mRMR相关论文
干旱半干旱地区急需高分辨率的土壤盐度图用于显示盐度空间分布的细微变化，指导盐渍化区域和潜在盐渍化区域制定土地资源管理政策和......
随着全球人口和经济的增长,新能源型的建筑能耗所占世界总能耗比重逐渐加大。有效地预测分析建筑能耗相关数据,可以为建筑能源系统......
为了从高维基因表达谱数据中识别出与肿瘤分类高相关的基因子集,提出一种基于最小冗余最大相关(minimal redundancy maximal relev......
近年来,不锈钢的需求与日俱增,对不锈钢的质量也提出了更高要求,作为冶炼不锈钢的主要方法,真空吹氧脱碳法（Vacuum Oxygen Decarbur......
提出一种基于融合特征选择与鲁棒概率协同表示分类器(Robust Probabilistic Collaborative Representation Based Classifier,R-Pr......
基因微阵列技术的发展,使得研究人员能够快速、方便的获取大量的基因表达谱数据,这些数据为疾病在分子水平上的诊断和分析提供了新......
针对光伏出力匹配系统存在的气象因子选取不合理、有效信息提取不够精细化等问题,文章提出一种基于MRMR的光伏出力匹配方法。该方......
模式识别和机器学习(Machine Learning,ML)已广泛应用于许多安全敏感的领域中,如人脸识别、无人驾驶汽车以及入侵检测等。机器学习......
精确的风速预测是风电功率预测的基础,对保障风电场并网运行和维护电力系统的安全、稳定具有重要意义。针对风速时间序列强烈的波......
以2010年至2014年A股1535家上市公司为研究样本,利用SVM方法建立违规预警模型;为提高模型预警精度,综合Fisher score和MRMR两种特......
期刊
贝叶斯网络结构学习对贝叶斯网络解决实际问题至关重要.基于评分与搜索的方法是目前比较常用的结构学习方法,但该类方法中结构搜索......
摘要：针对ARCO（AUC and rank correlation coefficient optimization）算法在进行两类问题特征选择时，采用斯皮尔曼等级相关系数度量已......
基于有监督学习思想的链接分类是复杂网络分析领域的主要研究问题,该思想的核心在于把网络分成训练网络和目标网络,通过分类模型学......
边坡角是露天采矿设计的重要参数。露天矿山项目初期数据量往往不足以支持动力分析、极限平衡分析和数值分析。为确定初步边坡角,......
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原......
广域测量系统和模式识别技术的曰趋发展，为实现基于人工智能的电力系统暂态稳定性预测提供了技术和理论基础，但传统基于机器学习的暂......
基于地统计学和氨基酸理化性质对氨基酸序列进行特征提取，发展了一种改进的最小冗余最大相关特征选择方法，并引入了私有化预测结合支......
为了成功将土地覆盖进行分类,选择合适的特征是至关重要的。针对利用MODIS数据进行宏观土地覆盖的分类问题,对三种典型的特征选择......
从酶蛋白质loop分类数据库ArchDB_EC中整理得到了1397个含配体结合位点β-发夹,对β-发夹中的配体结合位点进行了统计分析。在此基......
Gene finding, the accurate annotation of genomic DNA, has become one of the central topics in biological research. Altho......
Motivation: Accurate identification and delineation of promoters/TSSs (transcription start sites) is important for impro......
Background: DNA methylation will influence the gene expression pattern and cause the changes of the genetic functions. C......
鉴于生物圈中微生物资源的巨大开发潜力以及测序技术不断发展,宏基因组学研究的不断深入,微生物群落已经被看作一个整体来进行分析......
针对10kV配电网分支线断线不接地故障难以被诊断的问题,利用配电网多源数据,提出通过数据间关联规则的挖掘进行断线故障诊断与定位......
恐怖主义被称为现代人类社会之癌,是世界各国政府和人民面临着的重大的挑战,应该引起全人类的重视。在使用全球恐怖主义数据库中的......
传统分类器在处理不平衡数据时,往往会倾向于保证多数类的准确率而牺牲少数类的准确率,导致少数类的误分率较高。针对这一问题,提......
以2016年至2019年合肥市以及其周边四个城市的12个气候指标为研究数据,综合空间和时间数据信息来作为模型输入。首先通过广义加性......
由于风速具有间歇性、随机性及波动性等特点,导致大规模风电并网对电力系统的安全、稳定运行带来严重影响。文章提出一种基于最大......
在通过音乐感知的方式对焦虑情绪治疗的过程中,现有的音乐对患者而言不具备针对性,导致治疗的效果并不理想。为了减缓焦虑情绪,创......
基因芯片技术可以一次性对大量DNA序列进行检测,从而获得基因表达谱数据。从包含成千上万基因的表达谱数据中挖掘出能够辨别肿瘤样......
随着Intern技术的高速发展,许多行业和领域需要处理的高维数据越来越多,特别是图像数据。特征选择是高维数据处理过程中的重要步骤......
针对准确率不适于评价不平衡数据特征子集性能的缺陷,提出了 F2 -measure(简称 F2 )准则.为避免mRMR(minimal Redundancy-Maximal ......
传统的云型识别主要是提取云的颜色、纹理和形状等特征,但这些特征中存在不相关和冗余特征,导致云型识别率降低.在最大相关最小冗......
分类问题普遍存在于现代工业生产中。在进行分类任务之前,利用特征选择筛选有用的信息,能够有效地提高分类效率和分类精度。最小冗......
