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  1. 用元决策树组合多个分类器的方法

  2. 在机器学习中,分类器融合已经成为一个新的研究领域。该本文介绍了用元决策树(MDT)融合多个分类器的新方法,阐释了 MDT、元属性以及用MDT组合多个分类器的stacking框架。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-12-16
    • 文件大小:244kb
    • 提供者:yifanyingzyf
  1. 基于多分类器融合算法的3D人脸年龄识别

  2. 为了提高人脸识别中待测人脸图像年龄估计的正确率,提出了一种基于多分类器融合的3D人脸年龄识别算法。首 先,利用人脸的纹理信息将二维图像映射到标准三维模型上,并以贝叶斯决策理论为基础,对Kittler提出的多分类器融合算 法理论框架及其组合规则进行了详细的研究、讨论和改进,然后应用改进后的多分类器组合规则将多个单独识别分类器加 以融合以达到分类未知年龄目标人脸的目的,并估计人脸年龄。实验结果表明,算法可有效估计目标人脸年龄,并减小估计 误差。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-12-23
    • 文件大小:342kb
    • 提供者:Lucifer110953
  1. 医学图像识别中多分类器融合的研究方法

  2. 了解多分类器融合在医学图像中的应用,很多方法的研究总结。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-04
    • 文件大小:354kb
    • 提供者:WAXXS
  1. 混合模式分类 Combining Pattern Classifiers

  2. 混合模式识别、分类器集成、多算法集成、分类器融合。 注意是英文的共360页 1 Fundamentals of Pattern Recognition 2 Base Classifiers 3 Multiple Classifier Systems 4 Fusion of Label Outputs 5 Fusion of Continuous-Valued Outputs 6 Classifier Selection 7 Bagging and Boosting 8 Miscellanea
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-06-20
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:shaoyoujing
  1. 基于多分类器+ESM与雷达情报融合识别

  2. 基于多分类器+ESM与雷达情报融合识别,信息融合,情报融合
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-07-08
    • 文件大小:325kb
    • 提供者:wangqq123
  1. 多分类器融合的光学遥感图像目标识别算法.pdf

  2. 多分类器融合的光学遥感图像目标识别算法.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-17
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 应用云模型的遥感影像多分类器自适应权值融合分类

  2. 应用云模型的遥感影像多分类器自适应权值融合分类,李刚,万幼川,多分类器融合分类是遥感影像分类领域的一个研究热点,它能提供比单一分类器更高精度的分类结果。其难点在于如何选择目标分类器和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-09
    • 文件大小:469kb
    • 提供者:weixin_38698927
  1. 基于多分类器融合与模糊综合评判的滚动轴承故障诊断

  2. 基于多分类器融合与模糊综合评判的滚动轴承故障诊断,文妍,谭继文,为了提高复杂系统故障诊断的效率,简化诊断模型的结构,提出了基于模糊综合评判的故障诊断方法,构建了基于多分类器融合的诊断模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-22
    • 文件大小:325kb
    • 提供者:weixin_38607864
  1. 基于IDL语言开发的多分类器系统

  2. 基于IDL语言开发的多分类器系统,刘君臣,邓喀中,多分类器融合的方法在一定程度上可以弥补单个分类器的不足,提高分类精度。同时,避免了为提高分类精度而增加单个分类器结构的复
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-14
    • 文件大小:540kb
    • 提供者:weixin_38606202
  1. 基于RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法

  2. 本文基于人脸图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-08-04
    • 文件大小:127kb
    • 提供者:weixin_38642349
  1. 嵌入式系统/ARM技术中的RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法设计

  2. 引言    本文基于人脸图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征,对细节的描述还不够深入,本文模拟人类识别人脸的模式,在图像分块和加权的基础上,突出待识别人脸的骨骼特征,近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力  径向基函数(RBF)网
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:254kb
    • 提供者:weixin_38698174
  1. 入侵检测系统中的多分类器融合技术

  2. 提出了一种用于入侵检测系统的多分类器融合的模式识别方法,通过试验对单分类器和多分类器的IDS性能进行了比较。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-26
    • 文件大小:161kb
    • 提供者:weixin_38725734
  1. 基于多特征信息及Ma-Ada多分类器融合的蛋白质结构类预测

  2. 基于多特征信息及Ma-Ada多分类器融合的蛋白质结构类预测
  3. 所属分类:其它

  1. 基于KPFD多特征融合分类器的SAR图像目标类型识别算法

  2. 基于KPFD多特征融合分类器的SAR图像目标类型识别算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:133kb
    • 提供者:weixin_38586428
  1. 使用分类置信度的动态分类器集成

  2. 如何合并基础分类器的输出是集成学习中的关键问题。 本文提出了一种动态分类器集成方法,称为DCE-CC。 它根据分类置信度为测试样本动态选择分类器的子集。 基本分类器的权重是通过优化训练集上的边距分布来学习的,并利用有序聚合技术来估计适当子集的大小。 我们在一些基准分类任务上研究了所提出的融合方法,其中分别使用稳定的最近邻规则和不稳定的C4.5决策树算法来生成基本分类器。 与其他一些多分类器融合算法相比,实验结果表明了该方法的有效性。 然后我们从边距分布的角度解释了实验结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:446kb
    • 提供者:weixin_38696336
  1. 基于多分类器融合的面部表情识别方法

  2. 基于多分类器融合的面部表情识别方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:384kb
    • 提供者:weixin_38660802
  1. 用于人脸表情识别的多分辨率特征融合卷积神经网络

  2. 在人脸表情识别任务中,传统的机器学习方法是基于人工来提取特征,其特征提取过程时间复杂度高且稳健性差,而现有依赖单通道卷积核的卷积神经网络提取特征不够充分,进而导致识别率不高。针对这些问题,提出一种多分辨率特征融合的卷积神经网络。利用两个相互独立且深度不同的通道对图片进行特征提取,使卷积神经网络自主学习同一图像下不同分辨率的特征,然后将不同分辨率的特征送入全连接层并进行特征融合,最后经过softmax分类器进行表情分类。在JAFFE和CK+表情数据库上进行了多次实验,结果表明,与传统的机器学习方法
  3. 所属分类:其它

  1. 多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取

  2. 针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果
  3. 所属分类:其它

  1. 基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型

  2. 多组群网络应用是目前比较流行的互联网服务模式之一,本文主要针对多组群网络应用的节点分组及评价方法进行研究探讨,设计了一种基于无监督聚类方法和贝叶斯分类器的高质量分组算法Clustyes,提出了基于“组耦合度”的可调多取向分组评价模型,该模型较好地将组内节点间往返时延、分组丢失率和跳数3个指标对组内通信的影响有机地量化融合。Clustyes算法在NS-3上进行了模拟,结果表明,使用该算法获得的分组具有组内节点通信性能好、稳定性高、物理距离近的优点。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于流记录偏好度的多分类器融合流量识别模型

  2. 通过将证据理论引入到流量分类的决策模块中,提出了偏好度和时效度权值,并通过实测数据对多分类器识别模型进行验证,其结果表明该模型较好的克服了单分类器的片面性,通过对多个证据的融合来优化识别的结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:328kb
    • 提供者:weixin_38727694
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