交叉熵相关论文
为了提高指纹识别算法的准确率，文中提出一种基于改进的残差网络的指纹识别算法。该算法首先对指纹图像进行预处理，包括裁剪、旋转等......
为解决垃圾分类困难和实现垃圾自动化分类，文章提出了基于视觉识别的垃圾自动分类系统。使用MobileNet v2模型对百度飞浆AI Studio......
期刊
项集挖掘是数据挖掘领域最典型的研究方向之一,传统的项集挖掘算法大都局限于单独考虑项集的频繁度或效用两个指标挖掘高频繁度或......
主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据压缩的统计分析方法,为了将主成分分析引入模糊随机变量中,本文给出了梯形模糊随机变量相关系......
通过指定期望结果项集数量挖掘top-k频繁项集,可解决频繁项集挖掘中支持度阈值难以设定的问题.由于能在较短的时间内得到足够多的......
针对光照不均匀、突发噪声背景下,采用单一图像阈值分割方法兼顾所有像素,会造成图像分割效果较差、噪声平滑程度较低,导致降噪处......
随着社会经济不断发展,电力负荷需求不断增长,与此相适应,电网规模不断扩展,结构也日益复杂。近年,可再生新能源发电渗透率不断增......
光电功率预测对电网的安全稳定运行以及调度等方面具有重要意义。针对单一预测方法精度较低的问题，提出了一种基于交叉熵理论的光伏......
武器目标分配问题是军事领域中重要的研究课题,其主要任务是在一定的条件下将武器与来袭目标合理分配,以达到最大的作战收益.提出......
电力系统可靠性评估可以从概率的角度分析电力系统的风险水平和薄弱环节,逐渐成为电力系统规划与运行的有效辅助工具,在保证电力系......
针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇......
随着市场竞争日趋激烈,客户的个性化要求越来越高,客户流失现象更加频繁.各银行在所能提供业务基本无差异的情况下,向客户提供个性......
为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护，针对齿轮箱油温超温故障，该文提出了一种基于EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）......
为保证电力物联网视频分析类业务的实时性,业界通常将基于神经网络的智能应用部署于边缘设备.由于电力物联网边缘设备资源有限,当......
随着化石能源的日渐枯竭和环球环境的日益恶化,传统电力系统的能源结构已经不适应未来能源发展的需要。综合能源系统利用先进的能......
多变量时滞系统广泛存在于工业对象中，受到广泛的关注。多变量时滞系统的控制器必须同时解决多变量和时滞问题。通常用于处理多变量......
本文对文本检索中的查询生成模型进行了扩展,提出一种基于交叉熵(Cross-Entropy)的CELM检索模型.通过统计语言建模技术,CELM模型把......
在信息检索领域,针对相关文档和用户查询之间的词不匹配问题,相关反馈和查询扩展可以有效提高检索性能.近来学者们将单词之问的关......
传统的垃圾分类方法往往借助于传感器完成垃圾识别分类,存在分类的准确率不高、模型复杂、缺乏高效操作性等问题。为解决这一问题,......
贝叶斯网络分类器(BNC)由于其优越的分类性能和可解释性在数据挖掘和人工智能等领域有着广泛的应用.信息论为其迅速发展奠定了坚实......
河流信息提取在水资源调查与勘探、河道整治、防洪等领域中起着至关重要的作用。文章针对单一主动轮廓模型分割河流图像时存在精确......
脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展起来的一种可有效地用于图像分割的新型神经网络。然而PCNN模型图像分割效果不但......
针对当前变压器数量庞大、状态量数据众多,无法准确掌握变压器运行状态等管理现状,设计开发了一种基于贝叶斯网络的群组变压器健康......
优化了简单生成对抗网络结构,用于更有效的通过对抗性实例训练得到视觉显着性图,减少假阳性产生和提高显著性.网络模型仍遵循传统......
针对传统基于最小分类误差准则(MCE)建立的目标函数存在样本错分类时网络出现的梯度反向问题，引入最小分类误差准则，定义带修正项的F......
基于支持向量机学习模型，使用万方期刊数据库中医学、卫生的有关标题和摘要数据，本文对医学、卫生大类下的R7中的九个小类进行了自动......
针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷,提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和......
该文在对网络安全审计系统的发展与技术研究的基础上,着重分析与介绍了网络安全审计中智能分析与流量分析的算法与实现.在对网络安......
智能视频监控系统是计算机视觉领域的重要应用,运动目标检测是智能视频监控系统中的关键技术,阴影去除是运动目标检测中的重要环节......
70年代初期,在Jeliski-Moranda提出第一个软件可靠性模型后,有关软件可靠性的研究就一直是软件工程领域的热点问题。经过近几十年......
随着网络的快速发展，人们在使用网络提供的各种服务和信息的同时也面临着日益增加的网络入侵的困扰，网络安全成为迫切需要解决的问题......
随着物联网时代逐步到来,电子邮件仍然是最重要的沟通工具之一。然而,其副产物——垃圾邮件的出现给人们的生活带来了潜在的危险。......
采用交叉熵随机抽样算法对辽河铁岭段水质概率区间进行了估算,估算结果表明:辽河铁岭段总氮处于IV-III类水质标准浓度的概率区间在......
根据算力网络不同层次的特性和各种应用的不同需求,提出一种多层次算力网络模型和计算卸载系统,并定义一个由时延、能耗组成的加权......
软件缺陷预测是软件质量保障领域的一个活跃话题,它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好地利用资源.如何为预测系统设计更具判别......
深度学习是人工智能领域的一个重要的研究方向。深度学习源于生物神经网络学,通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征,以发现数据......
现如今故障检测领域由于人们对产品质量、生产效率以及安全性能的严要求和高标准,同时随着计算机和人工智能的飞速发展而得到了科......
高效的优化搜索方法对于提升卫星可靠性设计优化性能具有重要作用。卫星的可靠性设计优化是卫星总体设计的重要内容,对于缩短研制......
高平均效用项集挖掘因其平衡效用而受到数据挖掘领域的关注,它不仅考虑到项集的利润和数量,而且还考虑到项集的长度。本文提出了一......
医疗健康一直是人们关注的话题,尤其是母婴健康,它极大地关系到一个家庭幸福与否,妊娠期肝内胆汁淤积症((intrahepatic cholestasi......
半监督聚类算法是将传统聚类中加入了半监督学习思想而形成的一种新型算法,可以运用监督信息对聚类进行引导,监督信息可以分为成对......
正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术,具有较高的频谱利用率和良好的抗多径衰落能力,但OFDM技术具有较高的峰均功率比(PAPR),......
肝结石病是世界上最常见的外科疾病之一,尤其是在亚洲。每年都会出现由于取石不净而造成的二次手术,这不仅增大患者的创伤和病痛,......
不确定性信息的处理是人工智能领域的热门研究方向,而不确定性信息的度量方法是信息处理的重要研究内容。不确定性信息处理的数学......
