检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵海堂大连理工大学

学位级别：硕士

由于微机电系统(MEMS)的寿命有限,其部件需要经常更换。对于电子鼻这一类设备,替换元件的信号与原始系统的输入信号有很大不同,在投入使用之前,需要对新插入的气体传感器探头(即传感器阵列)建立一个新分类模型。传统训练分类器的过程要... 详细信息

由于微机电系统(MEMS)的寿命有限,其部件需要经常更换。对于电子鼻这一类设备,替换元件的信号与原始系统的输入信号有很大不同,在投入使用之前,需要对新插入的气体传感器探头(即传感器阵列)建立一个新分类模型。传统训练分类器的过程要求大量带标签的训练数据,而获得训练数据往往需要在标准环境下收集。为了简化和加速这一过程,本文研究了在仅替换传感器阵列的情况下,对原始传感器系统的分类模型进行迁移学习来获得新传感器阵列的分类模型,还通过逐层调整模型参数的方式提高了模型适配度。该方法结合了同一气体环境下新传感器阵列的输出信号与经原始分类器模型预测得到的标签信息以获取到新分类器模型,接着又逐层调整了新分类器模型参数对其进行了优化,以获得更好的识别准确率。本文主要工作如下:首先,为了更好地实现分类器模型迁移学习方法,提出了一种双排传感器插座阵列的系统结构,普通具备多分类识别功能的仪器仪表对其内部系统稍加改造即可应用本方法。其次,基于BP神经网络,对分类器模型迁移学习方法进行了具体的算法描述。然后在两组数据集上进行了仿真研究,提出了模型相似度比较,还以传统方法(即传统收集训练集,再训练分类器的监督学习方法)及经典迁移学习算法(TCA)作为对比算法,对算法进行了验证分析。实验结果表明,该算法在分类准确率和相似度上都有明显的优势。最后,对分类器模型迁移学习的参数估计方法进行了研究,选取了更优的参数估计方法来优化新分类器模型,使其分类准确率得到进一步的提升。由于本文中独特的系统结构导致新传感器阵列建立分类器模型时依赖于原始传感器阵列上所建立的原始分类器模型信息,又从传感器漂移补偿的角度,优化原始分类器模型,进而使得新分类器模型得到优化。本论文提出的分类器模型迁移学习方法还可以选取其他优选方法来优化最终获取到的新分类器模型,仍有较大的提升空间,为以后具备分类功能的传感器系统改造有着较高的参考价值。

关键词：传感器系统传感器阵列迁移学习分类器模型

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基于BP神经网络构建的分类器模型财务分析领域的应用

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自动化与仪器仪表 2018年第1期 129-131,134页

作者：程书强罗娟王念东陕西科技大学经济与管理学院

当前，海量数据的集成发展，对数据识别与分析提出了更高的要求，分类挖掘作为数据挖掘技术的重要内容之一，其通过构造分类器来实现数据的深度挖掘与处理，在各领域中均有广泛应用，为此，本文选用精确度高、鲁棒性好的BP神经网络作为... 详细信息

当前，海量数据的集成发展，对数据识别与分析提出了更高的要求，分类挖掘作为数据挖掘技术的重要内容之一，其通过构造分类器来实现数据的深度挖掘与处理，在各领域中均有广泛应用，为此，本文选用精确度高、鲁棒性好的BP神经网络作为分类器模型的构造方法，分析其建模流程，并融合Adaboost算法，针对分类中的FNR和FPR两类错误，引入一种基于重视度的权重自适应算法，以改善其重视度高的样本分类能力，并将其应用至财务预警系统，经Matlab验证加强型的分类器模型具有高效、精准的分类能力。

关键词： BP神经网络数据挖掘分类器模型财务分析

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基于分类器模型的选股策略研究

基于分类器模型的选股策略研究

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百瑞观点:分类器模型是一种基于统计学习理论的模式识别方法,在量化投资领域的应用中可以筛选有效的因子,实现对股价走势进行预测并构造个股组合,因此,可以将分类器模型理解为多因子模型的另一种策略构造方法。多因子选股模型长期以来... 详细信息

百瑞观点:分类器模型是一种基于统计学习理论的模式识别方法,在量化投资领域的应用中可以筛选有效的因子,实现对股价走势进行预测并构造个股组合,因此,可以将分类器模型理解为多因子模型的另一种策略构造方法。多因子选股模型长期以来都是量化投资者共同关注的领域,无论是在因子构造方面还是在利用因子预测收益的方法选

