局部学习相关论文
为实现“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”目标,我国加快调整能源结构,大力推动可再生能源发展。其中,清洁无污染、分布广泛的风......
风能的间歇性、波动性和随机性会对电网造成巨大冲击,准确的风电功率预测对于制定发电计划和统筹调度至关重要,因此提出一种基于进......
数据挖掘是从大量数据或数据库中挖掘出有价值信息的学科,已经在诸多领域得到了应用。而聚类分析作为数据挖掘中一种不可替代的挖......
目前在工业生产过程中仍有很多关键变量没有在线实时检测的传感器,只能通过离线分析方法进行测量,但是,离线分析数据时间滞后较大,......
有监督学习,如分类与回归问题,其主要目的是学习输入变量与输出变量间的函数关系,从而用来对待测输入值进行预测。现实问题中,这类......
将局部学习算法引入到种子的近红外高光谱图像最优波段选择中，并建立偏最小二乘判别分析分类预测模型，实现少波段条件下的玉米种子的......
微生物发酵是典型的以间歇生产方式为主的技术性密集型产业，涉及到医药、食品、饲料、轻化工、环境治理等众多的工业领域，在国民经济......
该文着重研究将支持向量机(SVWs)应用于工业过程软测量技术的理论、方法和应用技术,并在此基础上研制开发了基于嵌入式系统的通用......
近年来，随着模式识别技术在各个科技领域中显得格外重要，作为模式识别技术的关键环节——特征提取技术，也受到了越来越多研究学者的关......
在图像处理和计算机视觉领域中,图像编辑具有重要的应用价值和研究意义。对于复杂的自然图像,由于其视觉模式分布的复杂性,往往难......
最优化问题是工程应用和科学研究中的基本问题。只有一个目标函数的优化问题被称为单目标优化问题，而同时需要优化多个目标函数的问......
网络无处不在,我们生活在一个网络的世界里面。网络影响着人们的日常生活行为与生产方式,这种影响是空前的。网络一般可以用图进行......
疾病诊断是医学领域的重要课题。各种医疗机构积累了越来越多的就诊样本数据,人工对样本进行疾病分类预测的结果限于经验、决策能......
半监督多类分类问题是机器学习和模式识别领域中的一个研究热点,目前大多数多类分类算法是将问题分解成若干个二类分类问题来求解.......
针对现有多核聚类方法较少考虑多核数据局部流形结构以及在多核融合时学习参数过多进而易受多核噪声异常等干扰的问题,文中首先提......
随着城市居民的生活品质和电气化程度的逐渐提高,作为与电网用户联系最为紧密的配电网的建设与发展,在新时代背景下面临着诸多的问......
随着全球化市场竞争越来越激烈,柔性作业车间调度在智能化制造研究领域受到越来越多的研究者们关注。良好的生产调度方法可以将有......
针对一类不确定多输入多输出非线性系统,提出了一种局部化鲁棒自适应控制方法.提出的方法采用了指令滤波反推进行虚拟控制律的迭代......
本文主要探讨图模型的学习问题。对于有向无环图的局部学习问题，提出了POLSL算法；进而探讨了当连续型数据服从非高斯分布，变量间有非......
支持向量机(Support Vector Machine)是建立在统计学习理论和最优化理论基础上的一种有效的解决分类问题的机器学习方法，并已在理论......
局部多核学习方法根据样本所在局部空间特性选择特定的核函数组合方式,具有较好的判别能力.本文提出了一种基于局部空间变稀疏约束......
在统计推断中,稳健性是指实际问题的数据来源与我们的模型假定有偏离时,所采用算法的结果受到的扰动很小,并且保持算法的预测性能.......
为改善软测量模型精度,提出了一种局部惩罚加权核偏最小二乘算法。该方法通过核映射将原始输入映射到高维特征空间实现对非线性问......
为克服人工蜂群算法搜索策略的局部搜索能力较弱且计算资源分布不均匀等缺点,提出了一种改进人工蜂群算法。首先对雇佣蜂和瞭望蜂,......
基于群体环境中个体agent局部感知和交互的生物原型，提出一种随机对策框架下的多agent局部学习算法．算法在与局部环境交互中采用贪婪......
特征选择已经成为一种对高维数据进行预处理的必不可少的手段.随着数据规模的爆炸性增长,传统的特征选择算法已经不能满足当前高维......
局部多核学习方法根据样本所在局部空间特性选择特定的核函数组合方式,具有较好的判别能力.本文提出了一种基于局部空间变稀疏约束......
配电网重构是配电网络结构优化的有效手段。考虑到系统运行的经济性,建立了以网络损耗最小为目标函数的数学模型,采用一种具有高效......
【摘 要】目前的初中教育中，很多教师只局限于教授给学生一些细节性的技术，例如教师只交给初中生打排球的姿势，让他们学会如何垫球，但......
本文提出了一种基于局部学习的遥感图像融合方法。其基本思想是在局部区域对融合图像与全色图像建立对应的局部线性关系。由于图像......
在明胶生产的提胶工艺中,胶液浓度是一个很重要的质量和控制参数,但是目前对明胶浓度的检测手段多为离线人工检测,不能实现在线实......
领域适应（或跨领域）学习旨在利用源领域（或辅助领域）中带标签样本来学习一种鲁棒的目标分类器，其关键问题在于如何最大化地减小领域间的......
随着机动车交通违法行为的增多,民众利用智能手机拍照举报式的监督模式应运而生.针对由手机拍照举报的静态图像的车辆识别问题,提......
针对领域适应学习（Domainadaptationlearning，DAL）问题，提出一种核分布一致局部领域适应学习机（Kerneldistributionconsistencybasedloc......
针对在求解半监督多标记分类问题时通常将其分解成若干个单标记半监督二类分类问题从而导致忽视类别之间内在联系的问题,提出基于......
局部多核学习算法（LMKL）是一种变系数的多核支持向量机算法,其利用选通函数局部的选取合适的合成核函数;但是其选通函数有严重的参数......
在软测量建模中,局部学习策略是解决过程时变特性及非线性的有效途径。为提高模型预报精度,提出了一种基于局部主成分分析的在线软......
经典的纳什均衡理论预测博弈的结果是基于参与博弈的个体的完全理性。随着博弈论思想引入到了演化生物学的研究中,个体行为和种群......
随着我国机动车保有量不断地增加,违章停车问题也逐渐增多。执勤交警受工作时间、人力等因素无法对所有违停车辆进行现场处罚,而定......
针对复杂工业过程的非线性、变量间的强相关性以及工况时变的特点,提出了一种基于局部KPLS特征提取的LSSVM建模方法。该方法通过属......
一直以来,最优化问题都是科学研究和工程实践的难点和热点。根据其所需要优化的目标函数的个数,优化问题可以分为单目标优化问题和......
当前,互联网已经成为人们生活中密不可分的重要组成部分。但同时在互联网海量的图像中,出现了大量有害的成人图像。检测并过滤互联......
随着科学技术的进步以及数据库应用的普及,数据挖掘技术已经成为近年来国际社会在信息决策领域的重要研究方向之一,同时,也是随着......
随着火电行业对节能降耗减排的关注,电站锅炉燃烧优化课题越来越受到人们的重视。燃烧过程中某些重要工况参数(例如飞灰含碳量)目......
This paper proposes a novel drifting modeling (DM) method. Briefly, we first employ an improved SVMs algorithm named wei......
