基于简单L12稀疏正则化的高光谱混合像元分解正则化可以产生稀疏权值高光谱图像解混方法中基于稀疏性的混合像元分解方法成为近来研究的热点，其中稀疏正则化高光谱混合像元分解方法（SUnSAL）得到了较好的解混效果。尽管如此，但正则化解的稀疏性和稳健性并不好。基于正则子比正则子更易于求解，同时比正则子具有更好的稀疏性和稳健性，本文引入用正则子来代替正则子。同时，采用了一种简单有效的稀疏正则化的求解方法，将...

基于正则化算法的高维数据分类技术研究第一章 绪论近年来，随着互联网技术和数据采集技术的快速发展，各种类型的数据呈爆炸式增长。高维数据分类技术已经成为数据挖掘和机器学习领域中最重要的问题之一。高维数据在分类任务中的困难与众不同之处在于，高维数据呈现稀疏和过拟合的问题。解决高维数据分类难题的一种有效方法是采用正则化算法。本文将对基于正则化算法的高维数据分类技术进行详尽探讨。第二章 高维数据分类算法2....

基于正则化模型的K—SVD算法及其应用作者：刘坚桥 唐加山来源：《软件导刊》2018年第08期        摘要：提出一种基于正则化方法的K均值奇异值分解（K-SVD）算法。新算法在更新字典阶段，建立一种正则化模型，针对经典K-SVD算法中每次原子更新，引入正则项参与字典更新过程，将每次更新原子所产生的误差限制在设定范围内完成原子更新。在K-SVD算法正则...

基于稀疏约束的流形正则化概念分解算法1. 引言a. 稀疏约束的流形正则化在信息处理领域的重要性正则化可以产生稀疏权值b. 介绍本论文的核心：基于稀疏约束的流形正则化概念分解算法2. 背景知识a. 稀疏表达和约束的概念及其在信号处理中的应用b. 流形学习和正则化在数据降维和特征提取中的作用3. 方法描述a. 稀疏约束的流形正则化的基本思想和优化目标b. 稀疏约束的流形正则化与概念分解的结合c. 算法...

2021574彩图像灰度化是图像处理和计算机视觉领域的基本课题和重要前提，是将三维通道信息转换为一维灰度数据的过程。为了节约成本，人们仍使用黑白打印，并且许多出版物的大部分图片是灰度图像。生活中还存在很多更有艺术效果的黑白图像，由此衍生了灰度图像在艺术美学方面的应用，如中国水墨画渲染、黑白摄影等[1]。为了减少输入图像的信息量或者减少后续的运算量，都需要将彩图像进行灰度化处理，其在图像预处理等...

正则化可以产生稀疏权值稀疏表示算法在图像处理中的应用图像处理一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一，而稀疏表示算法则是近年来被广泛应用的一种方法。稀疏表示算法基于信号压缩的理论，试图从输入信号中提取一组具有最少数量部件的特征向量，进而实现信号的压缩和重建等多种功能。在图像处理中，稀疏表示算法可以用于图像压缩、降维、去噪、分割等多种任务，本文将详细介绍稀疏表示算法在图像处理方面的具体应用。一、图像压...

基于深度学习的图像识别算法实现一、引言随着计算机技术的发展，深度学习作为一种新的人工智能技术已经逐渐走入人们的视野，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。其中，基于深度学习的图像识别算法是目前最为热门的研究方向之一。本文将介绍基于深度学习的图像识别算法的实现方法以及其应用价值。二、图像识别算法的概述图像识别算法旨在通过对图像的分析和处理，自动识别图像中的目标物体或场景。传统的图像识别...

SL0分类稀疏表示的图像修复算法屠雅丽;唐向宏;张东;蔡倩;任玉升【摘 要】This paper proposes a novel image inpainting algorithm by SL 0 algorithm .Based on tradi‐tional SL0 algorithm ,it takes use of approximate hyperbolic tangent func...