关键词：分类器模型特征值泛化能力策略研究

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冲床保护装置的人手与坯料神经网络分类器模型

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机电工程 2007年第3期24卷 67-70页

作者：孙伟东袁昌明王强蒋庆上海理工大学光学与电子工程学院上海200093 中国计量学院计量技术工程学院浙江杭州310018

为建立冲压作业过程中人手与坯料的神经网络分类器模型,以解决冲压时不能连续进料的问题,采用了BP算法对人手和坯料的温度数据对进行训练,并利用样本估计其错误率小于4%。实验结果表明,此BP分类器模型结构简单,错误率低,对冲压设备智能... 详细信息

为建立冲压作业过程中人手与坯料的神经网络分类器模型,以解决冲压时不能连续进料的问题,采用了BP算法对人手和坯料的温度数据对进行训练,并利用样本估计其错误率小于4%。实验结果表明,此BP分类器模型结构简单,错误率低,对冲压设备智能安全保护装置的研究有很好的指导作用。

关键词：冲床 BP算法分类器模型样本估计错误率

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文本分类方法及装置和分类器模型训练方法

文本分类方法及装置和分类器模型训练方法

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作者：刘晨唐超英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱

本申请公开了一种文本分类方法及装置，包括：对文本进行分词处理，并去除所述文本中的冗余词；提取分词处理后得到的各分词的特征向量；利用训练得到的分类器模型对提取的各特征向量进行处理，得到所述文本的文本类别；其中，所述分类... 详细信息

标准号: CN110019792A

本申请公开了一种文本分类方法及装置，包括：对文本进行分词处理，并去除所述文本中的冗余词；提取分词处理后得到的各分词的特征向量；利用训练得到的分类器模型对提取的各特征向量进行处理，得到所述文本的文本类别；其中，所述分类器模型通过提取的关键词，以及设定环境的语料训练得到。本申请通过提高了文本细分类的预测效果，从而提高了文本分类的准确率。

关键词：文本分类器模型分词处理特征向量文本分类文本类别冗余词细分类准确率分词语料去除申请预测

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基于点到局部特征空间距离的分类器模型建立方法

基于点到局部特征空间距离的分类器模型建立方法

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作者：李波王运庆张晓龙 430081 湖北省武汉市青山区建设一路

本发明涉及一种基于点到局部特征空间距离的分类器模型建立方法。其技术方案是：对于任一未知类别的样本点Xi，采用K近邻方法确定任一未知类别的样本点Xi的K个已知类别为cj(j＝1,2,...L)的近邻点，再分别组成类别为cj(j＝1,2,...L)的局... 详细信息

标准号: CN104408129A

本发明涉及一种基于点到局部特征空间距离的分类器模型建立方法。其技术方案是：对于任一未知类别的样本点X_i，采用K近邻方法确定任一未知类别的样本点X_i的K个已知类别为c_j(j＝1,2,...L)的近邻点，再分别组成类别为c_j(j＝1,2,...L)的局部特征空间，计算未知类别的样本点X_i到每一个具有不同类别的局部特征空间的欧氏距离，然后选择到未知类别样本点X_i欧氏距离最小的局部特征空间的类别，作为未知类别样本点X_i的类别。本发明能有效地抑制噪声或奇异点对数据类别预测的干扰，增强了分类器模型的鲁棒性能，提高了未知类别的样本点的类别预测效果。

关键词：局部特征样本点分类器模型类别样本近邻方法空间距离对数据奇异点鲁棒噪声近邻干扰

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基于DA-RBM分类器模型的手写数据识别方法

基于DA-RBM分类器模型的手写数据识别方法

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作者：赵子恒赵煜辉刘赣单鹏 066004 河北省秦皇岛市经济技术开发区泰山路143号东北大学秦皇岛分校

本发明涉及一种建立DA‑RBM分类器模型的方法，所述方法包括如下步骤：获取源域数据Xs、与源域数据Xs对应的标签Ys、目标域数据XT以及标签YT；初始化RBM模型参数，将数据Xs、XT输入到RBM网络中，求出一阶特征；将所述一阶特征作为下一阶... 详细信息

