非监督学习相关论文
图像超分辨率算法的目的是从一张低质量的图像重建出一张高质量的图像,造成图像质量下降的原因包括分辨率降低、镜头噪声、运动模......
在无线网络系统的物理层中,一个基本的科学问题是研究如何在接收端更好更快地恢复信源传输的信息。在实际生产环境中,无线网络系统......
随着第五代移动通信技术5G（5th Generation Mobile Networks,5G）的高速发展与落地,终端直通通信技术D2D（Device to Device Communicat......
2013年，RSA, E M C和NEU以EMC企业网环境为基础，联合进行了大数据安全解析实验，据称该实验在当时是实际环境下大数据安全解析的首例应......
本研究由对超品格随机数发生器的信号随机性检测为出发点展开.通过使用人工智能方法对发生器产生的随机信号进行检测和评估.针对这......
全球通信产业正面临着前所未有的扩张和结构上的挑战。科学家和学术界已经达成的共识:频谱是有限和稀少的资源。因此世界各地的监......
One-class问题包括one-class描述问题和one-class分类问题,给定一组没有标签的样本集,前者指如何描述它包含的内在信息(与异常信息......
土地评价是土地利用与规划的关键步骤，是土壤科学研究的主要内容之一。土地评价一直是一个较为复杂的问题，不同地区对农业生产具有不......
语音情感识别旨在使用计算机技术来分析说话人的情感状态及变化，进而确定其内心情绪状态或变化，最终实现人机之间更自然、更和谐的交......
在水力压裂施工中,如何有效获取压裂过程中产生的裂缝形态以及裂缝的动态扩展过程一直是困扰学术界和工业界的问题。目前,常规利用......
高光谱影像由于光电传输等因素的影响存在着噪声。这些噪声不仅影响了人们的视觉质感,还影响了影像的质量。与此同时,噪声方差估计......
单幅图像超分辨是一项基础的计算机视觉任务,旨在给定低分辨率图像的情况下恢复重建其对应的高分辨率图像。相比于低分辨率图像,高......
近年来,随着大数据技术的不断发展,大规模的图像检索研究已经得到了相当大的关注。在大数据时代,图像检索研究的主要问题在于如何......
近年来,随着数字化技术和互联网的发展,各行各业采集、获取大数据的能力有了极大增长。例如LTE网络工程优化及日常优化过程中均会......
当前计算机发展由于冯诺依曼架构限制和摩尔定律逐渐失效,已经接近瓶颈。而另一方面,在大数据时代亟需研发新一代的计算架构与硬件......
机器学习被广泛应用于自然语言处理、人脸识别、大数据处理等众多领域。采用机器学习方法研究相变问题是最前沿的研究领域之一。本......
多波地震数据具有丰富的地震油气储层信息,有效利用纵波与转换横波对油气储层敏感度的差异,有助于提高油气藏预测精度。深层神经网......
自然界和人类社会中众多的复杂系统可以抽象成复杂网络,从而通过研究得到有价值的结论。因此,复杂网络广泛应用于各个领域,比如生......
该文讨论了滑坡预报技术的现状、存在的问题以及应用神经网络解决滑坡预报问题的新途径；提出了一种基于神经网络的滑坡预报系统（ＨＰＮＮ）模型......
本文介绍了几种基于人工神经网络的土地覆盖/土地利用分类方法,对其优缺点进行了评述,并提出了一种基于遗传BP算法的土地覆盖/土地......
采用随机梯度上升非监督学习规则的单层线性前馈神经网络可用于测井数据的主成分分析。本文阐明了这种方法的基本原理,并将由这种......
微生物菌群结构的异质性在影响宿主健康与疾病等方面有着十分重要的作用.对于菌群结构的时间与空间尺度异质性研究主要有非监督学......
本文提出了一种应用混合神经网络进行颗粒图像检测的方法。混合神经网络由用于对边缘候选图像的二值输入模式进行聚类特征提取的自......
提出一种概率神经网络（ＰＮＮ）的ＥＭ（ＥｘｐｅｃｔａｔｉｏｎＭａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）训练算法．ＰＮＮ网为一四层前馈网，它构成一个贝叶斯分类器，实现多类分类的贝叶斯判别，它把输入的样本模式，经网络变换......
制造过程的自适应有效控制对ＣＩＭＳ的发展具有极其重要的意义。本文作者在论述：（１）自适应控制在ＣＩＭＳ中的重要性；（２）传统自适应控制方法在制造过程控制......
通过对基于概率密度函数估计的直接方法和基于样本间相似度量的间接方法的结合使用，并针对手写体汉字识别的特点，对相应算法及过程进......
提出了一种新的基于前向神经网络和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 反馈神经网络的边界检测法，它分别探测每个象素点是否为边界点，便于实现边界检测的并行运算。首......
强化学习一词来自于行为心理学，这门学科把行为学习看成反复试验的过程，从而把环境状态映射成相应的动作．在设计智能机器人过程中，如何......
针对海上军民用船舶行为监视的问题,提出了一种基于非监督学习的海上目标行为分析技术.首先,采用航迹过滤、坐标变换、航迹抽稀的......
根据对数字图像篡改采用的技术不同，取证主要分为两类：对拼接图像的取证和对复制粘贴篡改图像的取证，本文主要是针对拼接图像进行取证......
针对复杂环境下的多变量工业过程在线故障检测问题,提出基于集成核主分量分析的解决方法.该方法首先求出样本映射后的无限维空间的......
该文通过径向基函数（RBF）神经网络逼近非线性混合变换的逆变换的方法,研究了一种从非线性混合信号中盲源分离的算法.该方法采用RBF神......
提出一种迷宫机器人的人工脑系统,包括迷宫路标感知单元与行为决策单元。其中,感知单元基于ART1神经网络,用于识别迷宫导向路标;决......
聚类是非监督学习的关键问题.本文在模糊最小-最大聚类网络(FMMCN)和分层聚类思想的基础上,提出一种分层模糊最小-最大聚类算法.与......
为了阐明视皮层简单细胞方位选择性感受野形成的动态组织过程, 试图构建一个由侧膝体神经元和视皮层简单细胞组成的, 且遵从Hebbia......
近年来,随着机器学习(Machine Learning,ML)技术的发展,越来越多的领域开始与ML相结合。ML擅长处理海量数据,尤其是ML中的非监督学......
静态数据的聚类方法已得到了较为深入的研究,然而现实生活中越来越多的应用涉及到时间序列的聚类分析。但此类数据具有复杂的动态......
针对脑-机接口的特征提取问题，提出了一种基于非监督学习的稀疏降噪自编码器，对刺激诱发的脑电信号进行自主学习，构建原始数据的深层......
将神经网络用于遥感图像分类处理取得了一些成果,但已有的方法存在计算量大、需要用户设置网络结构和较多参数等缺点.SGNN(Self-Ge......
径向基神经网络是一种基于数值计算方法插值逼近原理构造的人工神经网络,学习速度快且可以避免局部极小问题.文中提出了使用一种自......
本文描述了二次连接神经网络的结构和特性，给出了该网络的非监督学习规则。使用二次连接的神经网络，描述了基于ART的层次聚类算法，并......
图像分割是数字图像处理的一项重要内容.本文将基于高斯混合模型的退火EM算法应用于非监督图像分割.由于退火EM算法具有自动探测数......
