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随着传感器技术的不断提高,遥感影像的光谱分辨率越来越高,通常包含了几十到数百个波段,在为影像分类提供丰富的光谱信息的同时,也......
为了在给定的数据库及特定的使用场景下选取性能更高的数据库指纹，同时完善数据库指纹理论体系，对数据库指纹综合评价进行研究具有强......
针对当前财务危机预测中高维数据训练耗时大、预测精度低的问题,提出一种基于自组织映射(SOM)聚类与宽度学习系统的财务危机预测方......
液压系统具有重量轻,体积小,响应速度快,功率大,精度高和抗负载刚度高等优点,它广泛应用于造船,航空航天,冶金工业,建筑机械,农业......
时间序列数据通常是指一系列带有时间间隔的实值型数据,广泛存在于煤矿、金融和医疗等领域.为解决现有时间序列数据分类问题中存在......
针对当前单分类器融合算法不灵活的缺点,提出基于深度随机森林的新型组合分类算法.该算法先建立50～400深度的随机森林,然后训练找到......
时间序列分类是一个具有广泛实际应用背景的研究方向。由于受到数据采集过程中设备、采样技术、采样环境等多重因素的影响,获得的......
数据挖掘的一个重要方法是采用机器学习技术产生分类器.将分类器集成到一起将会大大降低分类错误率.传统的助推方法是适合任何分类......
目的 利用功能与结构磁共振成像数据,使用Adaboost集成分类方法区分轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)、阿尔茨海默病(......
情感作为人主观认识的一种高度概括,主要是由感觉、行为和思想等产生的心理生理状态。在人机交互领域中,情感计算是一个正在发展中......
为有效提高C语言中间表达式解读程序信息的能力,在结合C语言自身语言特点的基础上,引入流程控制图(Flow Control Graph,FCG)匹配自......
虚拟电厂技术已成为解决新能源/分布式电源并网调度问题的重要技术手段.然而虚拟电厂调度特性由多个不同类型电源共同决定,具有非......
近年来,不平衡数据分类问题存在于诸多领域中,由于不平衡分类蕴含的关键信息以及分类的困难受到越来越多研究学者的关注。传统的分......
生物信息学的研究处在一个数据爆炸的时代,近年来在基因组学、代谢组学、转录组和蛋白质组学等领域技术的进步,使得生物学家可以有......
随着网络通信、计算机科学与信息技术的发展,数据流作为一种新的数据形式在金融数据分析、网络监控、电信数据处理与传感器网络等......
随着大数据时代的来临,机器学习作为现代数据分析技术的理论基石,发挥了至关重要的作用,同时也面临着大大小小的挑战。分类问题作......
大数据引领了信息时代的重要变革,影响了经济、科技和社会等各个层面,大数据的其中一种形式以海量实时数据流的方式呈现。这些海量......
随着网络的高速发展和硬件水平的提高，互联网感知技术扮演的角色愈发重要。由于网络应用程序复杂化和个人隐私的重视，流量识别作为最......
目前,在所有的智能手机操作系统中,Android手机操作系统是市场上占有率最高的手机操作系统,但是由于手机应用市场的监管不够以及用......
场景解析是理解图像和视频至关重要的一步。作为近年来计算机视觉领域最活跃的研究方向之一,场景解析在自动车辆导航、遥感、地表......
获取最为精确的分类效果从来都是机器学习方法所追求的研究目的,大多数的机器学习分类模型,一般都是根据平衡数据所设计的,模型只......
以UG为设计平台，利用UG的二次开发工具UG/Open GRIP编制适合于客车设计应用的辅助程序，将开发完成的辅助程序集成分类形成便于在uG平......
为了准确提取个体运动想象脑电信号的最优时段和频段特征以及有效提高其分类准确率,结合卷积神经网络和集成分类方法提出一种多特......
