差异性度量相关论文
聚类集成是集成学习中的一个重要分支,它是为了解决无监督的聚类分析中可能因为样本的特殊数据分布与假设条件不匹配,导致聚类结果......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种有监督的通用高效机器学习方法,目前在许多领域得到成功的应用,然而对于一些实际的......
多分类器融合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛的应用。目前对多分类器融合的研究己经不再局......
神经网络集成是目前国际机器学习和神经计算界的一个相当活跃的研究热点,对该问题的研究不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的......
机器学习是研究让机器具有学习的能力,集成学习是机器学习的一大研究热点,是将多个不同的单个个体模型组合成一个最终模型,这些模......
分类问题,作为人类的基本社会活动,在人们的日常生活和任务学习中,扮演着重要角色。随着数据挖掘和模式识别技术的快速发展,利用机......
分类所关心的一个根本问题是如何有效地提高分类系统的泛化能力。尽管传统的分类技术在一些领域己经得到了成功应用,其泛化能力也......
合成孔径雷达成像(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统全天时、全天候的特点使得SAR影像的应用成为国内外研究的热点。其中,变化检......
相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种基于稀疏贝叶斯理论的机器学习算法。该算法十分擅长处理小规模数据问题,由于其......
将多种单分类器模型融合,并用融合后的模型对不同品种干红葡萄酒进行判别分析。用BRUKER MPA傅里叶变换型近红外光谱仪采集170个干......
