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为维持高铁稳定运行，提升资源运输安全，在离线监督性学习算法的基础上，提出了一种轮轨关系在线检测技术。通过高速摄像机获取待检测图......
现实生活中,由于机械和人为等诸多原因,导致收集到的数据中常常包含缺失值,且缺失值的存在还会极大地降低算法的有效性,因此如何处......
在关联文本分类算法ARC-BC中，往往采用人工收集训练样本的方法，由于人工方法的主观不确定性使得收集到的训练样本的质量有差异，使得分......
科学技术部对“21世纪的未来社会”下了四个方面的定义。由产业社会转换到信息化·知识基础社会体现无国界的地球村社会的无限竞争......
自2008年以来,在联合国教科文组织总部、总部外办事处以及缔约国的网络里,陆续加入了一些新的成员——由联合国教科文组织与相关缔......
两年前的9月25-28日,在德国波恩召开了名为“为了工作、公民素养和可持续性而学习”的联合国国际专家会议,会议讨论了国家应怎样应......
近期,天津归类中心多次接到货主有关废旧纺织物的归类咨询,现将收集到的具体咨询问题汇总答复如下: “废无纺布”的归类所询“废无......
在农机修理中,对轴类零件常会遇到由于零件中心孔遭到破坏,或热处理、浇铸、焊接等使中心孔发生变形和位移,需重新修正或加工,若按......
针对现实环境中样本集越来越大，并且往往含有大量噪声和野值，导致传统模糊支持向量机的训练时间和分类识别率降低的阃题，提出基于密度......
文中针对蔬菜生产产地污染程度评价具有不确定性,将未确知聚类算法应用到蔬菜产地环境质量评价中。以江苏省南京市六合区六个乡的......
特征提取广泛应用于模式识别中。它去除原始样本的冗余信息,提取出有助于样本表示或分类的简洁有用的信息。线性鉴别分析(LDA)属于......
本文分析了现有二类分类支持向量机算法的不足，在此基础上提出了基于类中心和属性权重的二类分类支持向量机算法。实验结果表明该算......
针对两类分类问题中样本点数量多、类别模糊且有孤立野点的情况，论文在类中心向量方法的基础上，提出了一种基于类中心思想的去边缘模......
传统的模糊K-Modes聚类算法采用简单匹配方法度量对象与Mode之间的相异程度，没有充分考虑Mode对类的代表程度，容易造成信息的丢失，弱......
网页分类中存在类别多、训练样本少等问题,一般分类器训练应用效果不佳。为了解决这个问题,提出基于类中心的统计学习方法。在较少......
针对SVM训练样本集规模较大引发的学习速度慢、存储需求量大、泛化能力降低等问题,通过改进的样本点到类中心的方法来确定边界样本......
聚类问题是一个复杂的问题,尽管目前聚类方法多种多样,但是仍然存在诸多不足之处,如聚类收敛速度慢,聚类效果不理想,聚类需要人为......
支持向量机（SVM）是解决回归问题的一种有效的方法,但传统的支持向量机对样本中的噪声和孤立点非常敏感。为了克服这个问题,文中提出......
青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测......
真实数据集中含有缺失值,许多数据分析技术不能直接应用到不完整数据上,且缺失值的存在会明显地降低算法的有效性,缺失数据处理是......
在各种聚类算法中，K—means是一种基于划分的经典算法．但是由于Kmeans方法对于初始中心点的选择非常敏感，有可能导致聚类结果收敛于局......
目的边缘是图像最为重要的特征之一,是图象分析与识别的基础。对于目标的分割、测量而言,边缘提取的连续性与抗噪性显得尤为重要,......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
认知诊断能诊断学生的属性掌握模式， 依据诊断结果能更好地组织个性化教学， 提高教学质量． 针对现有方法诊断准确率不够高的难题， 提出......
提出一种基于未确知聚类的井下空气评价模型。参考井下空气质量标准,并确定污染成分为CO2、CO、SO2、NO2、和H2S 5种气体。利用未......
聚类分析是一种无监督的学习方式,是数据挖掘的重要途径之一,也是统计机器学习、模式识别的重要研究方向之一.目前,针对数值型数据......
K-means聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。应用K-means聚类算法,选取适当的k值,对教师授课效果进行分析,可以较......
上海市司法局、市律师协会（进口博览会）涉外法律服务中心、上海市司法局（进口博览会）人民调解中心、徐泾镇（进口博览会）联合调解中心日前......
在互联网快速发展、广泛普及的时代下,非结构化数据(文本、图片、图像、视频等)呈爆炸式增长,人们花费在信息筛选的时间也越来越多......
学位
Michael K.Ng等人提出了新K-Modes聚类算法,它采用基于相对频率的启发式相异度度量方法,有效地提高了聚类精度,但不足的是在计算各......
传统的聚类算法一般是对单值属性数据进行聚类.但在许多实际应用中,每个对象通常被多个特征向量所描述.例如,顾客在购物时可能同时......
