186 •电子技术与软件工程  Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique●基金项目：基于步态触觉特征的身份识别（201810372002）资助。【关键词】多标记学习 模糊互信息 Lasso 算法 特征选择多标记学习广泛应用于机器学习、人工智能等方面。在多标记学习中，数据集往往具有高...

基于正则化方法的阶梯边界条件反问题研究阶梯边界条件反问题是一类重要的反问题，其在实际应用中具有广泛的应用价值。为了解决这类问题，研究者们提出了许多方法，其中正则化方法是一种常用的方法。正则化方法是一种通过引入某种先验信息来约束反问题解的方法。在阶梯边界条件反问题中，正则化方法可以通过引入边界条件的平滑性来约束反问题解。具体来说，可以通过引入二阶导数的平方作为正则化项，来约束反问题解的平滑性。这样做...

对抗训练正则化项-概述说明以及解释1.引言1.1 概述对抗训练正则化项是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，通过引入对抗性损失项来提高模型的泛化能力和鲁棒性。这一技术的应用已经在各种领域得到了广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理和增强学习等。本文将深入探讨对抗训练正则化项的概念、优势以及在不同应用领域的具体应用情况，旨在为读者提供更深入的了解和认识。述部分的内容1.2 文章结构文章结构部分主...

正则表达式的DFA算法1正则表达式的定义一个正则表达式RE是符号集合Σ{ε,|,·,某,(,)}上的一个字符串，它可以递归定义如下：空字符ε是正则表达式。任意字符α∈Σ是正则表达式。如果RE1和RE2都是正则表达式，则（RE1），（RE1·RE2），（RE1|RE2）和（RE1某）亦是正则表达式。通常（RE1·RE2）可以简写为RE1RE2。符号“·”，“某”，“|”称为操作符，可以通过为每个操作...

几类偏微分方程若干反问题的正则化方法和算法研究    几类偏微分方程若干反问题的正则化方法和算法研究    摘要：偏微分方程是数学和物理学中的重要研究领域，在工程和科学的许多领域中起着关键作用。然而，由于噪声和不完全的数据等因素的存在，求解偏微分方程的反问题变得非常困难。为了克服这些困难，研究人员提出了许多正则化方法和算法，本文将重点讨论几种常见的偏微分方程...

4.2　惩罚线性回归：对线性回归进行正则化以获得最优性能1154.1.5　稀疏解稀疏解意味着模型中的许多系数等于0，这也意味着在线预测时，相乘以及相加的次数会减少。更重要的是，稀疏模型（非0的系数较少）更容易解释，即更容易看到模型中的哪些属性在驱动着预测结果。4.1.6　问题本身可能需要线性模型最后一个使用惩罚线性回归的原因是线性模型可能是解决方案本身的需要。保险支付可以作为需要线性模型的一个例子...

第八章正则化网络8.0 引言8.1 正则化理论(Regularization Theory)8.2 Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS)8.3 正则化网络(Regularization Networks)、SVM 和SRM8.0 引言模式识别中的“学习”的过程通常是ill-posed 问题：一般没有唯一解；复杂程度高的解很多时候是不稳定的(overfitt...

(2). 复特征值分析 复特征值分析主要用于求解具有阻尼效应的结构特征值和振型, 分析过程与实特征值分析 类似。 此外NASTRAN的复特征值计算还可考虑阻尼、 质量及刚度矩阵的非对称性。 复特征值抽 取方法包括直接复特征值抽取和模态复特征值抽取两种: a). 直接复特征值分析 通过复特征值抽取可求得含有粘性阻尼和结构阻尼的结构自然频率和模态,给出正则化的 复特征矢量和节点的约束力, 及复单元内力...

智能电网数据分析与挖掘考核试卷考生姓名：        答题日期：      得分：          判卷人：一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）1. 智能电网的概念不包括以下哪项？（  ）A....

林业工程学报，２０２３，８（６）：１４５－１５３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０２３０４０２８收稿日期：２０２３－０４－２４㊀㊀㊀㊀修回日期：２０２３－０８－０２基金项目：国家自然科学基金（６２０７２２４６）㊂作者简介：高源，男，研究方向为深度学习㊁林火识别等㊂通信作者：业巧林，男，教授㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｑｌｃ...