排序方式: 共有16条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。 相似文献
2.
3.
4.
人工湿地系统水质净化技术的工艺设计 总被引:19,自引:0,他引:19
利用植物根系和微生物的作用并经多层过滤 ,使水质得到净化 ,可有效地提高水资源的利用率。着重介绍了人工湿地系统水质净化技术的工艺原理、流程、特点及设计要点。 相似文献
5.
依据基于二叉树思想的多分类支持向量机算法,进行了天气图像的情感分类方法的研究。通过定性分析和计算对比,确定了图像情感分类的可行算法和合理参数选取方法。结果表明,完全二叉决策树SVM算法对于天气图像的情感识别具有较理想的效果。 相似文献
6.
7.
就配筋系列砼结构裂缝问题进行阐述,并对部分预应力砼结构的概念、性能、优点及经济效益等作了论述,为今后有效控制砼构件裂缝作了初步的探索。 相似文献
8.
N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenine,6mA)是指腺嘌呤第6位氮原子的甲基化修饰。6mA在维持细胞正常的转录活性、DNA损伤修复、染色质重塑、遗传印记、胚胎发育和肿瘤发生等生物过程中起着非常重要的作用。通过生物实验的方法来鉴定6mA位点耗时且昂贵。近年来,研究界提出了一些基于机器学习的6mA位点预测方法,但这些预测方法过度依赖一种学习模型,导致模型的泛化能力不足以及预测的准确度不高等问题。集成学习综合多种预测模型的优点,具有较好的泛化能力及预测性能。因此,为了进一步提升6mA位点的预测准确性,提出了一种基于stacking集成学习的6mA位点预测模型Stack6mAPred。该模型由两层分类器组成,第一层集成了朴素贝叶斯、支持向量机(support vector machine,SVM)和LightGBM等三种主流分类器,第二层使用逻辑回归(logistic regression,LR)分类器。Stack6mAPred利用增强核苷酸组成等5种特征对实验已鉴定6mA序列和非6mA序列进行编码,使用XGBoost(extreme gradient boosting)算法进行特征选择,去除冗余特征。通过在水稻基准数据集上进行五折交叉验证,与目前性能最优的方法MM-6mAPred相比,Stack6mAPred在敏感性、特异性、准确度、MCC和AUC上均获得了更好的性能,分别提高了1.7%、1.36%、1.72%、0.06和0.031。 相似文献
9.
用FoxPro开发客户/服务器应用李伟,刘全中客户/服务器结构正越来越多地被计算机管理信息系统所采纳。这种结构主要是将一个应用分解为前台的客户机部分和后台的服务器部分。它最基本的要求是能在不同的硬件平台、操作系统、网络操作系统、数据库上进行数据存取。... 相似文献
10.