样本选择相关论文
首先构建包括收入水平、劳动权益、劳动强度、劳动安全、就业稳定性、社会保障等6个维度的农民工就业质量指数，然后分别采用Heckman......
情感与人们的日常生活关系密切,随着人工智能技术的发展,情感识别研究受到越来越多的关注,通过采集人们在不同情感响应时的外部行......
对预测结果准确排序是端到端目标检测的关键。已有的端到端检测器将分类和定位当作独立任务,减少了两者之间的关联,导致利用分类分......
当前,机器学习算法在各行各业广泛应用,开发一个机器学习算法的应用来解决现实问题变得越来越容易,然而在机器学习使用过程中,对机......
随着社会的不断进步发展人口也不断增多,城市建设速度加快,建筑物也逐渐增加。建筑物是人类赖以生存的非常重要的物质条件,同时也......
在复杂工业过程中,对运行中的某些关键变量进行实时监控具有重要的意义,然而受到技术条件有限、检测装置昂贵以及现场环境恶劣等不......
在当今数据爆炸的时代,数据降维是机器学习、模式识别以及数据挖掘等领域的共性问题之一。伴随着数据采集相关技术的快速发展应运......
我们在使用传统的监督学习方法做分类任务时,都希望有较多的标注数据可供学习。正所谓“见多识广”。当可供训练的数据增多时,通过......
在目标识别中，样本及其特征的质量对于识别率的高低具有决定性的作用。通过样本选择则，可以将一些“离群点”去除，从而使分类器建立起......
针对训练样本集中含有噪声样本、冗余样本以及无关样本,导致分类系统分类性能下降、不稳定的水声目标识别问题,提出了一种新的自适......
调整成本对资本结构调整速度的影响是公司财务领域的热点话题.由于调整成本难以直接衡量,基于特定调整成本变量分组后比较调整速度......
为了去除高光谱图像多视图主动学习分类中的所选样本的冗余,降低人工标记成本,本文提出了两种用于多视图主动学习分类中的多样性样......
关系抽取任务作为自然语言处理问题中重要的一环，旨在从非结构化的文本中抽取出实体以及实体之间的关系信息，并且以结构化形式储存在......
本文提出了—种加权免疫克隆样本选择与特征选择融合的算法.这种算法打破传统,将样本选择与特征选择这两种原本独立进行的分类识别......
近些年来,情感分类在自然语言处理研究领域获得了显著的发展.然而,大部分已有的研究都基于大规模标注样本的分类情况.实际情况下,......
Heckman模型是处理样本选择问题的标准工具，其截距项的估计可以应用于平均处理效应估计、工资差异分解等问题。无穷处识别方法......
提出一种基于大数据的神经网络辨识多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)系统的方法,采集现场运行的锅炉燃烧系统总风......
可见光/近红外光谱模型是土壤属性预测的有效工具。波长优选在光谱建模过程中起着重要作用。文中首先利用从安徽省涡阳县采集的130......
主动学习方法可以减少人工标注海量数据时的代价,因此在中文信息处理领域中具有非常重要的作用。文章提出了一种基于委员会投票的......
质性研究中的案例选择方法是《社会研究设计》(下文简称《设计》)一书所关注的一个重要问题。从量化研究对选择偏误(selection bia......
相对于中值滤波而言,伪中值滤波具有计算快速等特点。通过引入负加权系数并使滤波窗口大小无奇偶限制,该文将原有的伪中值滤波扩展......
1 材料与方法1.1 样本选择全区每县市按东西南北中地理位置各抽取5个乡镇,每乡镇再按不同方位抽3～5个小学,每个小学随机抽取40名8～1......
许多发展中国家当前正大力发展职业教育和培训(VET),以求积累人力资本,促进经济增长。本研究的主要目的在于理解作为发展中国家之......
支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)在单目标土地覆盖信息提取中得到了初步的应用,但已有研究一般选择纯净像......
近邻分类算法因其简单有效等特性已被广泛应用于各大领域,但它的诸多弊端也日益显现。其中,复杂数据的出现导致分类器的时间空间消......
本论文所做工作是与支持向量机(Support Vector Machine-SVM)的在线增量学习、样本选择技术及新SVld分类模型相关的一些研究。 ......
科学技术的发展和新兴商业模式的出现带来了多种类型数据的产生和积累，例如天文数据、社交数据、电商数据等。利用机器学习技术进行......
分类精度和学习速度是评价分类器性能的两个主要指标。现有多层感知器(Multilayer perceptrons, MLPs)及其学习算法能有效解决中、......
支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新型机器学习方法，较好的解决了非线性、高维度、局部极小等问题，成功的应用于小样本、......
病虫害对植物的迫害已经成为一个严重的问题，尤其对于农作物来说，不仅会造成大面积的减产或绝收，而且会给某些经济产业带来一定程度的......
从参与就业、工作时长、小时工资和月工资分析城镇最低生活保障政策对劳动力就业的作用机制。研究结果显示,错保家庭劳动力与非低......
目的探索手足口病病毒核酸检测多类型样本间的阳性率差异,为手足口病病毒核酸检测样本类型选择提供依据。方法选取2017年1月至2019......
近年来全球范围内宫颈癌的发病率呈逐年上升趋势,已经成为威胁妇女生命的社会问题。DNA倍体分析技术是近年来应用到细胞病理学自动......
本文根据机器学习的相关知识,以及两年的对分类器方面的研究发现,数据的可靠性和数据的昂贵性导致我们总是获取不到理想中的真实有......
为解决人工智能中莫拉维克悖论提出的问题,基于因素空间思想提出一种人工智能样本选择策略.首先通过因素空间论证了莫拉维克悖论的......
在现实世界中,存在相当一部分数据集由大量的无标记样本和少量的有标记样本组成,由此产生了半监督学习。半监督学习通过少量的有标......
视觉注意力机制可以使人们自动捕获到复杂场景中最具有吸引力的那一部分物体。显著目标检测作为计算机视觉领域的一个分支,致力于......
近年来,以机器学习为代表的人工智能技术已被成功地应用到计算机视觉、语音处理、自然语言处理等多个领域。同时,随着应用场景的日......
在机器学习中,原型选择(即实例选择、样本选择)和属性约简(即特征选择、属性选择)成了数据挖掘中必不可少的步骤,在机器学习中变得......
可解释性是数据挖掘领域的研究热点,当数据处理结果具有可解释性时才能为决策者提供一种透明的指导作用。公理模糊集(Axiomatic Fu......
