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知识图谱表示学习方法旨在将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维连续的向量空间.由于知识图谱本身具有数据稀疏性的问题导致学习出......
RNA二级结构预测一直是生物信息学上的难点和热点。RNA二级结构预测对于生物医学和探索生命的起源都有着非常重要的现实意义。根据......
针对大数据维数高、非线性强、噪声敏感、故障特征信息冗余、部分历史数据类别标记信息可获取等特点,对适用于非线性数据的t-SNE无......
局部保持投影作为一种无监督的维数约简方法,没有充分利用样本的类别信息,易导致聚类效果不理想.为此提出了一种基于类别信息的改......
近年来，知识表示学习受到了广泛关注，其旨在将知识图谱中的实体和关系表示为稠密低维的实值向量，以便高效地计算实体和关系之间的语义......
计算机视觉是当今人工智能领域中极为热门的研究方向，而静态图像和动态视频作为视觉媒介中最为常见且重要的两种形式，对其包含的语义......
说话人识别技术作为身份识别应用中的重要技术之一，以其无需密码、无需个体接触、识别设备成本较低等优势，广泛应用于各种身份认证系......
概念规律如记忆项间的类别关系如何影响视觉工作记忆容量是一个有争议的问题.针对该问题,学界存在两种预测截然不同的假说:(1)混合......
基于非负矩阵分解理论,提出一种新的有监督的特征提取方法,它具有二个特点:一是在特征提取过程中它直接利用训练样本的类别信息,二......
在图像标注的工作中,概率主题模型的图像标注是图像标注研究领域的一个重要分支,旨在通过学习图像语义进行图像标注,近年来备受研......
基于地理位置的社交网络(Location-Based Social Networks)的普及为人们提供一个通过用户签到的历史位置信息来了解他们的行为和喜......
随着网络和电子商务的快速发展,信息的爆炸性增长在给人们带来便利的同时,也给人们带来了如何在大量信息中选择所需求资源的困惑。......
问题分类(QC)是智能问答系统的关键技术之一。问题分类与文本分类相似,其目标是为每一个自然语言问句分配一个类别标签,此类别代表......
随着网络和存储技术的不断发展,越来越多的数据呈现出数据量大、维数高等新的特点。这些海量的高维数据包含更加丰富信息的同时,也......
毫无疑问,当今是互联网的时代,互联网可谓无处不在,也已成为人们进行快速查找的首选方式。在工作和生活中,我们通常都使用互联网查......
基于文本写作常采用一个意思由多个不同写法的单词来表述,研究词义文本分类法被用来替代使用关键词分类算法以提高分类准确率.分析......
毫米波雷达通过发射宽带信号获得目标的结构信息。在毫米波一维距离像的识别中,有监督特征选择算法选择的特征子集相比无监督特征......
随着通信、互联网技术的发展和智能终端的普及，基于用户投票排序的算法发展迅速、应用广泛。算法中大多包含发布时间和投票打分......
本文利用回波的距离维信号来进行识别空间目标。目标的雷达散射截面(RCS)包含了丰富的目标类别信息,有效地利用目标RCS特征对空间......
围绕紧急信息的报送,我们不断强化措施,在健全完善“三个机制”上做文章、下功夫。(一) 健全预(?)反馈机制。任何紧急情况的出现,......
本文对组织机构名的自动分类问题进行了较深入的研究，并提出了三种分类方法。方法一将中文组织名的分类问题转化为序列标注问题......
话题跟踪的目的是将新的新闻数据分配到已知话题中，对把握新闻发展趋势和进行舆情分析具有重要作用。本文深入分析了几种基于向量空......
传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类......
本文通过统计的方法抽出各类特有的关联词对对特征空间扩充,在不需要任何特征选择保留样本完整信息的前提下,相比仅以词为特征的KN......
针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class D......
提出了一种结合加权特征向量空间模型和径向基概率神经网络（RBPNN）的文本分类方法．该方法针对传统的文本特征提取方法的不足，根据文本......
针对基于位置的社交网络(Location-Based Social Network, LBSN)中用户签到数据的高稀疏性问题及用户隐私问题,提出了一种混合推荐......
为了利用样本的局部结构信息与少量标记样本的类别信息,提出了一种基于局部学习的受限非负矩阵分解算法,并应用于数据表示.为了考......
邻域保持嵌入通常被广泛用于发现高维数据的固有内在维数。为了充分利用样本的类别信息,构建了一个具有判别信息的邻接矩阵,其可以......
在使用估计器对扩展目标进行跟踪时,算法的精度会受到系统演化模型选择的影响.针对该问题,本文提出将扩展目标的形态信息直接作为......
LLE是一种无监督的非线性降维方法,广泛应用于人脸特征提取,但是该方法缺乏样本点的类别信息。提出了一种新方法,在LLE的基础上引......
局部保持投影算法可保持数据的局部结构,但其无法实现异类相似样本的有效分离,针对此问题,提出了一种融合样本先验类别信息的局部......
本文对自动线中彩釉砖进行等级分类的机理进行分析。简介硬件系统的基本原理和详细介绍分拣操作的软件处理方法。......
局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似,但LPP作为一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此......
作为拉普拉斯映射(LE)的线性近似而提出的局部保持投影(LPP)方法,同时具备流形学习方法和线性降维方法的优点,因而在数字识别、人......
从两个方面综述了高水平视觉表征中客体与位置的联系,即客体信息影响位置记忆和客体-位置捆绑。其中,客体信息影响一般的位置记忆......
非负矩阵分解(NMF)是一种有效的子空间降维方法,凭借其可解释性在人脸识别方面有着较好的应用。而增量式非负矩阵分解(INMF)利用近......
为更好的保持高维故障特征的局部流形结构,对局部保持映射(LPP)进行改进,并提出了基于融合类别信息局部保持映射(MLILPP)维数约简......
图像检索是计算机视觉领域的一个重要分支。其主要目的是从图像数据库中找出与查询图像相似的语义图像。传统的图像检索方法是在查......
目的基于生成式对抗网络的超分辨模型(SRGAN)以感知损失函数作为优化目标,有效解决了传统基于均方误差(MSE)的损失函数导致重建图......
提出一种基于类别信息的分类器集成方法Cagging。基于类别信息重复选择样本生成基本分类器的训练集,增强了基本分类器之间的差异性......
随着互联网技术的快速发展和广泛应用,信息资源增长的速度越来越快,媒体数据的呈现方式也越来越丰富,由单一的文本表示扩展为文本......
基于不同的分类算法针对特性迥异的语料数据进行分类,其分类效果往往不同。通过研究分类算法针对专门语料库与自建语料库分类效果......
流形学习算法在模式识别领域有着重要应用,针对文本分类数据的特点,提出一种基于邻域选取进行修正的局部线性嵌入算法,用带有权值......