稀疏编码的迭代算法详解正则化可以产生稀疏权值稀疏编码是一种用于数据压缩和特征提取的重要技术。它的核心思想是利用数据的冗余性，将数据表示为稀疏向量。稀疏编码的迭代算法是实现稀疏编码的一种常用方法，本文将详细介绍稀疏编码的迭代算法原理和步骤。稀疏编码的迭代算法主要包括两个步骤：字典学习和稀疏表示。字典学习是通过训练数据来学习一个字典，使得数据能够用字典中的基向量线性表示。稀疏表示是通过最小化数据与字典...

利用反向传播算法训练神经网络的方法和技巧神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。而训练神经网络的关键在于反向传播算法，它通过不断调整网络中的权重和偏置，使得网络能够更好地拟合训练数据。本文将介绍一些利用反向传播算法训练神经网络的方法和技巧。首先，为了训练神经网络，我们需要定义一个损失函数来衡量网络输出与真实标签之间的差距。常用的损失函数包括均...

python logisticregression参数“Python logistic regression参数”这句话指的是在使用Python中的逻辑回归（logistic regression）模型时，需要设置的参数。逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于分类问题。在Python中，通常使用scikit-learn库来实现逻辑回归。这个库提供了一些参数，可以用来调整逻辑回归模型的性能和准确度。...

adaboost过拟合解决方法正则化可以防止过拟合    Adaboost算法是一种常见的分类算法，该算法可以将多个弱分类器组成一个强分类器，实现非常高的分类准确率。但是，在实际应用中，Adaboost算法也存在着过拟合现象，即在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现不佳。    针对Adaboost算法的过拟合问题，可以采取以下解决方法：  &...

matlab盲去模糊算法 -回复matlab盲去模糊算法是一种常用于图像处理领域的技术。在拍摄或传输过程中，图像往往会受到模糊的影响，导致细节失真或不清晰。盲去模糊算法可以有效地恢复原始图像的清晰度和细节。本文将一步一步地介绍matlab盲去模糊算法的原理和实现过程。I. 模糊图像的生成在进行盲去模糊算法之前，首先需要生成一个模糊图像。可以使用matlab内置的图像模糊函数，如imfilter或i...

决策树算法过拟合原因    1、决策树算法对特征数据的选择过度敏感。决策树算法使用贪心算法，将训练数据中最易于拆分的特征作为分类特征，因此如果训练数据中有一些无关紧要的特征，决策树算法会误以为这些特征有分类意义，从而导致决策树算法过拟合。    2、决策树算法过深。决策树算法的拆分过程是逐层递归的，每一轮迭代都会选择最优特征来拆分，如果参数训练的过深，容易导...

一、单选题1、以下关于感知器算法与支持向量机算法说法有误的是A. 由于支持向量机是基于所有训练数据寻最大化间隔的超平面，而感知器算法却是相对随意的一个分开两类的超平面，因此大多数时候，支持向量机画出的分类面往往比感知器算法好一些。B.支持向量机是把所有训练数据都输入进计算机，让计算机解全局优化问题 C.感知器算法相比于支持向量机算法消耗的计算资源和内存资源更少 ，但是耗费的计算资源更多正则化可...

logisticregression函数参数LogisticRegression函数是Python中常用的机器学习算法之一，用于二分类问题的建模。它的主要参数如下：1. penalty：惩罚项，默认为'l2'。用于控制正则化项的类型，可以是'l1'、'l2'、'elasticnet'或'none'。正则化是为了防止过拟合。2. dual：对偶或原始问题，默认为False。对于样本数小于特征数的问题...

・201・设计与应用计算机测量与控制.2021. 29 (4)Computer  Measurement  & Control文章编号：1671 - 4598（2021）04 - 0201 -05 DOI ：10. 16526/j. cnkl  11 — 4762/tp. 2021. 04.040中图分类号:TP391文献标识码:A基于无人机跟踪的目标反遮挡算...

红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法1. 绪论：介绍红外与可见光图像的特点、研究背景和意义，以及本论文的研究内容和目的。2. 相关技术：阐述图像特征点的概念与常见算法，比较红外与可见光图像在特征提取上的区别。3. 红外与可见光图像特征点边缘描述算法：详细介绍红外与可见光图像特征点边缘描述算法的原理与步骤，包括SIFT、SURF、ORB等算法的优缺点分析。4. 红外与可见光图像特征点匹配算法：详...

