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无标注样本或标注样本量少时,机器学习构建的模型容易出现过拟合、表达能力差且泛化性差等问题,如极限学习机在无监督学习环境下容......
阿兹海默症是第一大神经退行性疾病。本文重点研究了如何使用具有大量样本的公开数据集通过迁移学习的方法,解决少量特定区域的阿......
随着可移动计算终端及无线技术的发展,定位导航系统受到越来越多研究人员的关注,其应用也越来越广泛。在室外,可以利用卫星信号进......
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随着互联网的广泛普及以及信息技术的迅猛发展,图像数据的规模正日益增长。如何从海量的图像数据中获取合理且有价值的特征表示已......
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基于流形对齐的协同过滤算法是通过用户间的相似性来计算重构矩阵,所以相似性计算的不准确往往会导致权值矩阵不准确,使得推荐质量......
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多时相的高光谱遥感图像数据处理中会出现地物光谱特征漂移的现象。为了提高源域数据已有知识对目标域数据分类的精度,采用了基于......
假设对于两个流形上关联性较强的样本点,其邻域点之间也会具有较强的关联性.基于此假设,提出一种新的非监督流形对齐算法,通过学习......
针对传统无线局域网（WLAN）室内定位系统中因参考点密集分布及逐点信号采集所带来的位置指纹数据库构建工作量繁重的问题,该文提出一......
研究了高维数据集中共享隐空间的寻找和对齐问题,提出了半监督的流形仿射对齐算法.未匹配点的局部分布信息被有效地利用起来,以改......
不同流形样本点之间的关联性挖掘是决定流形对齐算法效率的关键问题。提出了一种新的思路,利用测地距离初步构造不同流形样本点之......
在一些领域的学习中,如模式识别,它们所需要的数据如图像数据都是存储在高维空间中,而且数据结构比较的复杂,同时可视化程度相对的......
