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1.
基于概率的模糊加权关联规则挖掘   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于概率的模糊加权Apriori算法,解决了以往算法中由于数据库中项目分布不均匀导致的支持度设置不合理问题.通过引入模糊理论软化了属性的论域边界,并在此基础上进一步引入概率分布的知识解决了传统的常权重赋值带来的问题,保证了算法的向下封闭性.最后通过数值试验验证了改进算法的有效性.  相似文献
2.
快速支持向量机增量学习算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
支持向量机对数据的学习往往因为规模过大造成学习困难,增量学习通过把数据集分割成历史样本集和新增样本集,利用历史样本集的几何分布信息,通过定义样本的遗忘因子,提取历史样本集中的那些可能成为支持向量的边界向量进行初始训练.在增量学习过程中对学习样本的知识进行积累,有选择地淘汰学习样本.实验结果表明,该算法在保证学习的精度和推广能力的同时,提高了训练速度,适合于大规模分类和在线学习问题.  相似文献
3.
等值线及三维彩色图形显示在微机上的实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了等值线的绘制以及酷似自然景物的计算机图形显示在CAT-1600微机系统上的实现.系统地阐述了等值线及三维彩色图形处理软件的设计思想,并顺便指出了该软件的应用前景.  相似文献
4.
三维彩色阴影图形显示技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
一、图形处理技术概述图形处理已成为当代微机系统必不可少的功能。国际上最流行的几种微机都具有图形处理的功能。当然,也出现了一些专用的图形处理系统,其处理能力更强。图形显示器的分辨率也大大提高。国内已有高质量的图形显示器,其分辨率已高达1024×1024×24。三维图形处理技术已渗透到各个领域。在计算机辅助设计/制造,计算机辅助教学以及在电视、电影及各类艺术图形的生成和处理过程中,离不开三维图形处理技术。随着CAD技术的不断发展,对图形处理的要求越来越高。并且三维图形处理技术成了CAD发展的关键技术。1.计算机图形处理领域的分类按数据在计算机和图形表示体之间的转换和传送的方向不同,以及图形系统所处理的目标类型不同,可将计算机图形处理领域分成三类:(1)计算机生成图形;(2)图象分析;(3)图象处理。  相似文献
5.
旋转体的图案绘制和消隐技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
王来生  张菡 《计算机学报》1989,12(5):359-366
本文通过数据输入形式、旋转体的表示方法、图案绘制原理、坐标变换、投影方法、隐线处理等六方面的研究,开发了旋转体的三维表示及图案绘制方法,并研究成功消除隐线的新方法。  相似文献
6.
基于投影寻踪和支持向量机的模式识别方法*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
由于支持向量机(SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种基于投影寻踪(PP)和支持向量机的模式分类方法.利用PP方法把高维数据转换到低维子空间,同时用加速遗传算法获得最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征,然后在低维空间中用SVM对特征向量进行分类识别,并将其应用到银行信贷风险评估中.选用2005年度80家贷款申请企业的数据样本,对该模型进行验证,通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于模式识别的有效性及优越性.  相似文献
7.
一种多输出支持向量机的增量学习算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
标准支持向量机主要对单输出样本学习已经进行了广泛的研究,而对多输出样本学习问题的研究较少.在最小二乘支持向量回归机模型的基础上,推广得到多输出最小二乘支持向量回归机模型,并给出它的一种增量学习算法.理论分析和实验结果证明它不但保证了学习精度,而且使得多输出回归问题的学习速度大大加快.  相似文献
8.
基于在线学习的目标跟踪方法研究*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对视频目标跟踪问题,提出了一种基于co-training框架下的在线学习跟踪方法。该方法首先根据两种不同的局部特征,利用在线 Boosting算法分别建立模型, 然后采用co-training框架来协同训练,有效避免了模型误差累积和跟踪丢帧等问题。实验证明了该方法的有效性。  相似文献
9.
基于支持向量机与反K近邻的分类算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对支持向量机在对样本进行分类时,决策超平面附近的点较易错分的问题,首先将反K近邻法引入分类问题,提出了反K近邻分类算法;然后,将支持向量机(SVM)与反K近邻分类算法(RKNN)相结合,提出了基于支持向量机与反K近邻的分类算法(SVM-RKNN);最后,为了避免单一分类器可能存在的片面性问题,提出了基于SVM-RKNN的多特征融合分类方法。实验结果表明:SVM-RKNN分类算法的分类准确率比SVM方法平均提高了2.13%,而基于SVM-RKNN的多特征融合分类算法的分类准确率分别比SVM和SVM-RKNN算法平均提高了2.54%和0.41%。  相似文献
10.
基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
王辉  王来生  钟萍 《计算机工程》2009,35(24):202-204
针对Chan-Vese模型(C-V模型)存在收敛缓慢等缺陷,给出一种基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割算法。引入边缘检测函数对C-V模型进行改进,在不降低分割质量的前提下,提高图像分割的速度。为了增强改进模型的灵活性,提出对边缘检测函数进行尺度变换的方法。实验结果表明,改进模型有良好的分割效果,尺度变换能有效加快改进模型的演化速度,保持分割过程的稳定性。  相似文献
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