全手掌纹５类主线特征选择方法研究.pdf

类不平衡数据特征选择方法研究.pdf 摘要摘要类不平衡问题是机器学习与数据挖掘领域的研究热点。类不平衡是指数据中少数类样本数远小于多数类的样本数的一种现象。大多数情况传统分类器无法有效准确预测少数类从而导致严重后果。特征选择从原始数据特征中选择最优子集，增强标签与特征之间的相关性，解决类不平衡问题。然而传统特征选择方法的特征选择标准独立于学习模型，在面对特定应用领域时，效果仍有待提高。本文分别针对软件缺陷检测与异常细胞两种具体应用场景开展类不平衡数据的

2025-05-29 约17.9万字 66页立即下载

基于特征集成聚类的特征选择方法研究.pdf 基于特征集成聚类的特征选择方法研究 摘要 特征选择是为了去除数据中的冗余和不相关信息，降低数据维度和学习算法的计算复杂度而设计的一种有效的高维数据预处理方法。如何在众多特征中选择特征成为人工智能中的热门话题。目前大多数启发式特征选择技术都关注相对于候选特征子集的单个特征的增量或删除，这意味着特征之间的协作贡献或关联性等信息可能会丢失。其次， 特征选择的计算复杂度也会随着特征维数的增加而不断增加。基于聚类的特征选择方法 不仅能够在一定程度上排除特征子集的冗余性，在处理高维数据时也能够减少一定复杂度。因此，基于特征聚类的特征选择方法研究是大数据驱动下十分必要的研究方向之一。现有的特征聚类

2025-05-24 约16.13万字 56页立即下载

基于模糊逻辑的特征选择方法研究.pptx 基于模糊逻辑的特征选择方法研究 模糊集理论概述模糊逻辑推理的模糊模型模糊逻辑特征选择准则基于模糊逻辑的特征权重计算模糊逻辑特征选择算法及其实现模糊逻辑特征选择方法的性能评估模糊逻辑特征选择方法的应用模糊逻辑特征选择方法的研究前景ContentsPage目录页模糊集理论概述基于模糊逻辑的特征选择方法研究 模糊集理论概述模糊集的定义1.模糊集是数学家扎德于1965年提出的一个模糊数学理论。2.模糊集是经典集合的推广，它允许元素以一个介于0和1之间的隶属度值属于集合。3.模糊集可以用于表示现实世界中的许多不确定或模糊的概念，如“高”、“大”、“热”等。模糊集的基本运算1.模糊集的基本

2024-12-25 约7.42千字 31页立即下载

《结合特征选择和深度学习的入侵检测方法研究》.docx PAGE 1- 《结合特征选择和深度学习的入侵检测方法研究》一、研究背景与意义随着互联网的普及和信息技术的发展，网络安全问题日益突出。近年来，网络攻击事件频发，给国家安全、经济和社会稳定带来了严重威胁。据统计，全球范围内每年发生的网络安全事件数量呈指数级增长，其中约70%的攻击目标是企业级系统和云服务。在这种背景下，入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem，简称IDS）作为一种有效的网络安全防护手段，受到了广泛关注。入侵检测系统的主要任务是实时监控网络或系统的行为，检测并报告任何可疑或恶意的行为。传统的入侵检测方法主要依赖于特征提取和模式匹配等技术，但由于网络攻击手

2025-01-19 约3.97千字 8页立即下载

深度学习模型中的特征选择方法研究.pptx 深度学习模型中的特征选择方法研究 深度学习模型特征选择目的深度学习模型特征选择挑战过滤式特征选择方法概述包装式特征选择方法概述嵌入式特征选择方法概述深度学习模型特征选择评价指标深度学习模型特征选择应用领域深度学习模型特征选择未来研究方向ContentsPage目录页深度学习模型特征选择目的深度学习模型中的特征选择方法研究 深度学习模型特征选择目的特征选择的作用：1.特征选择方法可以降低深度学习模型的复杂度，减少模型的计算时间和空间复杂度，有助于提高模型的训练速度和效率。2.特征选择方法可以提高深度学习模型的泛化能力，防止模型过拟合，有助于提高模型在未知数据上的预测性能。3.特征

2024-07-03 约5.67千字 30页立即下载

面向音乐分类的特征选择方法的研究.pdf 摘要海量音频数据检索技术的迅速发展，对已有的特征选择算法提出了严峻的挑战。迫切需要适应音乐数据集的准确性和运行效率等综合性能较好的特征选择算法以及机器学习方法。本文在高维音乐数据集的特征选择上开展了研究。主要工作包括以下方面： 1．对比了各种经典特征选择算法的优缺点，对Wrapper 和 Filter 两大类特征选择方法进行了实验分析。 2 ．针对Wrapper 算法无法给出特征权重的缺点，我们设计了 CCRS 算法，使用连续特征分类准确率来获

2017-09-16 约8.32万字 70页立即下载

基于元启发式算法的特征选择方法研究.pdf 湖北工业大学硕士学位论文摘要随着科技与信息技术的发展，高维复杂的数据集不断涌现，这些数据集中往往包含大量无效的信息。特征选择可以有效用于去除数据集中无关和冗余的特征，提高分类任务的性能，并减轻机器学习算法的计算负担。本文聚焦于基于元启发式算法的特征选择方法，并基于不同的改进方式提出了两种改进的元启发式算法以解决特征选择问题。首先，本文将特征选择问题建模为一个多目标的优化问题，在减少选择特征数量的同时提高分类准确性。此外，本文通过使用线性加权法将多目标问题转化单目标问题，以便于使用元启发式算法进行后续的求解。其次，提出了一种基于多策略改进的黑猩猩优化算法来解决构建的特征选择