集成学习是机器学习的一个研究热点,旨在通过组合一系列的基学习机对同一问题进行学习,从而获得更好的学习效果。但是,现有的集成......
在当前国家大力发展“普惠金融”，推动建设社会信用体系的背景下，大数据征信越来越成为学术界和金融界关注的热点问题。相比于数据的......
大部分数据流算法都是基于类分布大致平衡这一假设的,然而在现实世界中数据流中类的分布往往是不平衡的.同时,数据流中目标概念可......
提出一种面向概念漂移集成分类的基分类器三支过滤方法。首先基于信息熵理论计算出基分类器的不确定性值,并融合其准确性作为基分......
弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合......
针对现有的微阵列数据集成分类方法分类精度不高这一问题,提出了一种Bagging-PCA-SVM方法。该方法首先采用Bootstrap技术对训练样......
利用单一分类器构造的缺陷预测模型已经遇到了性能瓶颈,而集成分类器相比单一分类器往往具有显著的性能优势。以构造高效的集成缺......
为解决隐写分析中富模型的特征维数较高、冗余较大、不便于高效分类的问题,提出了一种基于蚁群聚类算法的降维方法。首先利用蚁群......
微阵列技术的出现使得从不同角度对生物体的多个参量同时进行研究成为可能。然而,微阵列数据样本小、维数高、非线性的特征成为实......
目前,针对不完整数据的集成分类算法没有考虑缺失属性之间的差异,在衡量各个子分类器的权值时仅仅考虑了数据集的大小以及包含属性......
单一次优非负基特征蕴含的人脸分类信息有限,分类精度受制于基特征的低维表示。针对非负矩阵分解(NMF)的弱分类特点,分析NMF的人脸......
目前关于概念漂移数据流的分类研究已经取得了许多成果,但大部分没有充分考虑到数据流中概念重复出现的情况,这将耗费大量的计算和......
针对网络异常检测方法难以对新型入侵提供更多有用信息的缺点,提出一种面向新型入侵的获取和分类方法。首先,为了改善整体检测性能......
针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特......
构造高精度分类模型是对基因表达谱数据分析的主要研究方向之一,但提取不同特征空间产生的分类效果有很大差异,而集成分类系统在一......
入侵检测问题可以模型化为数据流分类问题,传统的数据流分类算法需要标注大量的训练样本,代价昂贵,降低了相关算法的实用性.在PU学......
现实生活中普遍存在冗余属性数据集，传统的支持向量机（SVM）集成分类方法需要耗费更多的时间进行运算，而且分类性能不够理想。针对传统......
由于甲状腺发病率高且图像良恶性难以分辨,提出一种改进模糊支持向量机(FSVM)结合语义特征的甲状腺图像分类方法。通过概率潜在语......
针对微博的情感分类方法多种多样,但是他们的效果各有千秋。因而选取了两种比较典型方法:一、基于支持向量机(SVM)的方法,二、基于......
集成分类通过将若干个弱分类器依据某种规则进行组合，能有效改善分类性能。在组合过程中，各个弱分类器对分类结果的重要程度往往不一......
钓鱼网站每年在电子商务、通信、银行等领域给用户造成极大损失，成功有效的防范钓鱼网站成为一项艰巨任务。本文通过对实际数据的分......
提出一种用组合多分类器融合局部信息进行人脸识别的方法。人脸识别过程中图像样本间的相似度可建模为“类内差”和“类间差”两种......
为提高管道状况异常检测的识别率和实时性,提出基于禁忌搜索的半监督K-means聚类和C4.5决策树的集成检测方法.在禁忌搜索中引入代......
提出一种基于分类器相似性加权和差异性集成的数据流分类方法.用最新基分类器作为参照分类器,代表数据流中即将出现的概念,基于此......
眼底图像中硬性渗出的检测对于糖尿病性视网膜病变（简称＂糖网＂）的早期诊断具有重要意义。为了实现眼底图像中硬性渗出物的自动检测,本......
