隐含因素,但在当前的迁移学习方法中,该部分隐...
[期刊论文] 作者：侯莲环,李丽,董爱美,
来源：青岛医药卫生 年份：1998
近年来,我院收治颅内血肿病人132例,由于观察细致。处理及时而收到了良好的治疗效果,现报道如下。 1 临床资料 1.1 一般资料本组132例,男95例,女37例;年龄7～81岁,平均39岁。发...
[期刊论文] 作者：董爱美,毕安琪,王士同,,
来源：计算机研究与发展 年份：2016
为解决来自不同但相关领域的大量无标签数据和少量带标签数据的分类问题,首先构造一个联系源域到目标域的共享特征空间,并将该空间引入经典的支持向量机算法使其获得迁移能力...
[期刊论文] 作者：郑秋玉,董爱美,李本营,李志刚,,
来源：齐鲁工业大学学报 年份：2020
针对当今在多模态数据处理过程中存在的两个问题:1)多模态数据中存在冗余信息和噪声;2)如何平衡多模态数据间的关系,我们提出了一种低秩表示和稀疏自动编码器相结合的情绪识别方法(Low Rank Representation and Sparse Automatic Encoder Classification,LSC)。......
[期刊论文] 作者：毕安琪, 董爱美, 王士同,,
来源：计算机研究与发展 年份：2016
为了解决数据流动态聚类问题,提出了一种概率化的基于代表点聚类算法.首先,基于概率框架给出了AP(affinity propagation)聚类算法和EEM(enhancedα-expansion move)聚类算法...
[期刊论文] 作者：孙立芹,董爱美,姜洪胜,
来源：山东轻工业学院学报：自然科学版 年份：2009
通过对山东轻工业学院长清校区木本植物种类调查、鉴定，共有木本植物43科、78属、141种（含变种、栽培变种、变型），分析了校园绿化中存在的问题，提出了校园绿化的工作方向和引种方......
[期刊论文] 作者：鹿国俊,董爱美,马倩,曹玉娇,
来源：中国现代医药杂志 年份：2013
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，近年来患者有年轻化的趋势，严重威胁妇女的健康llJ。随着微创活检技术的开展，乳腺癌的早诊断、早治疗成为可能．手术治疗是乳腺癌重要的治疗手段，相......
[期刊论文] 作者：鹿国俊,董爱美,马倩,曹玉娇,
来源：中国现代医药杂志 年份：2013
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,近年来患者有年轻化的趋势,严重威胁妇女的健康[1].随着微创活检技术的开展,乳腺癌的早诊断、早治疗成为可能,手术治疗是乳腺癌重要的治疗手段...
[期刊论文] 作者：黄成泉,王士同,蒋亦樟,董爱美,,
来源：控制与决策 年份：2015
核化一类硬划分SVDD、一/二类L2-SVM、L2支持向量回归和Ranking SVM均已被证明是中心约束最小包含球.这里将多视角学习引入核化L2-SVM,提出核化两类多视角L2-SVM(Multi-view...
[期刊论文] 作者：黄成泉,王士同,蒋亦樟,董爱美,,
来源：电子与信息学报 年份：2016
坐标下降(Coordinate Descent,CD)方法是求解大规模数据分类问题的有效方法,具有简单操作流程和快速收敛速率。为了提高罗杰斯特回归分类器(Logistic Regression Classifier,LRC)的泛化性能,受v-软间隔支持向量机的启发,该文提出一种v-软间隔罗杰斯特回归分类机......
[期刊论文] 作者：董爱美,王士同,蒋亦樟,黄成泉,,
来源：控制与决策 年份：2014
针对跨空间数据相似度学习问题提出的跨空间相似度学习(CSAL)算法表现出了良好的性能,并已成功地应用于各类推荐系统中.但构建一个完善的推荐系统,其待处理的数据量常呈现大...
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