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河流相油藏具有油层跨度大、含油区域分布广、储层之间的非均质性极强等特点,而长期的注水开发导致该类油藏的地质情况更加复杂。......
随着人工智能与大数据时代的到来,描述数据的特征数量在许多领域中都呈现爆炸式增长。高维数据集给传统的学习算法的性能产生了不......
随着大数据时代的来临,需要分析处理的数据程指数型增长。降维技术作为数据挖掘预处理技术的重要组成部分,它能有效地减少学习算法......
链路预测是研究复杂网络缺失链接的预测与还原最有效的工具。链路预测目标是通过已知网络节点或结构信息（如节点属性,节点聚类,链接......
肿瘤是一种复杂的异质性疾病。肿瘤的异质性不仅体现在同一类型肿瘤不同患者之间病理特征间的差异（肿瘤间异质性）,还体现在同一肿瘤......
大脑是人体的知觉中心、思维中心和控制中心,针对大脑活动进行成像的神经影像学的飞速发展使人们得以读取大脑的活动信号,极大地推......
雷达目标识别技术是基于雷达回波信号,提取与目标特性相关的信息,实现目标属性或类别的判定。随着国际形势的发展,雷达目标识别越......
随着计算机视觉技术和机器学习技术的飞快发展，人脸识别技术应用在了生活的各个领域，例如身份识别和智能交互界面等。人脸识别是一种......
贝叶斯学习作为机器学习的重要分支,为解决数据的建模问题提供了一种重要的方法。其中的稀疏贝叶斯学习算法凭借其概率的预测和稀......
近年来,随着数码摄影技术和互联网技术的迅速发展,海量的图像资源被互联网用户共享到社会化图像共享平台。这些社交图像的大量产生......
数据挖掘是指从大量复杂数据中寻找和提取有用规律，形成有用模式，得到价值的过程。随着现代科技水平的发展，尤其是近年大数据概念的提......
在数据呈指数形式增长的时代,实际应用中的许多数据通常是被目标不明确地采集(采集与挖掘独立进行)且无规律地存储,这是导致大数据......
随着对空间/空中目标高分辨、多角度探测与成像需求的日益增加,高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像正逐步向双/多基地组网,多极化、多......
在这个数据日益增长的时代,各类电子设备在每时每刻都会产生或多或少的数据,有时产生的数据往往维度非常高,即称为高维大数据,然而......
不管是科学研究还是工业领域,都已经与各式各样的数据密不可分。随着精度要求的提高,高维数据变得愈加普遍。然而,高维数据不仅带......
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是基于统计学理论的一种通用有监督机器学习算法。支持向量机实现了结构风险最小化原则,......
随着数据信息化的日益发展,人工地从数据中筛选出需求的信息已经变得十分困难,为此研究者以统计学思想为基础提出了机器学习方法,......
随着第四次工业革命的到来,处理海量高维复杂数据逐渐成为科技工作者的工作常态。尤其是在诸如基因工程、互联网等高新技术产业,所......
人脸识别技术一直以来都是研究者们致力于研究的方向之一,由于人脸图像中的人物表情、姿态、面部饰品等方面的变化,人脸识别工作一......
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基于深度学习的异常检测算法输入通常为视频帧或光流图像,检测精度和速度较低。针对上述问题,提出了一种以运动前景块为中心的卷积......
