多类别分类相关论文
近年来随着多种小型智能探测设备的出现(如无人机、小型智能车等),给传统雷达目标识别方法带来了巨大挑战;在使用雷达对此类小型目......
目的 开发一套基于深度学习的内镜下胃黏膜多病灶辅助识别系统并评估其识别胃黄斑瘤、糜烂、息肉、黏膜下隆起4种病灶的有效性.方......
多类别分类已经成为机器学习问题的重要组成部分.已经开发出很多的算法来解决这个问题.一种方法是直接将多类数据进行整体优化处理......
随着信息化的高速发展，世界变成了信息的海洋，如何从大量信息中迅速有效地提取所需信息成为急待解决的问题。由于分类可以在较大的程......
铁路安全监督在保障铁路安全运营过程中起到重要的作用,相关部门每天都会进行大量的安全监督工作,并形成相应的文本记录。依据安全......
由于乳腺图像特征维度大、特征交叉性高及有很高相似性,导致特征分类准确率不高,运行时间长,效率相对低下.提出一种基于PCA-RF进行......
支持向量机作为一种新的基于统计学习理论的机器学习方法，是对传统的机器学习方法的一个很好的替代，其在小样本、高维空间和非线性情......
为提高图像中对象定位技术的处理效果,对对象定位技术和分类技术的融合进行了研究。针对大规模、多对象类别的图像对象定位问题,提......
着重研究了模糊决策函数的隶属度计算方法,提出了一种新的隶属度计算方法—基于样本均匀度的隶属度方法。同时,将提出的方法应用于......
在One-Class基础上发展起来的超球支持向量机算法能有效地解决多类别分类问题.但是原始的超球支持向量机算法仍有很多需要改进的地......
针对多类别分类超球支持向量机算法的重叠区域数据分类问题,提出了一种混合策略决策算法.首先对超球相交区域的数据分布情况分析得......
文章主要探讨了支持向量机在数据挖掘中的应用问题.在对中心型支持向量机的研究改进过程中,结合增量型支持向量机算法,将问题域扩......
本文论述了基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)的铜矿成矿概率估计系统的设计思想和实现方案。分类是采用联合的支持向量......
针对层次型多分类算法中二元分类器度量标准选择不合理而导致模型分类效果较差的现象,提出基于Hellinger距离矩阵的新度量方法.结......
高维数据分析已成为在许许多多科学领域广受关注的热点,包括基因组学、经济学以及健康科学等等。例如,随着基因组学的进步,通过微......
随着数字化校园的推行,利用大数据和机器学习算法识别真正困难的大学生,实现助学金公平发放,可为高校资助问题提供技术支持和辅助......
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,因其可以避免过拟合的优越性质现已广泛应用于人工智能的各个领域。本文依据支......
轨迹分析是解决视觉监控系统中异常检测问题的重要途径。文章将对轨迹进行采样得到的坐标点集作为特征向量,利用SVM训练分类器,并......
有向无环图支持向量机（ DAG-SVM）对于N类别分类问题,会构造N ×（ N-1）/2个支持向量机分类器（为每2个类构造一个支持向量机）,DAG-SVM......
脱机手写体汉字识别是模式识别研究领域中的难点,但是由于脱机手写体汉字识别有广阔的应用背景(如金融表单自动处理、自动阅卷等),......
肿瘤是人类面临的一大灾难,任何有关肿瘤的检测、诊断和治疗的研究,毫无疑问都具有重要的意义。不同肿瘤亚型具有不同的特征,从基......
针对不平衡分类中小类样本识别率低问题,提出一种基于主动学习不平衡多分类Ada Boost改进算法。首先,利用主动学习方法通过多次迭......
肿瘤等恶性疾病的准确判别对治疗具有重要的意义。有很多肿瘤在患病初期的临床症状并不明显,或者说与其它疾病的症状比较相似,无法......
智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System)利用通信技术、控制技术、传感器技术、运筹学、人工智能和计算机技术的有效......
针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码......
多类别分类问题一直以来就是机器学习领域中的重点研究对象,随着互联网络以及数据挖掘技术的不断发展,如何准确快速地处理类别数较......
有向无环图支持向量机(DAGSVM)是一种以有向无环图作为拓扑结构,支持向量机作为分类器组合而成的多类分类器,它通过层次结构实现了......