 (1) 下面叙述正确的是______。(C)A. 算法的执行效率与数据的存储结构无关B. 算法的空间复杂度是指算法程序中指令（或语句）的条数C. 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止D. 以上三种描述都不对(2) 以下数据结构中不属于线性数据结构的是______。(C)A. 队列B. 线性表C. 二叉树D. 栈(3) 在一棵二叉树上第5层的结点数最多是______。(B)...

软考系统分析师真题练习及答案（下）    相应的上部分内容百度搜：软考系统分析师真题练习及答案（上）    试题五       1、栈结构不适用地下列（  ）应用        A．表达式求值        B．树的层次序周游...

数据挖掘（公需课目）（准确率72%）1、(单选，4分)以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（  C ）CA、中位数B、众数C、四分位数D、A．均值2、(单选，4分)以下那个不属于分类算法？( ) BA、SVMB、K-MEANSC、KNND、朴素贝叶斯3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）AA、高维属性B、数值属性C、A．标称属性D、序数属性4、(单选，4分)当不知道数据所...

2016年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘试题（含答案）1、(单选，4分)以下哪项不属于知识发现的过程？( )A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试答案：C2、(单选，4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容？（）A、分类B、聚类C、离点检测D、递归分析答案：D3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）A、A．标称属性B、数值属性C、高维属性D、序数属性答案：C4、(单选...

人工智能大模型体验报告 概述及解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在对人工智能大模型进行全面的体验报告和解释说明。随着人工智能技术的快速发展，大模型已经成为了当前热门的研究领域。通过本文的探讨，读者将了解到人工智能大模型的定义、背景以及其在各个应用领域中的重要性。1.2 文章结构本文分为五个主要部分：引言、人工智能大模型介绍、人工智能大模型体验报告、人工智能大模型的优势与挑战、结论和展望。每个...

正则化描述正确的是人工智能需要的数学定理  概述及解释说明1. 引言1.1 概述人工智能是一种以模拟人类智能为目标的技术，通过计算机科学和数学建模来开发智能系统。在过去几十年中，人工智能已经取得了巨大的进展，并在多个领域得到了广泛应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。然而，要实现真正强大的人工智能系统，仅仅依靠算法和数据不够。数学定理作为一种严密和精确的表达方式，对于人工智能的...

第42卷第1期2021年02月长春工业大学学报Journal of Changchun University of TechnologyVol.42No.1Feb2021D0I：10.15923/jki22-1382/t.2021.1.07基于Catboost的特征选择算法王丽，王涛*，肖巍，潘超(长春工业大学计算机科学与工程学院，吉林长春130012)摘要：应用Catboost构建树...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号161)1.[单选题]分类的类别标签列是()A)类别数值B)类别的不同C)具有次序、大小的意义答案:B解析:2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理答案:A解析:3.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)s...

数据挖掘马洪祥（72分）1、(单选，4分)以下哪个度量属于数据中心性的描述？（）A、标准差B、极差C、均值D、众数2、(单选，4分)以下哪些算法是分类算法？( )A、K-MeanB、C4.5C、DBSCAND、EM3、(单选，4分)知识发现流程最核心的步骤是什么？( )A、数据挖掘B、知识表示C、数据预处理D、模式评估4、(单选，4分)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号162)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]分类的类别标签列是()A)类别数值B)类别的不同C)具有次序、大小的意义2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理3.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)sp...

分类器器常用算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述随着大数据时代的到来，分类器算法在机器学习领域中扮演着重要的角。分类器算法通过对数据进行分类，帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，从而支持决策制定、预测和推荐等应用。本文将介绍一些常用的分类器算法，包括算法1、算法2和算法3。分类器算法主要用于将数据集划分为不同的类别或标签。这些算法根据已有的数据样本进行训练，学习样本中的模式和规律，并...

2024年人工智能应用技术考试题库(附答案)一.单项选择题1、训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用？A、图像增强B、图像灰度化C、图片二值化D、图片RGB通道转换参考答案：A2、知识图谱中的实体统一主要的目的是？A、从文本中提取实体B、从实体间提取关系C、不同写法的实体统一为一个实体D、明确代词指向哪个实体参考答案：C3、所谓几率，是指发生概率和不发生概率的比值。所以，抛掷一...