分类效果相关论文
＜正＞1研究亮点农村生活垃圾因其物理组成特性,适合采用"2+T"分类方法;公众主观态度是影响垃圾分类行为最重要的因素;"门前投放、......
研究年径流丰枯分类方法的效果,对流域水文分析和水资源管理具有重要意义.从年径流过程相似性、总量差异性、分布均匀性等3个方面,......
本文以南京市江宁区为例,在对CCD多光谱影像和HR全色影像光谱、空间分辨率质量、影像噪声分析以及影像中地物识别能力评价基础上,......
高分辨率遥感场景图像具有大范围、宽视野、数据量大且地物纹理信息丰富的特点。遥感图像场景分类旨在自动赋予遥感图像语义层面上......
Spiking神经网络是目前研究的最多的类脑神经网络，相比于传统的人工神经网络，Spiking神经网络是对生物神经元的精确建模，对信息的处理......
心音分类可用于检出异常心音、发现心血管病患者，在心血管病诊断方面能发挥重要作用，是基于心音信号的心血管病自动诊断领域的主要研......
目的 探讨使用随机森林的方法分析职业健康监护数据对职业人群焦虑情况的分类能力.方法 收集某企业职业健康监护数据，并使用GAD......
随着互联网的蓬勃发展，信息安全技术已变得至关重要。基于多媒体内容安全的信息隐藏技术经历十余年的发展，同样受到越来越多的人的关......
云类在地球大气环境变化中扮演着重要的角色。云类的生成、发展以及消散对于气象预报产生重要的影响。因此，快速准确的对云类别进行......
随着计算机的不断普及，互联网的快速发展，人们对传统的教学模式不再满意，而此时网络课程应运而生。传统教学模式以老师为主，老师和学生......
数据挖掘是当前人工智能研究领域非常活跃的一部分,是后者的核心内容之一。粗糙集理论是一种能够处理不精确和不确定性问题的数学......
蛋白质科学是生物科学的重要组成部分,蛋白质分类是蛋白质科学的热点研究领域。如今,模式识别与机器学习的广泛研究,快速的推动了......
重复序列在基因组中普遍存在，大量实验证实其在生物进化、遗传调控和基因表达等方面起着重要作用。目前，重复序列的发现与识别技术已......
基于统计学习理论的支持向量机算法具有坚实的数学理论基础和严格的理论分析，具有理论完备、全局优化、适应性强、推广能力好等优点......
本文对人脸识别相关问题做了一系列深入的研究，其中包括人脸识别的基本概念、人脸识别研究的背景和意义、人脸识别的发展历史、人脸......
人脸给人们提供了大量的信息,从而受到了广泛的关注。本文从人脸特征分析以及人脸区域定位两个方面进行了研究。如何有效地从人脸......
人脸面部表情能够从侧面展现人心以状态,体现出人的行为信息,为我们研究人的心里活动提供了可靠的依据,人脸表情识别是建立在人脸......
随着形式概念分析在数据挖掘、知识发现等领域的深入研究，其理论的扩展也开始受到越来越广泛的关注。三元概念分析作为形式概念分析......
随着科学技术的高速发展，人们获取数据的渠道越来越多，数据维数也急剧膨胀，如何对这些海量数据进行维数约简，从中提取对人们有用的信息......
二十一世纪以来，中国互联网行业得到了蓬勃的发展，网民规模也逐年攀升。微博是近年来互联网上越来越流行的消遣方式，上到政商名流，下至......
本文采用时频分析短时傅立叶变换和离散小波变换方法,结合变换后矩阵的奇异值作为分类特征矢量,对实测海区沉积物的回波数据进行了......
通过聚合经验模态分解(EEMD)算法把脉搏信号分解成一系列固有模态函数(IMF),分析各IMF的能量密度及其与原脉搏信号的相关性,对各IM......
较优的特征子集对分类精度有着很大的影响,因此特征选择一直是人们研究的热点.在综合序列前向选择算法(SFS)和广义序列前向选择算......
基于粗糙集理论的属性约简知识和关联规则进行纹理特征的挖掘处理,从而解决具有复杂纹理的物体的分类识别问题.首先,研究了物体的5......
本文研究训练样本数与测试样本数的分配情况对说话人的语音分类率的影响,采用将特征参数梅尔频率倒谱系数(MFCC)用在基于支持向量......
设计了一种新的空闲状态的检测方法，该方法采用公共空间频率模式（CSSP）算法和ARMA谱估计方法提取样本的空域和频域特征，利用贝叶斯......
研究维、哈、柯多文种信息检索中web文本分类问题。根据维、哈、柯Web文本具有结构信息的特点,提出了分类系统框架,采用了基于KNN......
随着生物医学的迅速发展，从医学文献中抽取蛋白质关系已经成为面向生物医学方面的自然语言处理任务中一项非常重要的任务。蛋白质关......
本文利用量子神经网络(QNN)较好的分类效果将其应用到变压器故障诊断中,宏观上收集数据信息,微观上通过修正量子间隔按一定的比例......
最近邻分类是用于模式识别的最简单而且最重要的分类方法之一,K近邻分类器已经广泛应用于模式识别和机器学习中。我们提出了一种基......
本文根据电站DAS数据的特点，把流形学习的技术引入到电站故障诊断中，研究了流形学习技术在典型时问序列数据集中的分类效果，提出了基......
本文从遥感彩色合成技术的光学原理入手，以中巴资源卫星(CBERS)CCD遥感影像为例，利用ERDAS软件对两种不同的彩色合成方案进行监督分......
本文针对鼻韵母an-ang、en-eng易混淆的现象,提出了一种以Mel频谱能量差异为区别特征的an-ang、en-eng分类器设计方法。实验通过大......
朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，针对其在小样本分类效果不好的情况，本文首次提出了用支持向量机进行改进，充分发挥二者优点，组......
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法,它能得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解,......
关联分类具有较高的分类精度和较强的适应性,然而由于分类器是由一组高置信度的规则构成,有时会存在过度拟合问题。本文提出了新的......
针对目前卫星云图分类研究大多集中于利用单一特征集结合分类器进行云团分类,从而忽略了各特征相结合具有的分类潜能问题,本文提取......
将Proximal SVM方法应用于入侵检测中，引入了权重矩阵分别改进了线性和非线性情况下的PSVM。PSVM方法简单、快速，类加权的方法则有效......
本文应用决策树分类方法,按照IGBP分类系统,对覆盖长白山部分地区的Landsat-7 ETM+影像进行了土地覆盖类型分类研究。论述了遥感数......
根据物理学万有引力定律和聚类分析特性,提出了一种基于万有引力思想的新动态聚类分析方法。该方法融合了超圆神经网络模型的基本......
本文研究尿沉渣图像中管型细胞的识别，并且提出了一种基于Adaboost的管型识别算法.Adaboost算法使用一组弱分类器的组合构造出最后......
