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感应加热炉是一个复杂的非线性大滞后系统,很难建立一个精确的数学模型,用常规的控制方法难以得到满意的效果,而且人工调试比较困......
图像分割是计算机视觉的基本问题之一,对图像进行分割的目的是将目标从背景之中提取出来,使得后续算法更专注于目标物体,从而提高......
无论在现实生活还是网络世界都存在着大量的数据，但是数据不代表信息和知识，因此获取有用数据的数据挖掘技术应运而生。分类是数据挖......
时间序列(Tune Series)是数据挖掘领域中的一类重要数据对象，时间序列分类是时间序列数据挖掘中的重要任务之一.不同于时间序列分析......
作为统计学的一个分支，聚类分析技术已经被广泛地应用了许多年。使用聚类分析，可以将隐含在未知数据中的若干个类别划分出来，从而为用......
生物医学研究是二十一世纪最受关注的研究领域之一,该领域发表了大量的研究论文,已经达到年平均几十万篇以上。如何在如此规模庞大......
生物信息学是由生物学、应用数学、计算机科学相互交叉所形成的学科,而数据挖掘作为一个崭新的计算机应用领域在生物信息学中有着......
数据聚类是数据挖掘中的一个重要分支,目前已有的数据聚类算法大部分局限于处理只具有连续属性的数据,另外有少量的算法局限于处理......
随着社会信息化的发展,人类现在以及未来都面临着信息爆炸的问题,对于数据的分析和处理正变得日益困难。在此背景下,聚类分析技术......
聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,已被广泛应用于统计学、生物学和市场营销等领域。目前学者已经提出了许多聚类算法。然而......
组合分类方法己被证明是非常普遍和有效地、能够改进学习精确度的监督方法。依据同样的原理,聚类融合的目的是融合来自多个划分的......
机器学习和大部分的人工智能算法都离不开各种数据集,因此数据标注的需求也急剧增加。完全手动标注数据需要耗费大量的人力和时间,......
近年来,机器学习作为人工智能的重要一部分,越来越被人们熟知。面对庞大的数据量,人工进行数据处理、数据分析已经极不现实,采用机......
聚类分析是模式识别、机器学习等研究领域中的一个备受关注的课题,在许多领域发挥着至关重要的作用,如信息检索与分类、市场营销以......
当前,机器学习相关技术已经在各个行业中实现了应用,数据的规模和复杂程度随着新时代互联网的急速发展而不断增长,对于数据的高效......
随着科学技术的发展,我国正处在医疗数据信息化的高速发展阶段。医疗数据的指数式增长及医疗平台的发展,使得医疗数据的获取日益便......
随着互联网高端技术的创新与发展,大量的社交网站和内容共享平台不断涌现。用户可以利用这些社交网站和内容共享平台建立自己的社......
伴随着数据采集、数据存储等技术的不断进步，各个行业的数据呈现出爆炸式增长。同时，数据的类型也呈现出多样化发展，其中不平衡数据就......
文中旨在克服传统汽包水位故障诊断方法中存在的弊端,将基于RBF网络的信息融合技术应用于水位传感器的故障诊断,通过构建高精度RBF......
