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1.
肿瘤信息基因启发式宽度优先搜索算法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于基因表达谱的肿瘤检测方法有望成为临床医学上一种快速而有效的肿瘤分子诊断方法,但由于基因表达谱数据存在维数过高、样本量很小以及噪音很大等特点,使得肿瘤信息基因选择成为一件有挑战性的工作.根据肿瘤基因表达谱样本集的特点,提出了一种以支持向量机分类性能为评估准则的寻找信息基因的启发式宽度优先搜索算法,其优点是能够同时搜索到基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的多个信息基因子集.实验采用了3种肿瘤样本集以验证新算法的可行性和有效性,对于急性白血病、难以分类的结肠癌和多肿瘤亚型的小圆蓝细胞瘤样本集,分别只需2,4和4个信息基因就能获得100%的4-折交叉验证识别准确率.与其它优秀的肿瘤分类方法相比,实验结果在信息基因数量及其分类性能方面具有明显的优越性.为避免样本集的不同划分对分类性能的影响,提出了一种能够更加客观地反映信息基因子集分类性能的全折交叉验证评估方法.  相似文献
2.
基于交叉验证的改进RBF分类器设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文提出了一种利用k均值聚类算法确定RBF神经网络径向基函数数目、函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定,而网络参数的优化采用梯度下降法的网络设计方法.为了解决学习样本数据的有限性、RBF网络泛化能力较差和容易出现过拟合等问题,在网络训练中采用了基于交叉验证的归一化网络训练方法.通过仿真实验表明该方法训练所得的网络泛化能力及分类的准确率明显提高,并有效避免了过拟合问题.  相似文献
3.
基于交叉验证的BP算法的改进与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对BP算法存在的收敛速度慢等问题提出改进方案,修改其相关参数并且提出如何选择合适的隐藏层节点个数.同时针对学习样本数据的有限性、BP算法易陷入局部最小值和容易出现过拟合等问题进行了研究,提出了采用多重交叉验证的再改进BP算法.仿真结果表明,交叉验证BP算法提高了网络学习的效率.  相似文献
4.
非下采样Contourlet域GCV准则SAR图像去噪*   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
首先对SAR图像作非下采样Contourlet分解,充分考虑其系数统计特性,给出非下采样Contourlet域GCV准则,对每个分解层的各个子带作多层阈值估计和软阈值收缩处理,进而详细探讨分解层数和方向分解数对NSCT性能的影响。实验结果表明,该方法从视觉效果和客观衡量指标两方面都取得了比较理想的效果。  相似文献
5.
基于优化的RBF 神经网络的变量筛选方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
由于RBF神经网络结构简单、输出与初始权值无关、自适应、可调参数少等特点,提出了利用交叉验证法寻最优参数SPREAD值,构建最优RBF神经网络模型并结合MIV算法用于变量筛选。通过实例检验了模型的有效性,也使该方法具有较好的稳定性和应用性。  相似文献
6.
神经网络稳定性的交叉验证模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
根据Skutin提出的交叉验证理论,针对神经网络学习算法提出了神经网络稳定性的交叉验证模型,并选择4种应用广泛、具有代表性的神经网络作为研究对象,通过随机数据集和UCI数据集上的数据实验结果得出了BP、RBF、GRNN、ELM等4种神经网络的稳定性排序,并用统计检验方法对排序结果进行了检验。  相似文献
7.
大型隧道窑炉数学模型的建立与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
王艳  任伟 《微计算机信息》2008,24(10):250-251
本文的研究工作,是在大型耐火材料隧道窑炉上具体完成的.首先,利用离线开环辨识方法、GLS辨识算法,建立起了隧道窑炉的数学模型,并用交叉验证法对这个模型进行了仿真验证,以证实所建数学模型不仅符合实际情况,而且能够满足实际需要.  相似文献
8.
基于支持向量机的上证指数开盘指数预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
周易 《软件》2011,32(5):18-20
支持向量机在模式分类、回归分析等领域应用的过程中,其性能依赖于参数的选取,而参数往往是随机给定的或凭测试经验给定。针对这一情况,对影响模型分类、回归能力的相关参数进行了研究,采用交叉验证的思想对其中重要的两个参数(误差惩罚参数和高斯核参数)进行了优化,并成功的应用于上证指数开盘指数的预测,达到了很好的效果。  相似文献
9.
一种新的基于SVM权重向量的云分类器*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出了一种用支持向量机(SVM)权重向量解决高维对象分类的方法,并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器。采用云模型建立训练集的各属性模型,分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据SVM权重向量得到,属性权重越大,其对分类的贡献越大;反之,越小。将新分类器与云模型分类器对积雨云、卷云和卷层云进行分类模拟实验,新分类器的分类准确度比后者总体提升了, 经过交叉验证, 结果表明新分类器性能稳定。  相似文献
10.
面向时序预测的支持向量回归参数选择方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
支持向量回归作为一种新的学习方法,在用于时间序列建模与预测时具有较好的泛化性能和预测能力.在支持向量回归建模的过程中,参数的选择对于模型的准确性至关重要.针对目前支持向量回归模型参数优化中存在的问题,提出一种面向时间序列预测的支持向量回归参数选择方法.根据时间序列及其预测的特点,对传统的交叉验证方法进行了改进,在保证时间序列预测方向性特征的基础上,充分挖掘有限样本所包含的信息,并将之与(-加权的支持向量回归相结合以选择好的模型参数.典型时间序列上的实验结果表明了所提出的支持向量回归参数选择方法的有效性,该方法在用于时间序列预测时取得了良好的效果.  相似文献
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