多分类主动学习方法在地表分类中的应用

多分类主动学习方法在地表分类中的应用

2020-12-28131 views

论文摘要移动机器人在野外环境的感知能力对其导航起着重要作用,其中地表分类是感知系统中的重要组成部分。机器学习方法在机器人感知领域中有着广泛的应用,然而传统的监督学习需要训练大量的标记样本,对野外环境采集到的庞大的图像数据进行标记,是很耗时费力的,代价也很大。本文通过引入主动学习机制来解决该问题。地表分类是一个多分类问题,第一种解决方法是直接将解决两类问题的算法扩展到多类问题中,第二种方法是将多类问...

基于二分类SVM的多分类方法比较研究

基于二分类SVM的多分类方法比较研究

2020-12-11901 views

论文摘要支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,因此得到了广泛的研究和应用。但是SVM方法最初是设计用来解决两类分类问题的,如何将SVM扩展到多分类问题是SVM研究的重要内容之一。本文在分析了SVM的基本理论和基本性质的基础上,针对基于二分类器SVM的多分类方法进行了深入研究。主要研究工作...

基于支持向量机的数据挖掘应用研究

基于支持向量机的数据挖掘应用研究

2020-12-01277 views

论文摘要数据挖掘是从大量、复杂的数据中迅速获取新颖、有效的知识的过程。支持向量机(support vector machine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它是在统计学习理论基础上发展起来的一种通用学习机器,具有全局最优、结构简单和推广能力强等优点。传统的支持向量机是一种有监督的机器学习算法,即要求训练样本的类别信息是已知的。但在将SVM应用到实际...

支持向量机多分类预测技术研究 ——桑树坪煤矿煤与瓦斯突出预测

支持向量机多分类预测技术研究 ——桑树坪煤矿煤与瓦斯突出预测

2020-11-30490 views

论文摘要支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的非常有效的机器学习方法。由于其出色的学习性能,该技术已成为预测领域新的研究热点,其中支持向量机二类分类机的理论和实际应用研究相对成熟,而多分类的研究尚有待进一步深入。煤与瓦斯突出事故频发给人民生命财产带来巨大危害。煤与瓦斯突出过程是一个高度复杂过程,具有影响因素繁多、高度非线性等问题。本文采用支持向量机多分类预测方法对煤与瓦斯突出进行预测很...

基于支持向量机和流形学习的分类方法研究

基于支持向量机和流形学习的分类方法研究

2020-11-28870 views

论文摘要分类器设计和特征提取技术一直是模式识别研究的两个重要课题,受到军用和民用领域广阔应用背景的驱使,近十年来,其在理论和应用方面得到了迅猛的发展,不断涌现出许多新的方法,而支持向量机(SVM)和流形学习的性能显得尤为突出。本文针对这两个热点技术在实际应用中存在的不完善之处,从SVM多分类、非平衡样本的分类、集成学习以及基于流形学习的线性特征提取方法等几个方面进行了深入的研究,提出了一些合理有效...

支持向量机的增量学习算法研究

支持向量机的增量学习算法研究

2020-11-28150 views

论文摘要支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,它是统计学习理论中的结构风险最小化思想的一种实现.SVM的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新的空间中求取最优分类超平面.由于最优分类超平面问题实际上是一个带有线性约束的凸二次规划问题,因此SVM算法本质是求解大规模二次规划的算法.对于这种...

徐文龙:基于卷积神经网络的红枣外观品质分级方法研究论文

徐文龙:基于卷积神经网络的红枣外观品质分级方法研究论文

2020-02-28968 views

本文主要研究内容作者徐文龙(2019)在《基于卷积神经网络的红枣外观品质分级方法研究》一文中研究指出:红枣营养极为丰富,是重要的滋补和药用食品,同时也是重要的食品工业原料。然而,在红枣采摘和运输的过程中,遭受虫害、浆烂、裂口和破损的红枣,容易发生交叉感染,严重影响到整体红枣的质量,并且直接关系到果农和整个红枣产业的经济效益。因此,红枣品质分类成为红枣进行储存、运输和深加工的首要和关键环节。目前,国...

李灵巧:深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类论文

李灵巧:深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类论文

2020-01-22723 views

本文主要研究内容作者李灵巧,潘细朋,冯艳春,尹利辉,胡昌勤,杨辉华(2019)在《深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类》一文中研究指出:近红外光谱(NIR)分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点,特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点,需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支,它通过逐层抽取...