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风电具有随机性、波动性的特点。在风电大规模接入电网后，风电会给电力系统带来较大的扰动，是电网安全稳定运行的一大挑战。风电集群......
如何从网络数据中准确地检测出存在潜在危害的入侵行为，构建高检测率的入侵检测系统是目前网络安全领域研究的热点，然而，网络入侵数据......
软件缺陷预测技术能够在软件开发初期尽早的发现软件缺陷，有助于合理地分配测试资源，降低软件开发和维护成本，是保证软件可靠性的重要......
高分辨率全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像细节特征更加丰富,且存在大量的相干斑噪声,传统的基于像素的处理技术由于不能很好地抑制......
基于氨基酸的531个理化性质(AA531)和地统计学半变异函数,提出了一种新的氨基酸描述子—氨基酸理化性质的地统计学关联特征描述子(......
本文主要采取随机森林(Random-Forest)和RFE(Recursive Feature Elimination)相结合的组合特征选择方法从原始数据集得到最优特征......
针对SVM分类器处理高维数据时耗时过长这一问题，提出了SVM-RFE和PCA相结合的特征选择方法，即先用SVM-RFE算法得到最优特征子集，然......
针对网络流量特征属性的优化选择问题，提出了一种基于粗糙集和禁忌搜索的特征选择方法(RSTTS)。该方法通过粗糙集算法对网络流量特......
MicroRNA(miRNA)是一类非编码的长度约为20-24个碱基的单链小分子RNA,是由具有茎环结构的约70-90个碱基大小的miRNA前体(pre-miRNA......
遗传算法(genetic algorithms,简称GAs)是一个重要的进化计算发展方向,它于20世纪70年代由美国Michigan大学的Holland及其学生首先......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
期刊
针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数（F-score）特征选择的改进粒子群优化的BP（Modified Particle Swarm Optimization and Back P......
特征选择是根据某种策略和评价准则从原始数据特征集合中寻找最优特征子集的技术,它是针对高维复杂的数据进行预处理的重要方法。......
在石漠化信息的分类和提取过程中，冗余特征的存在影响分类器的性能，同时增加计算的复杂度。提出一种基于K2结构学习算法的石漠化数据......
特征提取广泛应用于模式识别、知识发现、机器学习等诸多领域，并受到了越来越多的关注。对于一个给定的待分类模式，特征提取要求人们......
对高维数据进行判别分析，典型的策略包含数据压缩、特征提取与特征选择三步．该文对于选择合适的特征进行判别分析提出了一个定理，并应......
针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题,提出一种新的随机森林(RF)特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。......
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电力改革9号文件的下发,明确了国家深化电力改革的重点和路径,要求售电侧放开,鼓励培育市场化售电公司,引入售电竞争环节,还原电力......
利用蚁群优化算法解决特征选择问题，以获得能代表问题空间的较优特征子集，并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和......
随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易。但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计......
葡萄品种的分类识别对葡萄优良品种的推广、原产地质量标识国际合约保护、葡萄遗传基因资源的保护及新杂交品种的鉴定具有重要的意......
现有的基因特征选择算法针对基因特征本身的空间分布、特征之间的隐含关系及特征局部分布和特征的内在分布规律研究较少。为此有必......
针对支持向量机(sVM)在大规模入侵信号分类时存在的局限性,提出了一种改进的SVM信号识别方法。该方法首先采用粒子群优化算法(PS0)......
