学习机理论属于《中国图书分类法》中的四级类目,该分类相关的期刊文献有151篇,会议文献有28篇,学位文献有115篇等,学习机理论的主要作者有孙国祥、王真、史香芬,学习机理论的主要机构有沈阳药科大学药学院、华北电力大学科技学院、河北大学数学与计算机学院等。
统计的文献类型来源于 期刊论文、 学位论文、 会议论文
1.[期刊]
摘要: 为了克服海鸥优化算法在求解高维问题时存在的收敛速度慢、容易早熟和解精度低等问题,提出一种具有学习机制的海鸥优化算法(ISOAL)。首先,设计了一种基于当前粒子...
2.[期刊]
摘要: 文章给出了一种训练受限玻尔兹曼机(RBM)的有效方法。提出基于辅助变量的马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC),利用Swendsen-Wang(SW)算法构造辅助...
3.[期刊]
摘要: 在应用机器学习构建数据模型的过程中,经常会面临类不平衡性的问题,在许多研究中,降低数据集的不平衡性多采用欠抽样法来进行处理,再应用C4.5、NB、LR、RF、...
4.[期刊]
摘要: 针对粗糙集属性重要度权重确定方法考虑信息不足的问题,定义了多属性组合的边际重要度,并提出了基于边际重要度的一种属性权重确定方法.利用所得到的权值对K近邻算法的...
5.[期刊]
摘要: 高频价格变动预测是预测价格在短时间内(比如1 min内)的变化方向(上涨、不变或下跌).用历史的高频交易数据去预测价格变化是一个比较困难的任务,这是因为二者之...
6.[期刊]
摘要: 文章将影响房价因素归结为政府、消费者和房地产商三大方面,选取了影响房价波动的8个指标.为了更加准确地预测房价,首先利用因子分析对指标进行降维,得到两个公因子;...
7.[期刊]
摘要: 模拟电路实现低功耗小波变换的首要任务是对小波函数进行有理函数逼近.针对已有的一些小波逼近方法逼近误差大,系统稳定性不够理想等问题,提出一种基于混合蚁群优化算法...
8.[期刊]
支持向量机和BP神经网络在可见-近红外光谱检测药品中的比较与应用
摘要: In this paper, according to visible-near infrared spectral data of drugs, we pr...
9.[期刊]
摘要: 在匿名隐私保护系统中增量式匿名化隐私保护数据具有容量大和分散性强的特点,导致挖掘的聚类性不好.提出一种基于互信熵特征提取的增量式匿名化隐私保护数据的挖掘算法,...
10.[期刊]
摘要: 随着虚拟现实技术的发展,传统电脑的鼠标和键盘不适用于虚拟现实环境的交互需求,虚拟现实交互需求越来越突出.通过对虚拟现实交互需求的深入研究,设计了一款基于九轴惯...
11.[期刊]
摘要: 多示例学习是一种特殊的机器学习问题,近年来得到了广泛的关注和研究,许多不同类型的多示例学习算法被提出,用以处理各个领域中的实际问题.针对多示例学习的算法研究和...
12.[期刊]
摘要: 建立了一种支持向量机( SVM)的水资源质量分类评价模型,采用“一对一”的多类别分类算法,核函数取径向基函数,分别用网格搜索法、遗传算法和粒子群算法对SVM模...
13.[期刊]
摘要: Research on the model of extreme learning machine, a prediction model is propos...
14.[期刊]
摘要: 针对型号AIT合理性不能定量评价的现状,提出将其作为马尔可夫过程来处理的方法.以经典马氏四元组为基本框架建模.采用领域知识训练模型,提高模型优化能力和适用性....
15.[期刊]
摘要: The support vector machine (SVM) has some advantages in the small-sample,nonlin...
16.[期刊]
摘要: 为了消除近红外光谱波长变量数量多,强度弱以及重叠严重等因素对预测结果的影响,提出了基于波长变量聚类与剪枝的集成学习模型.对波长变量进行聚类,在此基础上根据预测...
17.[期刊]
摘要: 对英文碎纸片自动拼接问题,通过提取和修正英文字母的四线三格中第三线的英文字母的基准间距特征,实现了每行碎纸片的正确分类.在正确分类的基础上,对每一类的碎纸片,...
18.[期刊]
摘要: 金属表面缺陷检测是进行机械故障检测中重要手段,采用支持向量机分类方法对金属表面缺陷特征点进行分类识别,实现缺陷检测.仿真结果表明,采用该方法进行缺陷检测的精度...
