过拟合相关论文
近年来,深度学习在计算机视觉领域得到了广泛的应用,卷积神经网络也是这个领域中较为重要的研究方向之一。卷积神经网络在图像分类、......
为提高拱桥吊装监测的准确性,提出一种基于红外定位的拱桥吊装监测方法。通过红外定位测距原理,并结合拟合方式,得到拱桥吊装设备中红......
介绍了机器学习的背景、及决策树的基本概念、决策树学习的基本过程,以及其中最重要的特征选择的依据:信息增益和基尼指数,重点研究了......
大规模多输入多输出(Massive Multiple-input Multiple-output,Massive MIMO)是第五代移动通信(Fifth Generation of Mobile Communic......
在对煤自然发火程度预测的方法中,采用径向基(RBF)神经网络预测煤自燃的方法容易发生局部最优、结构冗杂现象,采用支持向量机(SVM)......
胶囊网络以向量的形式传递信息,这可以保留更多诸如空间位置等图像信息,并且能够以特征相应的强度来表示图像。层与层之间采用动态......
卷积神经网络(CNN)是目前基于深度学习计算机视觉领域中重要的研究方向之一。它在图像分类和分割、目标检测等的应用中表现出色,其强......
图像分类是计算机视觉领域中最基础的研究课题之一。目前为止卷积神经网络被证明是解决图像分类任务最有效的方法之一。但随着网络......
以雅砻江、岷江和嘉陵江为研究流域,采用K-最近邻(KNN)算法模拟生成130年的气象数据,并采用SWAT模型计算各流域出口水文站的径流过......
准确地预测股票价格对降低投资者的风险有着十分重要的意义。投资者可以通过对股价的合理预测来确定自身的投资组合,从而规避风险,......
符号回归是根据一个未知系统输入、输出的观测值,通过进化算法演化出一个能合理描述该系统状态及行为模型的过程。如何提高所建模......
高速铁路(高铁)作为适应社会进步和科技发展的产物,具有运行速度快、旅客承载量大、污染低、安全性强等特性。高速铁路的无线通信系......
针对小样本短文本分类过程中出现的语义稀疏与过拟合问题,在异构图卷积网络中利用双重注意力机制学习不同相邻节点的重要性和不同......
针对一些电量预测模型缺乏对季节、节假日等特殊时间节点处理的过程,以及单一Prophet模型在节假日等特殊时间点易陷入过拟合,导致......
随着现代隐写技术的发展,隐写分析成为信息安全领域一个新的研究热点。JPEG格式图片日常应用极为普遍,所以针对]PEG的图片隐写分析有......
复杂体系的化学成分建模过程中,变量间的多重共线性是常见的问题,为了消除共线性对回归模型的影响,常常使用偏最小二乘法。虽然PLS......
针对纺织厂实际生产中采用人工分类纱管费时费力不够智能化等问题,提出了基于改进深度卷积神经网络的分类方法。先基于AlexNet模型......
为解决桡骨远端骨折内部病灶区域骨碎块多且不规则,致使医生漏诊及误诊率高的问题,利用课题组前期收集的临床桡骨远端骨折病例设计......
支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法.由于它根据严格的数学理论,同时......
由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为......
为解决近红外光谱快速检测乳品成分及含量时光谱数据的预处理问题,提出一种基于直方图分层映射技术的近红外光谱主成分得分重置(SR......
为了提高大采高开采条件下导水裂隙带高度预测准确度,结合BP神经网络模型,通过进行导水裂隙带高度影响因素的主成分分析,建立了以......
利用经标志样本集训练的人工神经网络对Ⅲ-Ⅴ、Ⅱ-Ⅵ族二元化合物和Ⅰ-Ⅲ-Ⅵ2、Ⅱ-Ⅳ-Ⅴ2族三元化合物半导体的禁带宽度和熔点进行了预报,计......
用反向传播神经网络方法研究了润滑油旋转氧弹时间与基础油化学组成之间的关系。研究表明,网络方法比常用的线性或指数关联法更能准......
根据南京炼油厂所提供的柴油调和凝点和冷滤点基础数据,用人工神经网络(ANN)的反向传播BP算法对凝点和冷滤点进行预测。提出了适宜......
采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入了表示网络结构复杂性的约束项,避免了网络的过拟合以......
本文通过对旋转机械在设备的运行过程中振动、温度、压力、流量、电流等数据的统计分析,采用离散型过程神经元网络建立相关模型,用......
该文主要讨论了在用BP网络进行非线性函数逼近和动态非线性系统辨识时,如何抑制过拟合,提高BP网络的普化能力.我们主要研究了用"附......
在无线通信中,调制信号识别分类是非合作通信的重要组成部分,基于特征提取和模式识别的通信信号自动调制识别技术是无线电领域中的......
为减小海关进口塑料识别分类压力,提出了针对智能分类的海关进口塑料废物识别模型。基于深度学习的并行子卷积神经网络设计3个海关......
针对卷积神经网络在图像分类训练过程中出现的过拟合现象,提出融合分割权重和Attention机制的CNN图像分类算法。算法构建了传统卷......
随着信息化技术的不断发展,电子邮件以其廉价性、实用性、即时性成为互联网应用最广的服务,电子邮件因为其突出的便捷性极大的便利......
随着信息技术的高速发展,图像作为一种描述目标物体十分形象有力的表达方式,慢慢变成从业者获取信息、分析信息和利用信息的重要手......
高光谱遥感图像分类是遥感应用的基础,也是近年来研究的热点之一。高光谱遥感图像通常包含数百个光谱波段,为区分地物类别提供了有......
当前深度学习大都基于大量数据通过构建深层次的网络实现自动识别,但在很多场景中难以获得大量的样本数据。针对这一问题,提出一种......
坝体的安全监测内容十分重要,它可以反映大坝实际安全稳定状态,能够降低施工风险。为解决传统回归模型预测效果差及人工智能模型预......
在目前很多复杂数据处理的方法中,粗糙集理论作为智能信息处理的一种重要方法,对于研究如何通过已有的数学工具来模拟人的思维活动......
深度学习(deep learning)这一概念起源于对经典人工神经网络的研究,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,并且积极地推......
电力是社会发展不可或缺的能源,其供应量是直接影响社会经济与科技发展的重要因素,而区域用电量预测则是改善国家电力供需不平衡状......
决策树是数据挖掘中常用的分类和回归方法之一。本文主要讨论分类决策树。顾名思义,决策树为树状结构,从根结点开始逐渐开枝散叶,......
遥感影像分类问题一直是遥感信息提取的热点问题,对于中等分辨率遥感影像,由于技术的有限性与地物的复杂性,具有相似光谱特征与空......
在神经网络当中,为了进一步提升网络模型的表达能力,提取出输入信号更高级特征,神经网络的结构有着变得更深更宽的发展趋势。与此......
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