… 摘要:深度学习善于从海量的数据中挖掘越来越抽象的特征并具有良好的泛化能力,受到了越来
越多的研究人员的关注,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则是其深度学习中…

… 视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术,而图像分类问题是其中… 分类方法难以处理庞大的
图像数据,且无法满足人们对图像分类… 分类方法突破了此瓶颈,成为目前图像分类的主流方法.从图像…

… 基于数据融合的目标检测方法的最新研究进展.与传统的分类方法有所不同, 本文将所调研的
文献从传感器辅助方法,融合层次方法两个方面进行分类进行阐述, 并着重对检测融合的检测性能,…

… ,局部连通性和图像数据语意合成性提取与整个数据集共享的局部有… 深度神经网络的最新进展
推进了模式识别和数据挖掘领域的… 数据中取得了很大成功,但非欧氏数据(不具有平移不变性的数据…

… 分类方法:分类就是找到数据库中一组数据对象的相同特点并且按照分类模式将其划分成不同的
类,其目的就是为了通过分类… 我们可以利用数据挖掘技术中的分类分析的方法,对大一大二学生的…

… 分类(classification)[10]在流数据挖掘任务中是尤为重要 的,而且在实际生活中也有很广泛的应用
.例如网络入侵检 测,金融… 随着数据量越来越多,数据挖掘研究人员把分类器模型主 要分成两类:单…

… 针对上述问题, 本文提出一种数据趋动与模型趋动协同的重大滑 坡隐患分析方法,在系统… 数据
在剖面线数据和平面特征 线数据中采集,输入到机器学习模型中(如支持向 量机)学习适用于分类…

… (3) 大数据时代,数据资源利用与隐私保护间 的… 树分类方法掩盖数据中的敏感信息,平 衡个人
隐私保护和数据挖掘研究[33].但计算机的普 及和互联网的发展扩大了数据传播途径和速度,隐 私数据…