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1.
支持向量机研究进展   总被引:10,自引:4,他引:6       下载免费PDF全文
基于统计学习理论的支持向量机((Support vector machines, SVM)以其优秀的学习能力受到广泛的关注。但传统支持向量机在处理大规模二次规划问题时会出现训练时间长、效率低下等问题。对SVM训练算法的最新研究成果进行了综述,对主要算法进行了比较深入的分析和比较,指出了各自的优点及其存在的问题,并且着重介绍了目前研究的新进展—模糊SVM和粒度SVM。接着论述了SVM主要的两方面应用—分类和回归。最后给出了今后SVM研究方向的预见。  相似文献
2.
基于建筑物立面测量的激光扫描仪数据预处理技术   总被引:6,自引:1,他引:5  
文章针对激光扫描仪应用于车载动态测量中建筑物立面提取的问题,分析了激光扫描仪数据的特征及噪声产生的原因,提出了对海量、冗余、强噪声的扫描仪数据预处理的技术方案,并开发了相应的数据预处理软件。该文同时还介绍了该技术在实际应用中取得的效果。  相似文献
3.
Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法的研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
介绍了灰关联度(GRD)的有关理论,讨论了一种灰关联度综合评价模型,在此基础上,结合模糊集理论,定义了模糊关联系数(FRC)、模糊关联度(FRD)和模糊相对权重(FRW),并将它们与灰关联度综合评价模型进行集成,提出了模糊灰关联度(FGRD)的概念,设计了一种新的Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法,模拟应用表明,该算法是可行、有效的。  相似文献
4.
基于PLS的信息特征压缩算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了基于偏最小二乘(PLS)方法的信息特征压缩算法.较主成分分析(PCA)方法,该算法具有简单、稳健、易于定性解释等优点,对于多重共线性资料,尤其当解释变量多,而样本量少时很有效.由于在考虑压缩数据矩阵X的信息的同时,顾及了与目标矩阵Y的最大相关性等优点,使之更符合实际.数值实例研究表明,文中算法是可行的、有效的,为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法.  相似文献
5.
一种新的基于信息论的PCA特征压缩算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用Shannon信息论理论,针对矩阵本征值的内在特性,提出了广义信息函数(GIF)、信息率(IR)和累计信息率(AIR)概念,用它度量了特征压缩的程度,建立了一种新的基于信息论的PCA特征压缩算法,并进行了仿真应用,为特征压缩提供了一种新的研究方法.  相似文献
6.
加权光滑CHKS孪生支持向量机   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
丁世飞  黄华娟  史忠植 《软件学报》2013,24(11):2548-2557
针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,简称STWSVM)采用的Sigmoid 光滑函数逼近精度低和STWSVM 对异常点敏感的问题,引入一种性能更好的光滑函数——CHKS 函数,提出了光滑CHKS孪生支持向量机模型(smooth CHKS twin support vector machines,简称SCTWSVM).在此基础上,根据样本点的位置为每个训练样本赋予不同的重要性,以降低异常点对非平行超平面的影响,提出了加权光滑CHKS 孪生支持向量机(weighted smooth CHKS twin support vector machines,简称WSCTWSVM).不仅从理论上证明了SCTWSVM 具有严凸性和任意阶光滑的性能,而且在数据集上的实验结果表明,相对于STWSVM,SCTWSVM 可以在更短的时间内获得更高的分类精度,同时验证了WSCTWSVM 的有效性和可行性.  相似文献
7.
深度学习研究进展   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用.如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮.深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据.首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题.  相似文献
8.
一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型中的参数主要通过人工定义的问题,提出一种基于量子微粒群优化(QPSO)算法的PCNN参数自动确定方法,并分析该算法的时间复杂度.该方法利用PCNN分割后的图像熵作为QPSO算法的适应度函数,在解空间中自动搜索PCNN中待确定参数的最优值,提供一种PCNN神经元模型中的参数自动确定方法.将该方法应用于图像分割时,以互信息量作为图像分割评价标准.仿真结果表明文中方法实现正确的图像分割,其性能优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法、遗传算法优化方法和微粒群优化方法,表现出较好的鲁棒性.  相似文献
9.
一种基于Multiway cut的多对象图像分割*   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。  相似文献
10.
SVM用于文本分类的适用性   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文从统计的角度描述了文本分类的关键性质,给出了相应的文本文档集的统计分类模式,并将其与支持向量机的模型结合,说明了为什么支持向量机(SVM)能够很好地进行文本分类。本文主要是从理论角度说明SVM用于文本分类的适用性,模型构造简单,并且是高度抽象、无噪音的。  相似文献
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