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1.
针对数据的特征存在单一和协同特征的选择问题,基于平方误差标准核密度估计和随机置换理论,首先提出一种针对单一特征的特征选择方法(FSKDE-RP);然后,针对协同特征的情况,通过拓展随机置换理论,提出多维协同特征选择算法(SFSKDE-MRP),并利用核神经网络(KNN)分类器的分类精度选择最优特征子集.在模拟数据和真实数据集上的实验结果表明了所提出算法的有效性. 相似文献
2.
融合异构特征的子空间迁移学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
特征迁移重在领域共有特征间学习,然而其忽略领域特有特征的判别信息,使算法的适应性受到一定的局限. 针对此问题,提出了一种融合异构特征的子空间迁移学习(The subspace transfer learning algorithm integrating with heterogeneous features,STL-IHF)算法.该算法将数据的特征空间看成共享和特有两个特征子空间的组合,同时基于经验风险最 小框架将共享特征和特有特征共同嵌入到支持向量机(Support vector machine,SVM)的训练过程中.其在共享特征子空间上实现知识迁移的 同时兼顾了领域特有的异构信息,增强了算法的适应性.模拟和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性. 相似文献
3.
4.
5.
发展井灌是农业灌溉的重要措施,效益高,潜力大。井灌发展不当,会给地下水带来诸多不利影响。为此提出合理发展对策。 相似文献
6.
7.
从语言深度感知设计了一种汉语作文自动阅卷评分算法,抽象出语感特征的计算模型以模拟人类对自然语言的评价标准,弥补了早期作文自动阅卷中的机械统计式自然语言处理技术的不足。采用AC自动机对语感支撑要素,即作文作者的个人语言素材,进行快速分析。利用文本分词和主干提取等技术实现了对诸如句子流畅度等语句级评价,并将待评测作文的上下文结构与标准作文框架进行相似性比对,从而在作文自动评分系统中建立对作者语言运用能力的综合评价。实验结果表明,该算法增强了自动评分的语言能力评定的合理性,也更加贴切与专家校准后的人工评分样本。 相似文献
8.
为更好地对英语作文进行智能评分,提出了一种改进算法Adaboost/CT。算法以机器筛选得到的主成分作为弱分类器集,通过集中趋势的方法改进了自适应增强技术。这样既避免了过拟合问题,也解决了弱分类器叠加错误陷阱。实验表明该算法能有效地应用于英语作文智能评分系统,且与人工评分相比,其邻接准确率为94%,误差均小于20%且不存在奇异值性误差。该算法在智能评分和机器学习方面具有理论和实用价值。 相似文献
9.
为了解决机器学习中的主观信息缺失问题,提出一种新的面向共享数据的迁移组概率学习机(TGPLM-CD).该方法基于结构风险最小化模型,将源领域所含知识和目标领域的类标签组概率信息,特别是领域间的共享数据纳入学习框架中,实现了源领域和目标领域的知识迁移,在待研究领域数据信息不足的情况下提高了分类精确度.大量数据集上的实验结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
10.