小样本数据相关论文
针对薄互层砂体识别难度大、常规模型驱动和数据驱动等地震预测方法精度较低的难题，提出一种基于空变目标函数的模型-数据驱动地震A......
面向新能源微电网负荷预测，针对中长期负荷预测中样本数据不足导致预测精度不高的问题，本文提出了一种新的数据扩容方法，将原始数据样......
基于卷积神经网络的立体匹配算法大多需要较大的感受野，但是大多算法在扩大感受野的同时使得参数量剧增，使得算法对于训练数据的规模......
小样本学习是面向小样本数据的机器学习，旨在利用较少的有监督样本数据去构建能解决实际问题的机器学习模型。小样本学习可以解决传......
针对传统预测模型在样本不足的情形下,无法实现高精度月度供电量预测的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络数据增强方法,能够......
生物特征识别技术是一种识别身份的认证技术,近年来发展迅速。指静脉识别作为生物特征识别的一种,具有唯一、不易复制、活体识别以......
随着铁路交通的运行速度越来越快,高速列车的占比越来越高,高速列车的运营安全性及各系统的运行可靠性得到越来越高的关注,相应的......
电梯的安全性和可靠性一直是人们高度重视的问题。针对于电梯故障预测领域,目前国内外对于电梯故障预测方面研究的基本思路是根据......
图像特征提取和融合是将图像中的特征提取出来，并使计算机能够据此分辨图像中不同物体的过程，是深度学习图像识别领域中研究热点方向......
针对光伏发电组件故障类型复杂且监测困难的问题,在原始小样本数据的基础上,提出基于数据扩充的光伏组件故障诊断方法。首先,在光......
滚动轴承是旋转机械内常出现问题的重要部件,其故障情况复杂且难以诊断。基于小样本故障数据学习环境,针对小样本学习在提取真实特......
小样本数据在测量不确定度方面的应用非常广泛,但在实际应用中往往无法确定测量数据的概率密度分布类型。通常根据经验将其设为特......
在现代处理器开发中,早期空间探究设计是一个重要的因素。多核处理器的趋势导致了大规模体系结构底层的复杂性和异构性。随着多核......
网络给人们带来便捷的同时也造成了安全隐患。大量的隐私数据、机密数据等在网络中传播,使得网络安全问题日渐突出。本课题将网络......
个性化推荐系统能够推送给我们想了解的信息,加快人们对信息的获取速度。由于新闻推荐领域中用户兴趣模型往往会随行为信息的变化......
随着GPU等硬件设备的发展和大型标注数据集的公开,深度学习在计算机视觉领域展现了突出的性能。通过层层堆叠神经元,深度学习构建......
随着铁路系统的不断完善,中国铁路运输由短距低速转变为长距高速,关键部件服役条件迅速恶化,疲劳失效问题日益突出。因此,评估铁路......
传统的机床可靠性评估方法都需要以大样本的故障数据来保证评估结果的准确,而在现场可靠性试验中这是难以实现的条件。因此,本文就......
近三十年来,随着人工智能的发展,用于解决不确定问题的贝叶斯网络逐渐引起人们的研究兴趣.但在实际问题中,由于受到许多客观条件的......
针对小样本数据的实际分析需求,利用相关向量机理论模型算法,实现对小样本数据预测.同时,通过相关实验表明采用相关向量机用作小样......
针对现有跌倒检测中跌倒样本采集困难,跌倒行为样本规模较少导致的识别率较差的问题,提出一种基于低层特征与高层语义的人体行为识......
本文使用“中国沿海发达地区社会变迁调查”的烟台市小样本数据，通过误 差分析和统计检验，对三个不同时期就业队列的职业状况，包括静......
分析了冲击波测试中粗大误差的来源,提出了归一化相似度粗大误差判别方法。结合某次实验的测量数据,分析了Grubbs判别法与归一化相......
