不同分布多观测样本分类问题中,训练样本和测试样本来自不同的域,针对如何利用转换学习提高不同分布多观测样本分类性能问题,提出L1-Graph联合转换学习的多观测样本分类算法。首先基于转换学习构建一种非负矩阵三因子分解框架,将其中不变信息作为源域到目标域的转换桥梁;其次,基于稀疏表示思路构造L1-Graph,自适应寻找数据近 ...
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标签： l1 graph 转换 学习 模型 观测 样本 分类 算法适应 多观测样本分类
上传时间： 2021-08-20
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IP 分类算法是提高网络设备性能的关键，无冲突规则集则是正确进行IP 报文分类的前提和保证。网络处理器Intel IXP1200 具有强大的可编程能力和并行分组处理能力。本文在IXP1200
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上传时间： 2021-03-21
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病理图像能够揭示疾病的原因及严重程度,在临床诊断中有重要应用.病理图像中局部区域与病理特性之间不明确的对应关系为建立计算机辅助诊断模型带来了困难.基于全局图像特征表达和等分小块等方法难以有效表达病理特性的局部性.提出一种基于多示例多标签学习的活检病理图像自动标注框架,对病理特性的局部性进行表达.通过带区域 ...
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标签： 病理 图像 自动 标注 机器 学习 方法性识别 多示例多标签学习 标准分割 图像特征提取
上传时间： 2021-06-08
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支持向量机的基本问题是解决二类分类问题,目前有很多方法将支持向量机推广至多类分类,目前比较著名的有1-vs-1SVM、1-vs-n SVM、以及DAGSVM[4],上述方法都是靠组合多
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上传时间： 2021-01-03
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多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环 境的一致性解释。
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上传时间： 2021-04-11
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稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出 ...
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标签： 高光谱图像分类算法
上传时间： 2021-05-30
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基于本体的共享与重用性以及谈判过程的动态性，提出谈判协议过程本体，将语义Web应用到自动谈判中，利用描述逻辑和本体编辑器Protégé 3.2.1对1-多交互协议本体进行形式化描述，并得到相应的OWL
/dl/201175.html
上传时间： 2021-01-01
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针对多聚焦图像融合问题本文提出了一种基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法。该方法采用Frei-chen模板对源图像经小波分解后系数所对应子图像进行边缘检测，选择最有可能是边缘的点加以保留，最后
/dl/201219.html
上传时间： 2021-01-01
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多功能EDA仿真/教学实验系统产品简介北京普立华电子科技有限公司研发部提供核心模块-单片机系统核心模块－CPLD核心模块－FP
/dl/201487.html
上传时间： 2021-01-02
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SmartSOPC 多功能教学实验开发平台――产品特性及技术参数概述：SmartSOPC 多功能教学实验开发平台集众多种功能于一体，是SOPC
/dl/201495.html
上传时间： 2021-01-02
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