特征选择与过拟合问题的关系在机器学习和数据分析领域，特征选择是一个至关重要的步骤。特征选择的目的是从原始特征中选择出对目标变量有显著影响的特征，以提高模型的泛化能力。然而，特征选择的不当也可能导致过拟合问题，进而影响模型的性能。特征选择是指从原始特征中选择出对目标变量有显著影响的特征，以降低数据维度和提高模型的泛化能力。在实际应用中，数据集往往包含大量特征，而这些特征中的很大一部分可能对目标变量没...

天津农学院计算机科学与信息工程系数学建模名    称：层次分析法的应用        系    别： 计算机系                专    业： 信息管理与信息系统     ...

目标追踪锚定法目标追踪锚定法包括估算目标状态并预测、匹配更新“目标链”。因此对于跟踪系统性能要求一般必须满足三个基本要求：鲁棒性、准确性、实时性。鲁棒性：指跟踪过程必须稳定可靠，抗干扰性能好，在某些跟踪可能失败的场合中具有自恢复的能力。准确性：指跟踪必须满足一定的精度，要求低的场合可以给出目标的大概位置，要求较高的场合必须给出目标的准确位置、姿态等相关信息。实时性：指跟踪必须实时进行，测量数据的输...

基于正交匹配追踪的图像跟踪算法研究一、引言随着数字图像处理技术的不断发展，图像跟踪技术受到越来越多的关注。其中一种最常用的技术是基于正交匹配追踪算法（orthogonal matching pursuit, OMP）的图像跟踪。在本文中，我们将深入探讨这一算法在图像跟踪中的原理、优势以及应用。二、基于OMP的图像跟踪算法原理正交匹配追踪算法是一种用于稀疏信号重构的方法，主要思想是在一个字典集合中，...

目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计    目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计    摘要：目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，它的核心任务是利用给定的初始目标位置，在视频序列的每一帧中准确地定位和跟踪目标。在目标跟踪中，尺度估计是一项关键技术，它可以帮助跟踪算法更好地适应目标在不同尺度下的变化。本文提出了一种基于IoU和中心点距...

交叉相关跟踪算法交叉相关跟踪算法是一种常见的物体追踪算法，它的主要思想是通过计算待追踪物体模板与图像中的候选目标之间的相似度来确定最佳匹配，从而追踪物体的运动。在本文中，我将详细介绍交叉相关跟踪算法的原理、方法和应用。一、原理交叉相关跟踪算法基于图像中待追踪物体的模板来估计物体的位置。算法的核心思想是将待追踪物体模板与图像中的候选目标进行相互比较，到与模板最相似的目标。相似度通常通过计算模板与目...

物体识别与追踪算法原理与方法详解物体识别与追踪算法是计算机视觉领域中的重要研究内容，它涉及到计算机对图像或视频中的物体进行自动检测、识别和追踪的技术。这一技术在许多应用领域中都有着广泛的应用，如视频监控、智能交通、行人检测、无人驾驶等。一、物体识别算法原理正则化正交匹配追踪物体识别算法的目标是从图像或视频中自动检测和识别出感兴趣的物体。其主要原理是通过从输入图像中提取出的特征与预先训练好的分类器进...

dsst目标跟踪代码正则化正交匹配追踪    目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在实现对视频序列中的目标进行准确的跟踪和定位。DSST（Discriminative Scale Space Tracking）是一种常用的目标跟踪算法，它结合了相关滤波和尺度空间搜索的方法。下面我将从多个角度介绍DSST目标跟踪算法的实现。    1. 相关滤波器，...

mosse目标跟踪算法原理    MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）目标跟踪算法是一种基于滤波器的目标跟踪算法，在计算机视觉领域中应用广泛。该算法旨在实现高速、高精度的目标跟踪，适用于不同场景和不同目标的跟踪任务。    MOSSE算法的原理可以分为两个部分：训练和跟踪。    一、MOS...

