云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 多类别分类

多类别分类: 作品数：37被引量：107H指数：6; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：戴月明高彦宇李绍滋胡雪琴陈鹏更多>>; 相关机构：浙江大学中国科学院上海交通大学中国科学院大学更多>>; 相关期刊：《湖北民族大学学报（自然科学版）》《遥感技术与应用》《计算机工程》《计算机应用》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国科学院西部之光基金四川省科技支撑计划更多>>

基于Faster R-CNN模型的交通信号灯检测识别研究: 《山西交通科技》2024年第3期115-118,共4页李靖博; 随着城市交通的不断发展和智能化进程的推进,交通信号灯的准确检测与识别对于交通安全和效率的提升显得尤为重要。在传统识别算法的基础上,研究使用Faster R-CNN算法实现交通信号灯高效准确的检测与识别。通过使用人工标注的数据集,并...; 关键词：智能交通系统交通信号灯 Faster R-CNN 多类别分类

基于多标签卷积神经网络的结构损伤识别: 《建筑科学与工程学报》2024年第3期108-119,共12页秦世强苏晟杨睿; 国家自然科学基金项目(51608408)。; 准确识别结构多位置损伤一直是结构损伤识别的难题。为提升结构多位置损伤识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多标签分类(MLC)方法(CNN-MLC)进行结构损伤识别。该方法将结构多个位置损伤识别转换为多标签分类问题,每个损伤...; 关键词：结构损伤识别卷积神经网络多位置损伤多类别分类多标签分类

基于改进XGBoost的金融客户投资行为特征选择方法被引量：1: 《计算机应用》2024年第S01期330-336,共7页吴成英马东方; 国家自然科学基金资助项目(52172334)。; 金融客户投资购买行为是投资者动态购买理财产品交易决策的综合结果,受到客户自身属性、产品因素、行情信息和历史交易等多个不同因素的影响,原始因子属性的特征维度庞大、拟合风险偏高。现有研究主要通过不同的算法提高特征选择的准确...; 关键词：特征选择 XGBoost 多类别分类主成分分析 K-MEANS聚类投资行为

基于混合多阶集成模型的非平衡热轧带钢凸度智能诊断被引量：2: 《Journal of Central South University》2024年第3期762-782,共21页丁成砚孙杰李霄剑彭文张殿华; Projects(52074085,U21A20117,U21A20475)supported by the National Natural Science Foundation of China;Project(N2004010)supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China。; 为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回...; 关键词：热轧带钢凸度诊断非平衡多类别分类多阶集成建模数据重采样方法智能制造信息物理系统

基于混合比例估计的标签噪声学习方法: 《中国科学：信息科学》2024年第3期603-622,共20页郑庆华曹书植阮建飞赵锐董博; 科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(批准号:2020AAA0108800);国家自然科学基金(批准号:62037001,61721002,62002282);教育部创新团队项目(批准号:IRT−17R86);西安交通大学本科教学改革研究项目(批准号:20JX04Y);西安交大-税友集团税务大数据协同创新项目资助。; 近年来,人工智能蓬勃发展,伴随着计算硬件算力的提升,深度学习已成为了人工智能算法的新范式.然而深度学习依赖大量精确标注的数据,在现实的多类别分类场景中,受限于标注成本和隐私数据保护等因素,大量精准标注的数据往往难以获得.近些...; 关键词：混合比例估计多类别分类标签噪声学习锚点不可约假设统计一致性

一种应用于智能分诊的改进朴素贝叶斯方法被引量：1: 《现代医院》2024年第3期424-427,共4页鲍琪琪孙超仁; 针对朴素贝叶斯分类方法(naive bayesian model,NBM)在应用于门诊智能分诊时,无法有效区分不同类型的症状涉及的疾病学科范围不同问题,提出了一种朴素贝叶斯分类方法的改进算法,引入IDF因子,为不同的症状类型提供相应的权重。首先,基于...; 关键词：智能分诊朴素贝叶斯 IDF 多类别分类有监督学习

不平衡多分类算法综述被引量：15: 《计算机应用》2022年第11期3307-3321,共15页李蒙蒙刘艺李庚松郑奇斌秦伟任小广; 国家自然科学基金资助项目(61802426); 不平衡数据分类是机器学习领域的重要研究内容,但现有的不平衡分类算法通常针对不平衡二分类问题,关于不平衡多分类的研究相对较少。然而实际应用中的数据集通常具有多类别且数据分布具有不平衡性,而类别的多样性进一步加剧了不平衡数...; 关键词：不平衡分类多类别分类不平衡多分类分类算法机器学习

基于残差连接LSTM的雷达目标分类识别方法被引量：4: 《计算机测量与控制》2022年第4期182-189,共8页袁浩张军良; 河北省重大科技成果转化专项(20285401Z)。; 近年来随着多种小型智能探测设备的出现(如无人机、小型智能车等),给传统雷达目标识别方法带来了巨大挑战;在使用雷达对此类小型目标进行探测时得到的信号回波能量通常较低,导致在复杂环境噪声与杂波影响下难以使用传统恒虚警(CFAR)目...; 关键词：雷达目标识别深度学习 LSTM 残差连接多类别分类

基于深度学习的内镜下胃黏膜多病灶辅助识别系统被引量：5: 《兰州大学学报（医学版）》2022年第1期5-8,共4页杜泓柳董泽华吴练练张军张丽辉李佳于红刚; 湖北省重大科技创新项目(2018-916-000-008)。; 目的开发一套基于深度学习的内镜下胃黏膜多病灶辅助识别系统并评估其识别胃黄斑瘤、糜烂、息肉、黏膜下隆起4种病灶的有效性。方法收集武汉大学人民医院消化内镜中心7388张图像作为训练与验证集,另筛选出900张图像作为测试集1;收集连...; 关键词：深度学习内镜多类别分类

MelaNet:用于皮肤镜图像中黑色素瘤检测的深度密集注意力网络被引量：1: 《生命科学仪器》2021年第2期40-48,共9页钟昀辛张朋艺邓玉林李晓琼; 北京理工大学重大项目培育基金(1870011162001)。; 黑色素瘤是全球范围内一种最致命的皮肤癌。基于皮肤镜图像的黑色素瘤自动化检测对于改善皮肤癌的诊断具有重要意义。因此,本文提出了由专门设计的密集注意力模块构成的深度神经网络MelaNet,通过融合多类别与多标签分类来实现对包括黑...; 关键词：皮肤镜检查黑色素瘤检测密集注意力多类别分类多标签分类

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