最大相关最小冗余相关论文
为了解决现有多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy, MSE）方法提取复杂序列特征时存在的计算效率低及幅值信息缺失等问题，提出精细......
乳腺癌基因数据的分类研究在临床医学上具有重要意义。针对基因数据的结构复杂、高维小样本等特点，提出一种最大相关最小条件冗余和......
在多标记学习中，现有的最大相关最小冗余（maximum Relevance And Minimum Redundancy,mRMR）算法未充分考虑标记之间以及特征与标记之......
现有高维数据增量处理方法由于没有完全抵消类间中心点的相互排斥,导致处理增量数据的缓冲有效比较低,为此,提出了基于模糊聚类算......
为了解决基于浅层特征的火焰识别模型对环境变化敏感且鲁棒性较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络串行特征融合模型与最大相关......
传统的基因选择方法往往没有考虑基因表达谱数据中蕴含的先验信息导致选出的基因还存在一定程度上的冗余，进一步影响机器学习算法的......
特征选择,即从原始特征集中选出最优特征子集是模式识别领域的关键问题。如在生物信息学研究领域,面向基因表达或蛋白质质谱这种小......
随着化石能源的大量消耗和环保压力的与日俱增,风能作为可再生、清洁能源受到世界各国越来越高的重视。受地形、气候及周围环境等......
为提高特征选择算法的分类精度,使特征子集尽快达到全局最优,提出了一种基于教与学优化算法的特征选择方法。该方法首先将最大相关......
随着绿色建筑和绿色生态城区经济激励机制基本形成,面对大量多维空间占用数据,大数据绿色建筑节能体系应运而生。然而大量多维的建......
针对利用单一特征集对肠癌病理图像的识别率难以提高这一情况,提出了一个基于HOG-GLRLM特征肠癌病理图片分类方法。考虑到图像中丰......
针对大量冗余数据带来的钓鱼网站检测准确率不够、误判率较高等问题,提出一种基于最大相关最小冗余(mRMR)和随机森林(RF)相结合的......
以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
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提出一种基于改进最大相关最小冗余判据(maximal relevance and minimal redundancy,mRMR)的暂态稳定评估特征选择方法。首先对标......
为提高特征提取方法的文本分类精确度,结合信息增益(IG)和改进的最大相关最小冗余(mRMR),提出一种IG_CDmRMR二阶段文本特征选择方......
目标检测是计算机视觉研究的重要内容之一,目标检测的研究成果在智能视频监控、机器人导航、图像检索等领域都有广泛的应用。尽管......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
电力变压器油中溶解气体分析(DGA)技术广泛应用于变压器内典型故障诊断,其中基于DGA数据的人工智能诊断方法在变压器故障诊断领域......
在最大相关最小冗余(mRMR)属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
如何对直流SF6气体绝缘设备(gas-insulated equipment, GIE)内部局部放电(partial discharge,PD)严重程度进行科学的评估是目前还......
电力系统暂态稳定评估(Transient Stability Assessment,TSA)—直是电力系统安全稳定运行中的重要一环。随着可再生能源的飞速发展......
近年来科学家们致力于肿瘤标志物的研究，希望通过检测肿瘤标志物的情况来监测肿瘤发生与发展的过程。随着基因芯片技术的发展，大量基......
乳腺癌是一种对女性健康产生严重威胁的恶性肿瘤,目前的诊断及治疗效果较差。进一步识别乳腺癌相关的基因对于乳腺癌的治疗和诊断......
当今人类社会已经进入了大数据时代,数据大多呈现出维数高、规模大、结构复杂等特性。在大数据的研究当中,许多数据如媒体数据、遥......
近年来,我国科技事业得到了进一步提升,信息技术的发展带动了工业化的进步,使得机械化生产日益普及。在机械的生产过程与应用中,机......
随着教育事业的不断发展,高校教育规模不断扩大,如何提高学生综合素质以及如何科学地评价大学生综合素质成为高校管理者的关注热点......
准确的风速预测对大规模风电并网具有重要意义。提出一种基于互信息属性约简优化聚类的正则化极限学习机短期风速预测方法。首先考......
烟叶致香成分数据具有＂小样本、高维数、模糊和非线性＂等特点,传统的统计分析方法难以有效解决其相关性问题。本文综合运用M5P模型树......
抑郁症是一种伴有持续的悲伤情感和其他精神病变的一种常见精神疾病,它的发病率高,却难以治愈,是一种潜在的死亡因素,影响着一个个......
临床特征和组织病理学特征在皮肤科疾病分类问题中起着非常关键的作用。本文的主要目的是使用这些特征建立皮肤科疾病分类模型。本......
粗糙集理论是一种处理不确定信息的有效工具,利用其可在无任何先验信息下获取属性约简子集。本文采用优势粗糙集理论中的排列互信......
在脑-机接口（brain-computer interface，BCI）系统中，利用高密度导联来获取脑电信号(EEG)空间信息，增加了特征提取和识别的复杂度和难度......
数据挖掘中所获取的数据维数多,常常导致数据存储所需容量大,知识挖掘所需时间长,预测正确率不高等问题,特征选择是解决上述问题的......
风电场的输出功率对风能的利用有很大意义,准确地对风电功率进行预测可以使系统安全稳定的运行。先分析得出与功率有关的变量,根据......
针对不同攻击需要检测的数据量较大而有标记数据较少导致检测效率低,特征定性分析不准确而导致检测精度较低的问题,提出一种新型的......
特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息（M......
