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基于深度神经网络的多分类方法研究  CNKI文献

随着大数据和网络时代的飞速发展,网络数据呈爆炸式增长,对海量数据的分析和处理成为大数据领域最核心的问题。对数据进行分类是分析和处理数据流量的一项关键技术。在机器学习和数据挖掘领域,

施启军 龙福海... 《网络安全技术与应用》 2021年09期 期刊

关键词: 深度神经网络 / 机器学习 / 大数据分析与处理 / 多分类

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基于张量核函数的支持张量机分类方法  CNKI文献

以秩一支持张量机(Rank-one Support Tensor Machine,R1-STM)为代表的张量学习现已成为模式识别领域的一个研究热点,具有非常广泛的应用.秩一支持张量机是非凸优化问题,不但求解非常耗时,而且得到的解是局...

杨鑫刚 耿娟... 《数学的实践与认识》 2021年14期 期刊

关键词: 分类问题 / 支持张量机 / 张量表示 / 张量核函数

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基于深度学习的Stack Overflow问题分类  CNKI文献

针对基于正则表达式和传统机器学习分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习问题分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制...

杨光 贾焱鑫... 《吉林大学学报(理学版)》 2021年04期 期刊

关键词: 帖子问题目的 / 深度学习 / 文本挖掘 / 词向量

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机器学习算法在脑卒中诊治中的应用现状及展望  CNKI文献

世界卫生组织统计表明,目前脑卒中已在全球死亡原因中跃升至第二位[1]。据美国心脏协会(American Heart Association, AHA)统计,在美国,脑卒中是死亡的第五大原因,每年有79.5万美国人经历一次新的或复发性脑卒中[2]。...

武胜勇 何倩... 《中国卫生统计》 2021年03期 期刊

关键词: 机器学习算法 / logistic / 回归模型 / 随机森林模型

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基于机器学习的微震智能定位与岩爆等级预测研究  CNKI文献

在“十四五”科技创新规划纲要中提出了未来国内的科技发展将聚焦于“深地深海,空天科技”等八个前沿领域,其中深部地下空间相比于浅部地下空间,其岩体赋存环境主要表现为高地应力、高地温、高承压水头和强烈开采扰动...

孙兴业 导师:马克 大连理工大学 2021-06-12 硕士论文

关键词: 微震监测 / 机器学习 / 波形定位 / 岩爆预测

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结合信息熵的非采样AdaBoost不平衡学习  CNKI文献

在信息全球化的今天,数据是蕴含着许多信息的重要载体,如何深度挖掘数据中有价值的内容是研究者们热衷讨论的话题。在当今的大数据背景下,无论是日常生活,还是科研应用,不平衡数据随处可见,例如在医疗诊断、金融风险防...

谢莹 导师:杨洁 大连理工大学 2021-06-08 硕士论文

关键词: 不平衡学习 / 信息熵 / 特征选取 / 集成学习

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基于智能感知的行为识别分析研究  CNKI文献

可穿戴设备的增加带来了物联网设备量和数据量逐年增长,这既推动了数字经济发展,但也增加了云端计算压力。“十四五”规划中,我国政府强调推进新基建发展,加快打造数字经济新优势。依托于新基建的发展,移动边缘计算缓...

吕天齐 导师:宋梅 北京邮电大学 2021-06-07 博士论文

关键词: 人体行为识别 / 神经网络 / 智能感知 / 传感器

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基于VAG信号的膝关节疾病分类方法研究  CNKI文献

膝关节是人体重要的承重部位,比较容易老化和损伤,因此膝关节疾病的发病率较高。对膝关节疾病进行早期筛查有助于及时控制病情,防止病情恶化。膝关节摆动(VAG)信号是指膝关节屈曲或伸展时发出的声音或振动信号。VAG信...

杨佳 导师:邱天爽 大连理工大学 2021-06-05 硕士论文

关键词: 膝关节摆动信号 / 深度学习 / 卷积神经网络 / 原型网络

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面向不平衡数据的分类技术研究及应用  CNKI文献

数据的不平衡分类问题广泛存在于工业生产、金融、信息安全等诸多领域,是近年来持续研究热点之一。不平衡数据中往往是某些类样本所占比例少,使用传统的数据挖掘分类算法在处理这类数据集的分类问题

张鹏 导师:李爱军 山西财经大学 2021-06-02 硕士论文

关键词: 不平衡数据 / Tomek / Links / Smote

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尺度化交叉距离最小化算法及其在不平衡分类中的应用  CNKI文献

几何类支持向量机是一种利用样本集的几何信息寻找解的方法,具有简单直观的几何特征和计算精度高等优点。在线性可分的情况下,可以通过求解两个凸包间的最近点来替代求解最大间隔分类超平面。当数据集非线性可分...