标准号: CN109034186B

本发明涉及一种建立DA‑RBM分类器模型的方法，所述方法包括如下步骤：获取源域数据X^s、与源域数据X^s对应的标签Y^s、目标域数据X^T以及标签Y^T；初始化RBM模型参数，将数据X^s、X^T输入到RBM网络中，求出一阶特征；将所述一阶特征作为下一阶网络的输入，进行RBM训练；将RBM的隐层输出H_s、H_T输入到softmax回归层进行分类；在RBM隐层输出上使用MMD进行源域数据和目标域数据分布的约束；在RBM模型的顶层分类层中使用MMD进行预测结果的约束；构建模型的总代价函数J(θ)，通过优化所述总代价函数来优化分类器模型的参数。本发明所建模型能够对跨域数据进行有效识别。

关键词：一阶分类器模型代价函数目标域隐层源域标签模型参数数据分布有效识别预测结果输出初始化获取源域数据分类顶层构建跨域优化网络回归

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通用泛癌分类器模型、机器学习系统和使用方法

通用泛癌分类器模型、机器学习系统和使用方法

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作者：史培昌迈克尔·莱博维茨周冀明美国马里兰州

本文公开了分类器模型、计算机实现的系统、机器学习系统及其方法，以用于将无症状患者分类为患有或发展癌症的风险类别和/或将患有或发展癌症的风险增加的患者分类为基于器官系统的恶性肿瘤类成员和/或分类为特定癌症类成员。

标准号: CN116709971A

关键词：患者分类癌症机器学习系统分类器模型计算机实现风险类别风险增加器官系统恶性肿瘤分类

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一种分类器模型的形成方法及系统

一种分类器模型的形成方法及系统

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作者：王亚梅王峰 200030 上海市徐汇区衡山路910号

本发明公开了一种分类器模型的形成方法及系统，属于医学图像分析技术领域，方法包括：步骤S1，经过生成式对抗网络的处理后生成一第二图像数据集合，步骤S2，将第二图像数据集合中的图像数据进行分类标记后作为训练数据进行训练，形成... 详细信息

标准号: CN111368912B

本发明公开了一种分类器模型的形成方法及系统，属于医学图像分析技术领域，方法包括：步骤S1，经过生成式对抗网络的处理后生成一第二图像数据集合，步骤S2，将第二图像数据集合中的图像数据进行分类标记后作为训练数据进行训练，形成一第一分类器模型；步骤S3，将第一图像数据集合进行分类标记后作为训练数据，形成一第二分类器模型；系统包括：第一存储模块、噪声生成模块、生成对抗网络模块、第二存储模块、第一训练模块、第二训练模块，有益效果是：既解决了医学图像数据稀缺的问题，又避免了模型生成中自然场景图像和医学图像数据分布域差异性的问题。

关键词：图像数据集合分类器模型医学图像数据存储模块分类标记训练模块训练数据医学图像分析自然场景图像模型生成图像数据网络模块噪声生成对抗差异性分布域生成式网络

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一种基于BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别方法

一种基于BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别方法

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作者：叶筱怡刘海涛袁华骏耿宗璞 211167 江苏省南京市江宁区科学园弘景大道1号

本发明是一种基于BAS‑BP分类器模型的电压暂降源识别方法，应用改进S变换的结果模矩阵得到电压暂降信号的相关幅值曲线，提取并构建由16个电压暂降源识别特征指标组成的指标体系。为消除冗余信息对分类结果的影响，利用组合赋权法筛选出... 详细信息

标准号: CN112529066A

本发明是一种基于BAS‑BP分类器模型的电压暂降源识别方法，应用改进S变换的结果模矩阵得到电压暂降信号的相关幅值曲线，提取并构建由16个电压暂降源识别特征指标组成的指标体系。为消除冗余信息对分类结果的影响，利用组合赋权法筛选出9个指标作为分类器的输入量，并应用改进S变换提取该9个指标数据。通过天牛须搜索算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行寻优，构建BAS‑BP分类模型，实现对配电网不同类型电压暂降源的识别。最后，仿真结果表明，该分类器模型具有一定的抗噪能力与适用性，并且与常规分类器模型相比，可以更加有效地提高不同电压暂降源的识别正确率，具有更好的分类效果。

关键词：电压暂降分类器模型源识别构建消除冗余信息配电网天牛仿真结果分类结果分类模型分类效果幅值曲线抗噪能力搜索算法特征指标指标数据指标体系分类器模矩阵权值和输入量有效地正确率寻优应用改进筛选

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