2020⁃05⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2020,40(5):1403-1408ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//www.joca基于二进制鲁棒不变尺度关键点-加速稳健特征的自然特征虚实注册方法周翔1，2，唐丽玉1，2*，林定1，2（1.空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室（福州大学），福州3501...

基于鲁棒优化的模式识别方法研究正则化项鲁棒性模式识别是计算机科学中的一个重要领域，涉及到将特定的输入与已知的模式进行匹配，以便进行分类、识别和预测等任务。在实际应用中，模式识别方法的准确性和稳定性至关重要。本文将探讨基于鲁棒优化的模式识别方法的研究。鲁棒优化是一种用于处理不完美数据或不确定性因素的优化技术。在模式识别领域中，不完美数据或不确定性因素可能来自于数据采集过程中的噪声、遮挡、变形等情况。...

如何选择合适的特征在机器学习中进行有监督或无监督模型训练在机器学习中，选择合适的特征是进行有监督或无监督模型训练的关键步骤之一。特征选择能够帮助我们提取和使用最相关的特征，减少数据维度，提高模型的性能和效率。本文将分享一些关于如何选择合适特征的方法和技巧，以及它们在有监督和无监督学习中的应用。在机器学习中，特征通常表示为输入数据的某些属性或变量。这些特征对于模型的性能和预测能力至关重要。因此，我们...

Qiye Keji Yu Fazhan城市经济的高速发展，对电力的需求在达到峰值之前会越来越多，由此产生的数据也会呈现几何级数爆发式增长。在数据作为重要生产资料的当下，如何利用好数据，用数据分析结果驱动业务，对于行业发展尤为重要。在社会经济发展水平不断提升背景下，人们生活质量获得进一步提升，客户对电力服务的要求也越来越高。95598热线作为客户和供电企业展开交流沟通的主要方式。但近年来，居民使用电...

XGB算法梳理学习内容：1.CART树2.算法原理3.损失函数4.分裂结点算法5.正则化6.对缺失值处理7.优缺点8.应⽤场景9.sklearn参数1.CART树  CART算法是⼀种⼆分递归分割技术，把当前样本划分为两个⼦样本，使得⽣成的每个⾮叶⼦结点都有两个分⽀，因此CART算法⽣成的决策树是结构简洁的⼆叉树。由于CART算法构成的是⼀个⼆叉树，它在每⼀步的决策时只能是“是”或者“否...

决策树模型是一种常用的机器学习算法，它具有直观的可解释性和良好的泛化能力。然而，在实际应用中，决策树模型也会面临一些常见的问题，例如过拟合、欠拟合和特征选择等。本文将分析并讨论这些常见问题，并提出相应的解决方法。1. 过拟合问题过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在决策树模型中，过拟合通常是由于树的深度过大或者叶子节点过少引起的。一种常见的解决方法是剪枝，即通过控制树的深...

支持向量机与LASSO算法支持向量机（Support Vector Machine）和LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是机器学习中常用的两个方法，分别用于分类和回归问题。它们在特征选择、泛化能力和模型稀疏性等方面具有独特的优势。首先，支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习方法。支持向量机通过在特征空间中构建一个最优的...

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...

人脸识别技术的性能改进与优化策略人脸识别技术是一种基于面部图像或视频进行身份验证和识别的生物识别技术。随着科技的不断进步，人脸识别技术的应用越来越广泛，例如安全监控、人脸支付、门禁系统等。然而，人脸识别技术在实际应用中仍然面临一些挑战，例如光照条件、遮挡、年龄差异等因素会导致性能下降。因此，改进和优化人脸识别技术的性能至关重要。为了改进和优化人脸识别技术的性能，以下是几个策略：1. 多特征融合正则...

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...

模型改造总结汇报材料模板模型改造总结汇报材料一、背景介绍在我们的研究项目中，我们使用了模型改造的方法来改进现有的模型，以提高其性能和效果。本文将对我们的改造过程进行总结和汇报，以及我们所取得的成果。二、问题分析在进行模型改造之前，我们首先对现有模型存在的问题进行了分析。我们发现现有模型在特定任务中的表现不佳，无法很好地处理复杂的数据模式和特征。因此，我们决定对该模型进行改造，以提高其性能和效果。三...

- 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...

ResNet改进方法一、引言ResNet（残差网络）是一种非常成功的深度卷积神经网络，它在多个计算机视觉任务中取得了优秀的性能。然而，尽管ResNet在精度上取得了很大突破，但它仍然存在一些问题和不足之处。为了进一步改进ResNet的性能和效果，研究者们提出了许多创新的方法。本文将对其中一些重要的ResNet改进方法进行全面、详细、完整和深入地探讨。二、改进方法一：尺度处理在ResNet中，卷积层...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２４．０５．０１９引用格式：王文韬，何小海，张豫 ，等．基于改进ＳＴＡＮｅｔ的遥感图像变化检测算法［Ｊ］．无线电工程，２０２４，５４（５）：１２２６－１２３５．［ＷＡＮＧＷｅｎｔａｏ，ＨＥＸｉａｏｈａｉ，ＺＨＡＮＧＹｕｋｕｎ，ｅｔａｌ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＣｈａｎｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｍ...

baseline state-of-the-art method -回复什么是基准（baseline）？在机器学习和计算机视觉领域，基准（baseline）是指在给定任务上已经被广泛接受和普遍使用的最好的方法或模型。它可以作为其他新方法或模型的比较标准，用于评估它们的性能和改进程度。基准方法通常具有合理的性能，并经过充分的验证和验证。什么是现有的最先进方法（state-of-the-art）？现有...

