基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法.pdf

基于动态集成的不平衡数据流分类方法研究.pdf 摘要摘要近年来，计算机技术迅猛进步，推动了物联网、云计算、智能家居和金融服务等领域的蓬勃发展，并产生了大量数据流，为各行业带来巨大变革和机遇。这些数据流具有动态、连续、高速且短暂易逝的特性，与传统静态数据截然不同。它们在现代信息社会中发挥着愈发重要的作用，为各领域研究提供丰富数据支持。然而，数据流的分析和处理难度极大，成为大数据处理领域的研究焦点。因此，深入研究数据流特点及其处理方法，以应对这一领域的挑战，显得尤

2025-04-12 约8.93万字 62页立即下载

基于密度卷积支持向量机的高维成分数据分类与特征选择.docx 基于密度卷积支持向量机的高维成分数据分类与特征选择一、引言随着科学技术的发展，我们面对的数据集变得越来越复杂，尤其是高维成分数据。这些数据集的复杂性给传统的分类和特征选择方法带来了挑战。近年来，基于密度卷积支持向量机（DensityConvolutionalSupportVectorMachine，DC-SVM）的方法在处理高维成分数据方面表现出强大的性能。本文旨在探讨基于DC-SVM的高维成分数据分类与特征选择方法，以提高分类准确性和特征选择的效率。二、相关工作回顾传统的机器学习方法和深度学习方法已被广泛应用于高维成分数据的分类和特征选择。然而，面对数据复杂性，传统方法和深度学习方法

2025-03-04 约4.38千字 9页立即下载

一种不平衡数据的分类及数据不平衡特征的选取方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990277 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110203597.X (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人扬州千代科技有限公司

2023-06-10 约9.71千字 10页立即下载

一种基于不平衡数据的情感分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881175 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210674465.X (22)申请日 2022.06.15 (66)本国优先权数据 202210227230.6

2023-05-14 约8.09千字 9页立即下载

基于分类的数据集成方法的中期报告.docx 基于分类的数据集成方法的中期报告 1.研究背景 数据集成是指将来自不同数据源、不同形式和不同类型的数据进行有效的整合，从而为数据分析和决策提供支持。在实际应用中，一个数据集成系统可能需要整合数百个数据源，这些数据源仅仅只是以表格的形式存在，可能拥有不同的格式、语义和精度。在此情况下，如何有效地将这些数据进行整合是一个非常具有挑战性的问题。因此，数据集成一直是数据管理和处理领域中的热门研究领域。其中，基于分类的数据集成方法是一种常见的数据集成方法。它利用机器学习分类算法将不同数据源中的数据进行类别划分，然后再将同类别的数据进行整合。而且，由于其简单性和高效性，基于分类的数据集成方法在实际应用中

2024-04-28 约1.77千字 3页立即下载

基于显微特征与集成深度学习的古陶瓷窑口分类研究.docx 基于显微特征与集成深度学习的古陶瓷窑口分类研究一、引言古陶瓷作为中华文明的重要载体，其窑口分类与鉴定一直是学术界和文物收藏界的热点研究领域。随着科技的发展，尤其是人工智能与深度学习技术的崛起，为古陶瓷窑口分类提供了新的研究思路和方法。本文旨在探讨基于显微特征与集成深度学习的古陶瓷窑口分类研究，以期为古陶瓷的鉴定和保护提供科学依据。二、显微特征与古陶瓷古陶瓷的窑口分类涉及到材质、制作工艺、窑炉环境等多方面的因素，而这些因素往往可以通过显微观察得以体现。古陶瓷的显微特征包括胎土、釉面、气泡等，这些特征对于鉴定古陶瓷的窑口具有重要的参考价值。因此，本文首先对古陶瓷的显微特征进行详细分析，为后

2025-02-15 约4.6千字 10页立即下载

2025-03-08 约3.63万字 51页立即下载

变长表示的高维数据特征选择方法、系统、介质及应用.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801180 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110109446.8 (22)申请日 2021.01.27 (71)申请人重庆大学地址 40

