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1985年 | 2篇 |
1984年 | 1篇 |
1983年 | 1篇 |
1982年 | 2篇 |
1981年 | 3篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离,并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上,综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等,提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法,该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量,并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明,改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。 相似文献
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为了提高软件复用过程中构件检索的效率,分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征,从构件刻面信息的角度,采用卷积神经网络技术,提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略;利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取,减少人为因素,提高刻面信息提取精确性,并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型,通过具体的实验,来论证该模型的准确性,以达到提高构件检索效率的目的。 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。 相似文献
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