神经因子分解机推荐模型改进研究    神经因子分解机（Neural Factorization Machine，NFM）是一种结合神经网络和因子分解机的模型，在推荐系统中取得了不错的效果。随着推荐系统的发展和应用场景的变化，原始的NFM模型也存在一些局限性，因此需要对其进行改进研究。    一、NFM模型简介    神经因子分解机（Neu...

建模比赛模型改进方案模型改进方案：1.改进算法：当前模型所采用的算法可能存在一定的限制，可以尝试使用其他算法进行建模。比如，替换为深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。这些算法在处理图像、文本和时间序列数据方面有很强的表现力，可以有效提高模型的准确性和泛化能力。2.增加特征：考虑引入更多的相关特征来丰富模型的信息。可以通过领域知识或数据挖掘的方法，到与目标变量相关的特征...

计算广告系统中的点击率预估模型在计算广告系统中，点击率预估模型是一个重要的模块。点击率预估模型的主要任务是根据广告的特征，预测用户是否会点击该广告。点击率预估模型的准确性直接影响到广告系统的效果和广告主的投放效果。因此，如何构建一个准确可靠的点击率预估模型成为了计算广告系统中的一项重要挑战。1. 点击率预估的背景和意义计算广告系统中的点击率预估模型是通过分析广告的特征以及用户的行为数据来预测用户是...

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...

数字高频和数字低频的概念与关键概念概念定义数字高频和数字低频是指在统计学中，对于一组数据中出现频率较高或较低的数值的描述。具体而言，数字高频指的是在数据集中出现次数较多的数值，而数字低频则指出现次数较少的数值。重要性1.数据分析：对于给定的数据集，了解其中数字高频和数字低频可以帮助我们更好地理解数据特征和分布。通过识别和分析高频和低频的数值，我们可以发现其中的规律、趋势或异常情况，并作出相应的决策...

1. 问题    之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。    比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题，使用PCA后，也许可以将这两个特征合并为一个...

数据分析知识：数据分析中的线性判别分析数据分析中，线性判别分析是一种常见的分类方法。它的主要目的是通过在不同类别间寻最大化变量方差的线性组合来提取有意义的特征，并对数据进行分类。线性判别分析在实际应用中非常有用，例如在医学诊断、金融风险评估和生物计量学等领域。一、简要介绍线性判别分析线性判别分析是一种有监督的数据挖掘技术，在分类问题中常用。整个过程包括两个主要的部分：特征提取和分类器。特征提取的...

判别分析方法概述及应用条件判别分析方法是一种用于模式识别和分类问题的统计学方法。它通过对不同类别样本之间的差异进行量化，以达到对未知样本进行分类的目的。本文将对判别分析方法的概念和常用的应用条件进行概述。一、判别分析方法概述判别分析方法是一种有监督学习的方法，其核心思想是通过到最佳的分离超平面或者决策面，将不同类别的样本在特征空间中进行分割。判别分析方法主要有两种常用的形式：线性判别分析（LDA...

通信网络技术DOI：10.19399/jki.tpt.2023.16.056多源数据约束性融合的传感器网络安全预测模型张金龙，孙国同（中电科普天科技股份有限公司，广东广州510310）摘要：针对单一传感器数据存在信息不全面而无法真实反映网络安全态势的问题，提出一种多源数据约束性融合的传感器网络安全预测方法。首先，该方法采用卷积自编码网络对不同模态的异构数据进行统一维度的特征表示，能够解决传感...

计算机视觉技术中的特征选择方法计算机视觉技术是研究如何使计算机理解图像和视频的一门学科。在计算机视觉任务中，特征选择是一个关键的步骤，它能够从原始数据中选择最相关、最具有区分性的特征，从而提高计算机视觉算法的性能和效果。在本文中，我将介绍几种常见的特征选择方法，探讨它们的原理和适用场景。一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法是在特征选择和分类器训练之间进行两个独立的步骤。该方法通过计算每个特征与...

GBDT的优点和局限性有哪些？【面试经验】GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是一种常用的机器学习算法，用于回归和分类问题。以下是GBDT的优点和局限性的详细说明：优点：1.预测准确率高：GBDT通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来形成一个强学习器，通过逐步迭代的方式，每一轮迭代都尽可能地减少残差的损失，从而提升整体的预测准确率。2.对异常值...

activation maximization score 缺点 -回复[activation maximization score 缺点]，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答【引言】当今社会，计算机视觉技术迅速发展，成为许多应用领域中不可或缺的一部分。作为计算机视觉中的重要技术之一，生成对抗网络（GANs）已被广泛应用于图像生成、风格迁移、图像合成等方面。然而，...

数据的归一化处理数据归一化是数据分析中一项重要的工作，它能够产生一个特定的概率，从而使数据更容易分析处理。下面主要介绍数据归一化的必要性及优缺点：一、数据归一化的必要性：1、 让数据处于同一范围：由于不同特征数据可能存在不同的范围，将其归一化到一个相同的范围，使得计算机更容易处理。正则化的缺点2、加速算法：归一化可以加快训练过程，提升性能，在某些算法中，例如Logistic回归或线性SVM等，归一...

基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型    【摘要】    本文介绍了基于深度残差网络的DeepFM点击率预测模型。在介绍了研究背景和研究意义。在首先概述了深度残差网络的基本原理，然后详细介绍了DeepFM模型的原理。接着讨论了基于深度残差网络的改进方法，并对实验结果进行了分析。最后比较了模型性能差异。在总结了研究成果，并展望了进一步的研究方向和研究...