刘雨晴 导师:冷强奎 渤海大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 支持向量机 / 交叉距离最小化算法 / 尺度化凸包 / 最近点算法

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汽车CAN网络的入侵检测方法研究  CNKI文献

随着智能网联汽车大规模的应用,其安全性问题也日益凸显,涉及大量数据泄露和汽车破解事件。CAN网络作为车辆重要的底层控制网络,是黑客攻击的首要目标。在CAN网络安全防护技术中,入侵检测技术由于不会造成网络通...

彭海德 导师:赵剑 大连理工大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 汽车CAN网络 / 入侵检测 / 信息熵 / 相对熵

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基于XGBoost优化算法的G型恒星分类研究  CNKI文献

人类作为一个物种、一个文明,想要生存下去,避免悲惨的灭亡结局,就必须把视线和精力投向头顶的星辰大海,正如复活节岛的波利尼西亚人必须要把生的希望投向浩瀚的太平洋一样。所以,对太空的探索尤为重要,而对恒星的#~

苏智杰 导师:王勇 江西财经大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: G型恒星分类 / XGBoost算法 / 网格搜索 / Stacking优化

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基于机器学习的多特征融合汉语声调识别算法研究  CNKI文献

语言是人类最重要的、最常用的和最便捷的通信方式,汉语是一种具有声调的语言,声调体现为人在发音时语音起伏的变化,在人们的日常交流中具有辨别语义的作用。声调识别是对汉语音节的声调变化模式进行四分类或多...

李濛 导师:田岚 山东大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 声调识别 / 特征融合 / 机器学习 / 随机森林

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基于标记关系的多标记分类算法研究  CNKI文献

传统的机器学习算法一般针对单标记进行建模预测,而现实生活中经常会出现单个样本对应多个标记的情况,传统的机器学习算法无法满足相应的需求,需要使用多标记学习方法解决相应的多标记分类问题

张好 导师:林开标 厦门理工学院 2021-06-01 硕士论文

关键词: 多标记学习 / 标记相关性 / 分类器链 / 层次多标记分类

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面向高维数据的分类特征选择方法研究  CNKI文献

分类是数据挖掘和机器学习领域中重要的研究分支,其目的是根据特征所描述的信息将每个实例准确划分到不同的组中。但随着所收集数据集维度的急剧增加,大量与分类任务不相干和冗余的特征信息被添加到...

陈科 导师:周风余 山东大学 2021-05-22 博士论文

关键词: 特征选择 / 粒子群优化算法 / 高维分类问题 / 数据挖掘

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不平衡数据下信贷违约风险控制研究  CNKI文献

互联网金融随着大数据的发展应运而生,作为金融业务的核心和基础,风险控制一直以来也备受关注。消费金融可有效提高居民的消费水平和能力,其借款对象具有人群大、额度小、周期短、复杂性强的特点,这使得准确预测借款人...

陈福康 导师:石玉峰 山东大学 2021-05-22 硕士论文

关键词: 信贷违约预测 / 类不平衡 / LightGBM / 混合采样

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代价敏感支持向量机研究  CNKI文献

不平衡数据分类在数据挖掘和机器学习中是一个十分重要的问题。在医学诊断、信息安全、工业和计算机视觉等领域广泛存在,尤其是少数类召回率,在这些领域的应用中都有着特殊要求。在本文中,我们提出...

吴春业 导师:王楠 黑龙江大学 2021-05-20 硕士论文

关键词: 代价敏感 / 支持向量机 / 不平衡数据 / 召回率

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关于Black-Litterman模型中市场观点不确定性的度量方法研究  CNKI文献

Black-Litterman模型是资产配置研究中的主流模型,该模型允许投资者将“市场观点”作为参数输入,同时要求对每个“市场观点”输入一个方差变量Ω,表示投资者对该“市场观点”的信心。然而由于对方差Ω的度量非常困难,...

晋继臻 导师:薄立军 中国科学技术大学 2021-05-10 硕士论文

关键词: Black-Litterman模型 / 市场观点不确定度 / 随机森林 / XGBoost

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基于梯度提升的多标签分类器链方法  CNKI文献

为了确定多标签分类器链方法的链序以及挖掘出高阶标签关联性,提出了一种基于梯度提升的多标签分类器链方法.给出了GBCC整体框架,通过一种预剪枝策略对单一标签进行梯度提升,在此过程中利用标签置信度和误...

王进 陈瑀... 《江苏大学学报(自然科学版)》 2021年03期 期刊

关键词: 机器学习 / 多标签学习 / 分类器链 / 标签关联

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基于中西医因素用机器学习预测带状疱疹患者发生后神...  CNKI文献

研究目的:带状疱疹后神经痛(PHN)是疼痛科常见的神经病理性疼痛。疼痛迁延日久,难以根治,严重影响患者的生活质量,甚至不少PHN患者因为疼痛而产生过自杀倾向。研究显示在带状疱疹早期进行额外的镇痛治疗诸如选择性神经...

王新星 导师:樊碧发 北京中医药大学 2021-05-01 博士论文

关键词: 带状疱疹 / 带状疱疹后神经痛 / 机器学习 / 危险因素

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