2023-06-03 约1.16万字 12页立即下载

高维数据分类方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112836715 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 20191

2023-06-07 约1.87万字 15页立即下载

高维数据降维方法.pdf 第 5 卷第 8 期 2009 年 8 月 高维数据降维方法张道强陈松灿关键词：高维数据 降维南京航空航天大学引言

2018-10-11 约2.61万字 8页立即下载

一种联邦多任务学习中基于特征提取-子任务分类器的数据标签分类方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882245 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210438889.6 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-15 约2.25万字 17页立即下载

基于表示学习的高维光谱离群数据挖掘.docx PAGE 1- 基于表示学习的高维光谱离群数据挖掘一、引言 (1)随着科学技术的飞速发展，光谱分析技术在各个领域得到了广泛应用，如生物医学、环境监测、化学分析等。这些应用领域往往涉及高维光谱数据的处理与分析。然而，高维光谱数据具有数据量大、维度高、结构复杂等特点，给离群数据挖掘带来了巨大的挑战。离群数据挖掘旨在从大量数据中识别出异常或非典型数据，这对于提高数据质量、优化模型性能以及发现潜在规律具有重要意义。 (2)在高维光谱数据中，离群数据的比例可能较高，且离群数据可能包含有价值的信息，如疾病诊断中的异常症状、环境监测中的污染源等。因此，离群数据挖掘已成为数据挖掘领域的研究热点。近年来，表示

2025-01-18 约3.2千字 6页立即下载

基于深度学习的多模态医学数据高维可视化研究.docx 基于深度学习的多模态医学数据高维可视化研究一、引言随着医学技术的飞速发展，多模态医学数据的获取和处理已经成为现代医疗诊断和治疗的重要手段。然而，由于医学数据的复杂性和高维度特性，如何有效地对多模态医学数据进行高维可视化一直是研究的难点和热点。本文基于深度学习技术，对多模态医学数据的高维可视化进行研究，以期提高医学诊断的准确性和效率。二、多模态医学数据概述多模态医学数据是指通过不同成像技术获取的医学数据，如CT、MRI、超声等。这些数据具有高维度、非线性、异质性和复杂性等特点，为医学诊断和治疗提供了丰富的信息。然而，由于数据的复杂性和高维度特性，医生在诊断过程中往往难以全面、准确地分析和

2025-02-11 约4.63千字 10页立即下载

基于Fast-DTW的高维时序数据聚类方法研究.docx 基于Fast-DTW的高维时序数据聚类方法研究一、引言随着大数据时代的到来，高维时序数据的处理与分析变得尤为重要。时序数据聚类作为数据挖掘和模式识别的重要手段，在许多领域如金融、医疗、环境监测等均有广泛应用。然而，由于高维时序数据的复杂性，传统的聚类方法往往面临计算量大、效率低等问题。动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）作为衡量时序数据相似性的重要方法，在处理高维时序数据时具有较高的准确性，但计算成本较高。因此，本文提出基于Fast-DTW的高维时序数据聚类方法，旨在提高聚类效率和准确性。二、Fast-DTW算法概述 Fast-DTW算法是一种改进的动态时间规整算

2025-02-19 约5.12千字 10页立即下载

基于经验似然方法的高维数据多样本均值检验.docx 基于经验似然方法的高维数据多样本均值检验一、引言随着大数据时代的来临，高维数据已经成为许多领域的研究热点。高维数据的多样本均值检验问题，对于理解数据分布、推断总体特征具有重要意义。然而，由于高维数据的复杂性，传统的统计检验方法往往难以直接应用。近年来，经验似然方法因其灵活性和有效性，在高维数据多样本均值检验中得到了广泛的应用。本文旨在介绍基于经验似然方法的高维数据多样本均值检验的相关理论和方法，以期为相关研究提供参考。二、背景知识 2.1经验似然方法经验似然方法是一种非参数统计推断方法，它通过构建经验分布来近似总体分布，从而进行参数估计和假设检验。经验似然方法具有灵活性和稳健性，适用于

2025-05-17 约4.83千字 10页立即下载