统计学习相关论文
本文就统计学习与文科大学生就业能力提升的关系进行了探讨。通过文献研究，发现统计学习对文科大学生就业能力提升有着重要意义。进......
光学遥感图像中云层会对地面信息进行不同程度的遮挡，造成了地表观测信息的模糊和缺失，极大地影响遥感图像的成像质量。因此，对遥感图......
作为语言知识的一部分，语言的统计信息在语言的习得和加工中起着重要作用。但在汉语习得领域，研究者关注的焦点大多还局限于频次，对其......
针对交通流参数预测在智能交通系统中的重要性，为寻求更实时准确的预测方法，对联合时空特征的交通流参数预测方法进行综述。以交通时......
应用程序编程接口（API）技术为程序开发提供了便利,为针对复杂问题的成熟解决方案拓展了复用,被认为是解决软件危机,提高软件开发质量......
为提高电网公司防灾减灾能力,考虑电网、气象、地理等因素,从统计学习的角度提出一种台风灾害下停电空间预测方法。首先,以1 km×1......
随着网络安全技术的更新迭代,新型攻击手段日益增加,企业面临未知威胁难以识别的问题.用户与实体行为分析是识别用户和实体行为中......
随着数字经济时代的来临,基于互联网、移动互联网以及人工智能技术的经济活动每时每刻产生了海量大数据,这些海量大数据又反过来驱......
目的 基于统计学习方法探讨癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、糖链抗原(carbohydrate anti-gen,CA)125、CA15-3和CA19-9四......
伴随着计算机算力和互联网数据量不断地增长,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了巨大的成功,但缺乏可......
在如今信息数据的时代,对于数据的处理也得到重视,尤其是数据的分析与预测,而基于数据的机器学习,是通过观测数据寻找出样本的规律......
对于统计学习中的优化算法,一直吸引着许多学者进行研究.本文主要针对统计学习,对于二分类数据集进行分类时,提出了两种新的优化算......
我国重大滑坡事件频发,滑坡灾害安全问题突出,滑坡减灾防灾形势严峻。由于三峡工程的建设,使得三峡库区成为了我国滑坡灾害的重灾......
为对海洋水质污染治理提供科学的理论基础,在统计学习理论框架下提出一种海水水质预测模型.结构上,该模型由数据降维、非线性逼近......
支持向量机(SVM)是机器学习领域一个研究热点,而统计学习理论中的学习过程一致收敛速度的界描述了采用ERM原则的学习机器的推广能......
传统的由L范数导出的二次规划支持向量机算法,在小样本、高维数据的分类问题中做出了不平凡的贡献,但在数据量很大时,所需的计算时......
学评教在“以学生为中心”的教学体系中发挥着极为重要的作用.然而,现有的学评教过程存在分数差异大、影响因素多、主观噪声强等缺......
网络流的准确分类是许多网络研究工作的基础，一直是网络测量领域的研究热点，近年来涌现出许多新颖的流量分类技术。简要介绍流量分类......
在分类问题中采用基于后验概率的支持向量机,能够得到更多的信息,也更接近真实情况,所以在实际问题中可以获得更好的分类准确性.对......
为了保证机组运行的安全、稳定、经济、高效,准确地预测协调系统动态特性显得尤为重要.支持向量机(SVM)是在统计学习理论上发展起......
支持向量机(Support vector machine SVM)是统计学习理论(Statistical learning theory SLT)发展出的一种通用学习方法.论文在介绍......
垃圾短信是近年来困扰手机用户和运营商的一大难题。在分析现有短信监控系统不足的基础上,结合文本分类技术和行为识别技术,设计了......
电力系统的发展对电网的稳定运行提出越来越高的要求.通过电网概率潮流计算,可以有效统计各潮流量的数字特征,从而运用于电力系统......
普通高中信息技术中的人工智能初步课程涉及数学、编程、计算思维等多个领域,学习难度较大.而且,我国现阶段高中人工智能专业师资......
基于数据的深度学习方法在自然语言处理领域方兴未艾,但种种问题也开始显现.语言的经典的组合原则被打破,让机器“理解”语言变得......
针对工期和总流水时间的两目标置换流水车间调度问题,提出一种改进的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。为了改进非支配解集的质......
基于位置的数据服务在为用户提供生活便利的同时，不可信第三方无边界地采集个人位置、轨迹模式等信息，进行位置行为关联等分析行......
图像内插技术是一项根据一幅低分辨率图像估计它的高分辨率图像的技术，在视频监控、医疗、高清电视等领域具有着广泛的应用。本文首......
数据降维算法的研究在传统的模式识别、生物特征识别、计算机视觉以及数字图像处理等领域都具有非常重要的理论和实际价值。本文主......
对象检测问题是计算机视觉领域的热门问题之一,也是计算机智能化的重要标志。本文所研究的是对象检测中的特例-人体检测问题。人体......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的,是一种优秀的基于数据的机器学习算法,是一种功能强......
语音识别是人机交互技术的基础,是语音信号处理的一个重要方面,有着广阔的应用前景,对语音识别进行研究具有重要的理论价值和实际......
与2D成像技术相比,3D成像技术能给终端用户带来震撼和逼真的临场体验,因此在研究领域和应用领域受到了极大的关注,并被广泛地应用......
该文使用了贝叶斯统计学习的逼近推理方法来求解计算机视觉中的不适定问题,主要研究工作集中在立体匹配、多视立体匹配和图像恢复......
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)具有统计学习理论(Statistical learning theory, SLT)的坚实理论基础,而且具有完美的数......
支持向量机在学习模型中运用了统计学习中的VC维理论和结构风险化原则，具有很好的泛化性能，在小样本学习问题上表现突出。本文对支持......
自动人脸识别的研究有着重要的学术价值和广泛的应用前景。本文沿着统计学习与融合的思路对人脸识别中的对齐、特征表达和分类器的......
随着社会经济的发展，各种大型公共场所中的人群聚集现象愈加频繁。智能化的人群监控与管理，具有深远的研究意义和迫切的实际需求。本......
基于统计学习理论的支持向量机方法由于具有全局最优和良好的泛化能力,在近几年无论在理论上还是在应用上得到了广泛的研究,并取得......
支持向量机是以统计学习理论为基础的一种新型数据驱动的学习机,内模控制是一种基于过程数学模型进行控制器设计的控制策略。本论......
在科学、经济、工程等许多应用中都存在着在历史数据的基础上预测未来的问题。时间序列预测是预测领域内的一个重要研究方向。它是......
车牌自动识别是模式识别领域一个实现困难、且尚未被完全解决的应用问题。 本文对车牌自动识别中的关键技术一车牌检测作了较为......
