集成分类器相关论文
为解决传统网络异常流量特征选择方法存在的准确率与效率较低问题,提出一种基于集成分类器的网络异常流量特征选择模型设计方法.仿......
手势识别相比于人脸识别、行为识别等更具有直观性和简洁性,因此手势识别广泛应用于人机交互中。为了进一步提升手势识别的综合性......
近年来,机器学习随着人工智能的火热得到了如火如荼地发展,在推荐系统、机器翻译、语音识别等领域得到了广泛而成功应用。但是,随......
脑卒中患者意识障碍的检查和检测耗时耗力且非连续,采集脑卒中患者的脑电信号,以研究有意识障碍与无意识障碍的脑卒中患者的自动分......
针对最低有效位(LSB)匹配隐写,本文根据其对图像直方图具有低通滤波作用的特点,提出了基于残差直方图和直方图残差的隐写检测算法.......
目的研究一种用于inter-patient范式下对心律失常心电（ECG）信号进行分类的分类器，提高自动分类的准确度，解决心律失常人工诊断的局限性......
针对提取的多通道EEG(脑电信号)的CSP(共空间模式)算法在空间滤波上具有很好的性能,但是CSP算法无法体现EEG信号的时域和频率特性,......
蛋白质的三维结构决定其生物功能,同种折叠模式的蛋白质功能相似。自然界中的蛋白质结构约十万种而折叠模式的总数还不到一千。因......
人体行为识别应用技术是机器视觉中一个重要的领域,具有极大的挑战性和吸引力,应用领域主要集中在智能安防监控(如医院、交通、家......
随着数字多媒体逐渐成为人们传递和获取信息的主要方式，以数字媒体为载体的现代隐写术得到前所未有的发展。然而，据统计目前隐写术大......
功能磁共振成像(fMRI)研究表明静息状态下功能相关的脑区间存在着低频、同步的自发神经活动，而且这种同步活动具有重要的生理意义。......
集成分类器算法(Boosting)是当今机器学习领域最成功的分类算法之一。Boosting算法在大部分标准测试集上的表现出了良好的分类性能......
分布式数据流挖掘日渐成为数据挖掘领域的一个新的研究热点。分布式数据流不仅具有数据量大，速度不断变化，潜在无穷多等典型的数据流......
在现实生活的很多应用中,数据流这种新型的数据随处可见,例如：网络事务日志、电话呼叫记录、信用卡交易以及传感与监控系统等。相对......
随着网络技术的日益普及和飞速发展，许多像实时监控系统、通信网络和无线传感器网络等新的领域产生了海量的、实时连续的且动态变化......
随着人类基因组计划的发展,DNA微阵列技术作为一项革命性的技术应运而生。它可以自动、快速、高效的检测成千上万个基因的表达情况......
在数据挖掘中要面对三大挑战性问题:挖掘方法、挖掘对象和挖掘约束,分类问题是三大挑战中的挖掘方法问题。早期的分类的效果一般以......
目前很多实时系统以空前速度产生巨量的数据,这对数据挖掘方法研究一直是一种挑战。常见的数据流包括网络事务日志,电话接听记录,......
现在每天都有大量数据需要提取和分析,数据挖掘技术在许多实际应用中获得巨大成功,分类模型已经在许多应用场合得到广泛应用,如原......
人脸是人类一出生就具有的,可以作为人类在网络时代的信息交互的一种凭证,它具有独立性、唯一性与不被复制性,而且还具有各种立体......
目标检测是模式识别和计算机视觉领域的重要研究课题之一,在军事侦察、智能交通、视频监控、人机交互等领域具有广阔的应用价值。......
近几年来，随着信息科学和传感器技术的进步，基于传感器的人体行为识别获得了极大的发展。其中基于可穿戴传感器的行为识别作为移动式......
人类基因组测序的完成导致未知功能和结构的蛋白质序列数目飞速增长,使用传统的生物数据处理方法认知这些蛋白质不仅耗时耗力耗材,......
随着信息科学技术的不断发展进步,物联网、智慧城市、社交网络、精准医疗等事物不断融入并影响我们的日常生活工作。互联网作为信......
自从计算机技术得到长足发展,人类获取和存储信息的能力快速增强。这些信息来源复杂,且常常包含着噪声信息和大量冗余信息,利用这......
随着大数据时代的到来,互联网环境中的数字图像呈现爆炸式增长。近年来,攻击者将恶意代码或程序隐藏在图像中并进行大规模分发,数......
在地质及油气勘探中,通过钻探采集深层岩芯样品进行放射性测量对深部矿产资源及油气资源开发具有重要意义。现场低本底伽玛能谱测......
在一些实际应用中随着时间不断产生的数据可以看作是非平稳环境下的数据流,即数据的分布是演变的,数据流中的这一现象又被称为概念......
随着大数据时代与后基因时代的到来,海量功能未知、结构复杂的蛋白质序列信息涌入生物数据库。探索这些蛋白质序列的相关信息己成......
随着经济全球化步伐的加快,互联网的蓬勃发展给人们带来了各方面的便利。微博文本蕴含着与人息息相关的海量信息,通过对微博文本进......
由于复杂的工业过程数据具有高维属性、非线性和含噪声等特点,通常难以对其进行准确地分类和识别,为此本文提出了 一种基于自组织......
由于运动想象脑电信号的信噪比较低,特征提取和特征选择比较困难,无法获得较高的分类准确率。针对上述问题,该文提取了时域、频域......
面对高维度的特征集和大规模的样本集,隐写分析技术对分类器的要求越来越高.本文在集成分类器的基础上提出了一种面向通用隐写分析......
集成分类器使用多个分类器来达到比单个分类器更精确的分类结果.论文中提出了一种新的多分类器入侵检测系统模型来提高整体的检测......
目的针对药品生产包装过程中常出现缺陷泡罩包装药品的问题,研究一种基于多特征构建与集成分类器的泡罩包装药品缺陷识别方法。方......
目的:讨论Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器对新疆哈萨克族食管图像分型中的分类能力。方法:使用Matlab图像处......
现在的世纪是质量的世纪,高质量的产品与服务是大到国家小到企业的一致追求。产品质量的提高离不开对生产过程的控制,而且随着产品......
车轮作为地铁车辆的关键部件，其不仅承受着车体载荷，而且充当着车辆频繁制动中的摩擦副，承受摩擦中的热负荷。在地铁车辆频繁提速，载重......
在互联网领域,数据集是随着时间的推移不断产生的,所以在完整的数据集上进行机器学习是个几乎不可能的事情,这就需要学习器能够不......
好的泛化能力是分类器研究的最根本目的。集成多个基本分类器以获好的泛化性能是近些年分类器研究领域的热点。AdaBoost算法是提出......
针对以往时间序列分类技术忽略了数据间自相关性对算法影响的不足,通过对传统决策树算法进行扩展,提出了序列熵和序列对信息增益的......
针对图像隐写分析中,集成分类器的基分类器精度较低、分类器种类单一的缺点,提出一种结合旋转森林变换与多分类器集成的隐写分析算......
探讨Bagging、Adaboost、Random Forest(RF)三种集成分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用.使用Matlab软件编程并提取图像的灰......