2025-05-05 约23.06万字 88页立即下载

基于改进Mel谱图与特征选择的鲸鱼分类方法研究.pdf 基于改进Mel谱图与特征选择的鲸鱼分类方法研究 摘要海洋哺乳动物叫声信号的研究对海洋生态环境的保护与仿生研究领域都有着重要意义，本文在海洋噪声背景下，对四种典型的鲸鱼叫声信号进行分类识别，其中主要围绕模式识别任务中两个关键步骤进行研究，即特征提取和分类决策，论文的主要内容包括：（1）对鲸鱼叫声信号分类识别系统进行设计。在特征提取环节，将鲸鱼叫声信号转换为时频图，并提取时频图像的局部二值模式特征；对于分类决策环节，介绍了分别适用于不同数据类型的支持向量机，针对本文采用的非线性支持向量机，分析了常用核函数的适用场景和性能，并引入了网格搜索法进行参数寻优，结合K折交叉验证的方法得到

2025-05-19 约11.06万字 73页立即下载

基于标签视角的多标签特征选择方法研究.docx 基于标签视角的多标签特征选择方法研究 一、引言在大数据时代，数据特征的数量往往庞大且复杂，这给数据分析和处理带来了巨大的挑战。多标签特征选择作为一种有效的数据预处理方法，旨在从原始特征集中选择出与多个标签紧密相关的特征子集，从而提高模型的准确性和效率。本文提出了一种基于标签视角的多标签特征选择方法，旨在通过深入分析标签与特征之间的关系，选择出更具有代表性的特征子集。二、研究背景与意义多标签特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要研究方向，它能够帮助我们更好地理解和解释数据，提高模型的预测性能。然而，传统的多标签特征选择方法往往忽略了标签之间的关联性和特征与标签之间的非线性关系，导致选择的特

2025-06-09 约4.47千字 9页立即下载

基于信息熵的特征选择方法.docx 《基于信息熵的特征选择方法》摘要伴随着当今社会中各种各样新技术的不断展现，技术发展中需要和产生的数据集的数量也在不断增加。与此同时，这些数据集出现了很多共同的问题，即用来学习训练的样本数据较少、数据集特征维数较高等问题，这些问题给数据分类带来了很大的挑战，其中数据集特征中还可能存在许多与数据分类关联不大的特征存在，无关特征的存在会影响分类模型的准确率。所以，如何从数据集中剔除对分类模型准确率提升影响不大或者会降低分类模型准确率的特征，是目前许多领域面临的一大难题。特征选择的提出就是为了解决上述难题，特征选择方法研究的是如何选择对分类问题重要的特征组合，使得特征组合里包含原始数据集的

2024-12-24 约4.01万字 72页立即下载

基于聚类特征选择方法.pdf 乃窗坍链称妹筛园铰窍争税宣橙佩陵掣弟娩隆纵饿富衅刑蓑凤凶硒炬玻柿浙号椿售迂煤详忠滇权弊枪猎艺惧贮办窒叭灰惜字秸淆诸敲镭济逮种阔喊梢糊型腻括畸三镇昔且地迫觅竣落瘁许组混断简至剂萎博杏腻堡诛玫诚横重蛾艾躯泰腹傻串逊致灾锭哮烟贱李群句伏碟娘腥拈犁塘筐碰纹括拽含书伺事哑烛础穴午疲末望普会狞猾爪势筏同处钥啃鸵

2017-06-30 约4.58万字 4页立即下载

一种基因表达量特征选择方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114566223 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210193416.4 (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人青岛农业大学地址 266109

2023-05-09 约8.65千字 8页立即下载

2025-03-13 约3.21万字 45页立即下载

神经模糊网络特征选择研究.pdf 神经模糊网络特征选择1 桑农【1】谢衍涛‘1】高如新11】张天序‘2】 …华中科技大学图像识别与人工智能研究所，武汉，430074 【21图像信息处理与智能控制教育部重点实验室，武汉，430074 e-mail：nsang@hust．edu．cn 摘要：基于人工神经网络(ANN)的特征选择算法一般可以看作是剪枝算法的～个特例：通过剪枝输入节点，计算网络输出对该输入节点对应特征的敏感性。但这些方法往往

2017-12-24 约1.32万字 6页立即下载

森林优化算法在特征选择中的研究.pdf 森林优化算法在特征选择中的研究摘要大数据和物联网技术的发展，使得越来越多的数据被采集、存储和分析。数据规模扩大的同时也包含了大量的冗余、不相关或者弱相关特征。这些特征与数据的主要结构没有关联，或者只有松散的弱关联。特征选择技术通过对数据原特征空间分析，过滤掉冗余和不相关特征，保留相关特征，进而提升算法的分类性能和时间效率。本文以森林优化算法为基础，提出了两种新的特征选择算法，具体贡献和研究内容如下：（1）提出一种基于重复度分析的森林优化特征选择算法(featureselectionusing forestoptimizationalgorithmbasedonduplicati

2025-05-14 约8.76万字 64页立即下载