基于神经网络的船舶水下目标探测算法研究近年来，随着深度学习和神经网络技术的发展，越来越多的领域开始探索使用神经网络解决具体问题。其中，水下目标探测也成为了神经网络应用的领域之一。在船舶领域中，基于神经网络的水下目标探测算法已经取得了不俗的成果。正则化研究背景和意义一、问题背景水下目标探测一直是船舶工作中的重要环节，特别是在深海勘探、海洋资源调查、军事侦察等领域。而传统的水下目标探测方法，往往需要借...

基于深度学习的遥感图像目标识别算法研究遥感图像是指利用卫星、飞机等载体获取地球表面信息的图像。在遥感图像中，目标识别是指对特定目标进行自动化的检测和分类。基于深度学习的遥感图像目标识别算法是利用深度学习技术，通过训练模型从遥感图像中识别出特定的目标。深度学习是一种模仿人脑神经系统的机器学习方法，通过多个层次进行信息处理和提取。在传统的图像识别算法中，需要手工提取特征，例如颜、纹理、形状等。然而，...

sklearn 松弛变量 -回复什么是松弛变量？在机器学习领域，松弛变量（slack variables）被广泛应用于处理分类问题中的线性不可分数据。具体而言，松弛变量是一种引入到线性支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）模型中的变量，它允许在处理不可分数据时容许一定程度的错误分类。松弛变量的引入使得SVM模型更加灵活，能够处理具有一定噪声或重叠的数据。为什么需要松...

1、D. Marr; T. Poggio.Cooperative Computation of Stereo Disparity.Science, New Series, Vol. 194, No. 4262. (Oct. 15, 1976), pp. 283-287. 这一篇是marr计算机视觉框架的开创性论文，到目前为止，计算机视觉基本上都在这个框架里做。2、LONGUET-HIGGINS H...

基于YOLOv5的目标检测算法研究一、本文概述随着技术的不断发展，目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，其应用场景也日益广泛。从智能安防、自动驾驶，到医疗影像分析、工业自动化等领域，目标检测都发挥着不可或缺的作用。其中，YOLOv5（You Only Look Once version 5）作为近年来备受关注的目标检测算法，其高效性和准确性得到了业界的广泛认可。本文旨在深入研究YOLOv5目标...

高技术通讯2020年第30卷第6期：570-578doi:10.3772/j.issn.1002-0470.2020.06.004ECO跟踪算法中CNN分层插值及加权策略改进①陈志旺②王昌蒙③王莹宋娟彭勇(燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004)(燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心秦皇岛066004)摘要本文是在深度特征与相关滤波相结合的高效卷积运算符(ECO)目...

第38卷第1期2021年1月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.38 No.1Jan.2021基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法王鹏1陆振宇1詹天明2戴玉亮1芦佳11(南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044)2(南京审计大学信息工程学院江苏南京211815)摘要SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SS...

X-G算法1.什么是XGBoostXGBoost是陈先生等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。因为XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫...

- 21 -高 新 技 术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。智能技术不断创新，研...

正则化统计数据分析中的特征选择方法在数据分析领域，特征选择是一项重要的任务，它帮助我们从大量的特征中选择出最相关和最具有预测能力的特征，以提高模型的性能和解释能力。特征选择方法可以帮助我们减少特征空间的维度，降低模型的复杂性，并且提高模型的泛化能力。本文将介绍几种常见的特征选择方法。一、过滤法过滤法是一种基于统计量的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的相关性来评估特征的重要性。常见的过滤法...

2006年用户年会论文运用ANSYS Workbench快速优化设计陈杰[中国船舶重工集团第七一○研究所，443003]正则化工具箱[ 摘要 ] 从易用性和高效性来说AWE下的DesignXplorer/VT模块为优化设计提供了一个几乎完美的方案，CAD模型需改进的设计变量可以传递到AWE环境下，并且在DesignXplorer/VT下设定好约束条件及设计目标后，可以高度自动化的实现优化设计并返回...

