分类问题相关论文
信息技术发达的当下,细腻而丰富的数据让每个人都无处遁形。面对这些隐含敏感信息的多维度、细颗粒数据,如何安全开展数据研究是一......
人工智能中的推理研究表明人类大脑很多时候并不是完全基于精确推理的,现实世界的信息是不完备的。一方面,信息往往具有不确定性,......
引入领域知识以辅助机器学习已逐渐成为人工智能领域重要的研究方向之一,反绎学习是一种将机器学习与逻辑推理互促结合的新型机器......
基于视觉的目标物体位姿识别具有广泛的应用场景,例如利用机械臂完成目标工件的抓取,分拣与姿态调整等等。当前构建一套成熟的物体......
本文考虑变量中包含设计主变量和交互变量的分类模型.对于此类模型,使用常规工具分析高维数据是非常具有挑战性的,原因在于大多数......
学位
如今的深度学习算法，大多需要通过海量的数据集来训练神经网络，然而在很多应用场景下，获取样本十分不便，从而导致样本数据十分匮乏。而......
伴随经济发展和社会服务需求，家政服务业发展的步伐日益加快。截至2019年初，家政服务从业人员已超过3000万人，家政市场需求也同样呈现......
脑机接口是一种能够让人的大脑信号与计算机进行直接交互的系统。目前，人们已经提出了多个专门针对脑机接口中脑电图数据的卷积神经......
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......
船只作为人类海上活动最重要的载体，在边境管理、环境保护、交通监控以及海上搜救等方面发挥着重要作用。星载合成孔径雷达(synthet......
SVM算法是一种新型的结构化机器学习算法,它是将分类问题和回归问题转化成为二次规划问题.这种转化的优点是:使分类更加精确,克服......
分类问题是模式识别领域的核心内容。至今，神经网络、决策树、支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)等智能方法已经被广泛应用于分......
本文设计了一种树型结构的演化决策树算法。基于分类准确度、演化决策树的高度和演化代数等，提出了一种适应度函数。针对树型结......
随着信息技术的迅猛发展,出现了越来越多的数据形态,而流数据就是其中之一。该类数据不同于传统数据,其拥有海量性、实时性和动态......
多年来随着分类理论的深入研究，各种分类应用诸如光学字符识别、语音识别、文本及图像分类等也都在逐步开展，并取得了很多很好的成果......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Vapnik等人提出的一种以统计学习理论为基础、以解决有限样本为目标的机器学习新方法,......
随着信息时代的高速发展,信息分类已经成为各行各业快速有效地获取有用信息不可缺少的步骤。模糊聚类分析作为研究分类问题的重要......
本文着重部分常用线性回归方法与非线性方法关于分类问题的比较。关于线性方法,主要探讨普通线性回归模型的最小二乘法(OLS:ordina......
遗传算法能够利用生物学中种群与个体随时间演化的特性寻求最优解.随着优化问题日益复杂,遗传算法的编码方式已经从字符串编码转变......
分类问题在人们的日常生活、社会活动、科研生产以及学习、工作中是很常见的。在很多领域中,比如医学的临床诊断、工业生产的机器......
分类问题是机器学习的核心内容之一,神经网络(ANN)因为可以在任意精度下逼近真实分类函数而受到了广泛运用。本文提出了一种基于实......
近年来,统计分类在机器学习中引起了广泛关注。对于分类问题,机器学习算法的性能极大地取决于不同模型的特征。一种可能的解决方案......
膜计算脱胎于生物体的细胞、组织和器官等层次,着眼于生物细胞的生命活动、组织结构和工作方式等,对其抽象提取并进行模拟,是自然......
本文从某证券公司的新客电话营销问题出发,利用真实数据,优化模型及算法,研究如何更好地向新客户推荐理财产品。为了降低数据缺失......
目前,电子健康记录(Electronic Health Record,EHR)的广泛采用使得科学家们获取大量的临床数据成为可能。一些基于分析EHR数据的相......
基于经典统计学的机器学习算法,在解决小样本学习问题时表现得不能令人满意.在总结分析小样本机器学习算法特点的基础上,以SVM学习......
n—李代数作为李代数的自然推广，是基本乘法运算为n元线性运算的一种代数系统(当n=2时，即为通常李代数)．本文主要研究(n+2)—维n—李......
微分代数方程(DAE)有着广泛的应用背景，电力系统通常便可以用微分代数系统来刻划．本文仿照奇点理论中利用正规形研究局部性质的方法，......
实际应用中，许多数学模型是微分代数系统(DAE)。而DAE系统在奇点附近可能出现分岔现象，所以研究DAE系统的奇点及有关的分类问题具有......
设图G(V,E)是简单图，C是边集E到集合{1,2,…, k}的映射，即C:E→{1,2,…, k}，称C是图G的k-边染色.令C-1v(i)为图G在染色C中与顶点v关联......
本文的主要工作就是针对连续实值属性的分类问题，提出了一种利用神经网络产生加权模糊产生式规则的新方法。主要工作分为三方面：一、......
啤酒风味评价问题是啤酒新产品开发和质量管理的重要方面.通过对啤酒的感官评价，可以获得啤酒质量的评定等级或风味差别的判断，亦是......
图的染色理论在图论中占据着重要的位置．图的染色理论有很多分支，如边染色、点染色、面染色和全染色等．其中研究最多，结果也较完善的就......
众所周知，分类问题一直是数学中的最基本也是最重要的问题．由于原点处的光滑函数芽所形成的空间εn是无限维实向量空间，对函数芽进行......
众所周知，分类问题是奇点理论中的非常重要而棘手的问题．由于原点处的光滑函数芽所形成的空间εn是无限维实向量空间，对函数芽进行分......
小覆盖的研究是环面拓扑领域中一个非常重要的工作.小覆盖给了等变拓扑学和组合学之间一个紧密的联系，使得我们可以用组合学的相关......
本文研究了邻接矩阵秩为6的有向强正则图的24种可能情况，证明方法主要基于6x6的{0，1}矩阵的枚举，得到了4类具有可实现参数的邻接矩阵......
设G是一个顶点集(X，Y)的偶图,其中| X |= m,| Y |= n，若X中的每个顶点的度是k_1，Y中的每个顶点的度是k_2，则称G是(k_1，k_2)正则偶图. ......
芬斯勒几何是比黎曼几何更广泛的一类度量几何，芬斯勒几何中最基本且重要的问题之一是对具有标量旗曲率芬斯勒度量进行刻画或分类.......
如今,张量作为一种常见的形式被越来越广泛地应用在各种领域中.如何对张量数据进行分类是一个重要的研究课题,例如人脸识别,视觉识......
设G是一个简单图，C是一个颜色集.一个图G的正常边染色是给图G的边分配颜色使得每种颜色在G的每个点处至多出现一次.一个图G的边覆盖......
Artin-Schelter正则代数被看作是量子Pn的齐次坐标环.它们于1987年由Artin和Schelter提出.自此，寻找和分类Artin-Schelter正则代数......
近年来，随着多媒体技术、数字化等技术的快速发展，机器学习领域得到了迅速的发展。极限学习机(ELM)作为一个有竞争力的机器学习算法，......
