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  • 高维面板数据降维及变量选择方法研究_面板数据论文

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  • 从大型会议看视觉分析的新发展_大数据论文

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  • 大数据时代的高维统计:稀疏建模的发展与应用_统计模型论文

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  • 基于非线性维数约减的模式识别

    基于非线性维数约减的模式识别

    王振华[1]2004年在《基于非线性维数约减的模式识别》文中认为通过各种捕捉设备获取的多媒体数据通常是高维的,它们不适合通常在少量特征上能够准确分类的分类器。因此需要基于维数约减的特征抽取过程来去除或弱化那些不重要的特征,而保留或加强那些对于分类有意义的特征。决定现实世界演化的背景机制通常是非线性的...
  • 多层前向神经网络推广性研究及其应用

    多层前向神经网络推广性研究及其应用

    夏菁[1]2003年在《多层前向神经网络推广性研究及其应用》文中研究说明神经网络在模式识别、函数逼近、数据挖掘等许多领域已经取得了很多成功,但目前神经网络的理论和应用都还存在一些困难,如局部极小点、过学习、欠学习以及推广能力等问题。其中,网络的推广能力是衡量神经网络性能的最重要的指标之一,推广能力差...
  • 神经网络、模糊系统的几个问题研究及其在人脸识别中的应用

    神经网络、模糊系统的几个问题研究及其在人脸识别中的应用

    于东军[1]2003年在《神经网络、模糊系统的几个问题研究及其在人脸识别中的应用》文中研究指明近年来,神经网络和模糊系统在理论与实践上取得了令人瞩目的进展。但是在神经网络和模糊系统的实际应用中,仍存在一些噬需解决的问题,本文对其中常见的几个问题进行了研究。对于常用的叁层结构的神经网络,隐节点数目的确...
  • 高维轴对称引力的探讨

    高维轴对称引力的探讨

    魏益焕[1]2002年在《高维轴对称引力的探讨》文中研究表明本文主要探讨高维轴对称引力问题和黑洞热力学问题。第一章至第四章讨论高维轴对称引力问题,第五章给出极限EMD黑洞熵及相关问题的展望。在第一章中,我们首先回顾了Kluza-Klein引力理论的发展历史。在第二章中,我们简单地介绍高维Kluza-...
  • 高维数据分析中的降维方法研究

    高维数据分析中的降维方法研究

    孙喜利[1]2016年在《高维数据的降维及聚类方法研究》文中进行了进一步梳理数据降维和聚类分析都是模式识别和数据挖掘等领域的基本学科。近年来随着互联网的发展和普及,图像、视频、文件等数据的数量和种类都在呈指数增长。由于数据量增大,数据需要提取的特征越来越多,这就导致数据的维度越来越大。由于高维数据中...
  • 数据挖掘中若干问题的研究

    数据挖掘中若干问题的研究

    倪春鹏[1]2004年在《决策树在数据挖掘中若干问题的研究》文中指出决策树是一种有效的数据挖掘方法。进一步改进决策树,提高决策树的性能,使其更加适合数据挖掘技术的发展要求具有重要的理论和实践意义。本文对决策树算法中涉及的连续属性离散化问题进行了深入研究,提出了一种高效的离散化算法并对两种新型的改进决...