一种基于正则化判别分析的迁移学习算法王莉莉;冯其帅;陈德运;杨海陆【摘 要】针对大多数基于实例的迁移学习方法容易产生分布参数估计困难和泛化效果差的问题,提出一种正则化判别迁移学习算法.依据判别分析和半监督学习理论,采用核方法和正则化方法,研究了基于正则化的高斯核半监督判别分析方法,以构造修正嵌入空间的方式进行样本迁移.一方面,在映射空间中筛选样本可克服估计分布参数的困难;另一方面,引入伪标记数据和...

(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 (43)申请公布日 (21)申请号 202111394627.6(22)申请日 2021.11.23(71)申请人 西安理工大学地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号(72)发明人 赵志强　王耀中　黑新宏　何文娟　赵钦　(74)专利代理机构 西安弘理专利事务所 61214代理人 王丹(51)Int.Cl.G06...

79基于拉格朗日乘子的三维位场约束反演方法张 毅1,2）  李 斐2）  鄢建国2）  李 辉1）1）湖北省地震局地震大地测量重点实验室，武汉 4300712）武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉 430074一般来说，地球物理数据是地下物质某种物性参数在特定空间中的响应，而地球物理反演正好相反，它是通过获得不同的模型参数估计来拟合实际观测数据。由于地下模型参...

phd函数正则化的约束条件    PhD函数也叫做平滑参数线性光滑凸分析法（Smoothed Parameter Linearly Constrained Convex Program ）函数，它是一种特殊的优化问题，常常被应用于机器学习和凸优化领域。这个函数的具体表述为：    minimize f(x)subject to g(x)<=t (t是定...

目标函数、决策变量和约束条件详解在优化问题中，目标函数、决策变量和约束条件是三个核心概念，它们都是对问题本质的抽象和描述。本文将详细解释这三个概念，并通过具体例子来说明其定义、用途和工作方式。目标函数 （Objective function）目标函数是优化问题中的一个数学函数，用于衡量我们希望优化的目标的性能。它是我们希望最大化或最小化的问题特定指标。目标函数通常与决策变量有关，其定义方式可以是线...

halcon 相位相关法    Halcon相位相关法，又称为相位匹配法，是一种图像匹配算法，广泛应用于自动化视觉检测领域。该算法利用图像中的相位信息来实现物体的匹配定位，比传统的基于灰度信息的匹配算法更加稳定和鲁棒。下面将分步骤详细介绍Halcon相位相关法的原理和实现过程。    一、相位相关法原理    Halcon相位相关法是一种...

matlab单脉冲跟踪算法    MATLAB单脉冲跟踪算法是一种用于雷达信号处理的算法，用于精确定位目标。单脉冲跟踪技术是一种高精度测向技术，通常用于测量雷达目标的方向。MATLAB提供了许多工具和函数，用于实现单脉冲跟踪算法。    单脉冲跟踪算法的基本原理是通过比较接收到的信号的相位差来确定目标的方向。MATLAB中可以利用信号处理工具箱中的函数来实现...

基于改进YOLOv3的目标检测方法研究作者：王继千 刘唤唤 廖涛 朱小东正则化目的来源：《现代信息科技》2022年第16期        摘 要：针对目标检测算法YOLOv3检测精度低、目标识别效果差等问题，从特征提取和特征融合的角度提出一种改进的YOLOv3目标检测算法。采取连续残差结构和深度卷积双路特征提取来扩展感受野，在深度卷积模块中以改进的混合池化来...

大模型llm的 训练目标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：大型语言模型(LLM)是近年来人工智能领域取得的重要突破之一。它是一种能够自动从大规模文本数据中学习语言规律和概念的深度学习模型。通过大量的数据训练，大型语言模型可以产生高质量、连贯流畅的文本输出，甚至可以模拟人类的语言表达能力。在过去的几年里，大型语言模型已经取得了显著的进展，并在自然语言处理、机器翻译、对话系统等领域展示出了强...

浅谈SAR图像模式识别作者：魏媛 周冬梅 许秀富来源：《中国新通信》2015年第24期        【摘要】 介绍了SAR图像模式识别系统及SAR图像模式识别与普通光学图像模式识别的区别。        【关键词】 SAR图像正则化损伤识别matlab 模式识别 区别      &nbs...