19.[期刊]
摘要: This paper explores the ethical challenges of artificial intelligence from the ...
20.[期刊]
摘要: 本文从设计的角度探讨了人工智能进化对伦理的挑战,回顾了人工智能的进化历程及其影响力。从公平需求、个体偏见和群体行动一致性的可能性,以及伦理训练集设计的路线,寻...
1.[会议]
摘要: 本文首先构建了一个知识网络的计算实验模型。在虚拟的知识网络A网络和B网络上,我们探讨了知识网络间建立知识合作联系的不同机制对于A网络和B网络间知识扩散程度的不...
2.[会议]
摘要: 本文针对液压弯辊板形控制系统的复杂性,提出了模糊神经网络板形控制方案,通过模糊神经网络辨识被控对象模型,利用辨识模型提供的梯度信息设计模糊神经网络控制器.该方...
3.[会议]
摘要: 支撑矢量机(SVM)是在VC理论的基础上根据结构风险最小归纳原理建立的一种比神经网络更强有力的学习机.但是其原始的训练算法需要求解二次规划问题,对以在实际工程...
4.[会议]
摘要: 针对现有模型选择标准无法对支持向量回归(SVR)模型选择过程给出明确几何意义的弱点,提出了一种基于信息几何理论的模型选择新标准.它将模型空间看成是一个流形,将...
5.[会议]
摘要: 提出了一种鲁棒最优迭代控制器的设计方法.对于任意有界的参考输出和不确定的初始值.本文建立了由最优迭代学习控制器保证闭环系统有界输入有界输出(BIBO)鲁棒稳定...
6.[会议]
摘要: 针对回归和分类问题,提出一种极限学习机(ELM)的快速留一交叉验证算法,并从理论和数值仿真两方面说明其有效性,留一交叉验证已经被证明能够给出统计模型真实泛化性...
7.[会议]
摘要: 利用新的分析方法,给出了一种新的带有遗忘因子的迭代学习控制算法,该方法充分利用系统的整体信息,将一个迭代学习控制问题转化为一个带有参数的离散系统的稳定性分析问...
8.[会议]
摘要: 支持向量机目前已成为机器学习领域新的研究热点,而统计学习理论中的关键定理为支持向量机等的研究提供了重要的理论基础。本文提出了粗糙经验风险最小化原则,提出并证明...
9.[会议]
摘要: 支持向量机(SVM)是机器学习领域一个研究热点,而统计学习理论中的学习过程一致收敛速度的界描述了采用ERM原则的学习机器的推广能力。本文提出了粗糙经验风险最小...
10.[会议]
摘要: 本论文提出了一种基于ANFIS的再励学习模型,这种模型克服了普通再励学习中学习速度慢的缺点和难以处理连续状态问题,并将此模型成功的应用于倒立摆的控制.仿真结果...
11.[会议]
摘要: 学习过程一致收敛速率的界是基于随机样本的统计学习理论的重要理论基础。考虑到随机集的客观存在性,在基于随机样本的统计学习理论的基础上,给出了基于随机集样本的Ho...
12.[会议]
摘要: 通过World Wide Web服务、Internet资讯、电子邮件以及数字图书馆,在线文本越来越容易获得.为了利用计算机对这些数量庞大的文本进行分类,以便更...
13.[会议]
摘要: Fretcit-kNN算法存在几个重要参数,不同的参数配置可能带来算法性能差异.了解算法性能随参数而变化的规律,能够进一步加深对算法内部机制的理解,同时有助于...
14.[会议]
摘要: 对部分可感知系统的研究一直是增强学习领域的重点问题.针对agent知道自己的绝对位置,但不知感知范围之外的环境的情况,本文提出了"感知+位置"方法,不试图直接...
15.[会议]
摘要: 本文提出一种新的基于误差驱动的支撑向量机增量学习算法,不仅具有较好的泛化能力,而且最终分类决策函数只包含较少的支撑向量数目,从而可以有效地提高支撑向量机的训练...
16.[会议]
摘要: 针对终端受限柔性机器人臂,提出一种鲁棒迭代学习控制方法.利用Lyapunov函数方法给出了迭代学习律及鲁棒控制策略,整个系统在迭代域内是渐进稳定的,稳定性条件...
17.[会议]
摘要: 将演化算法引入BP算法,形成一种新的演化BP算法/.该算法既能较快地局部收敛,又能全局收敛,避免了陷入局部极小的可能性,且模型的精度和计算速度较改进前有显著提...
18.[会议]
摘要: 提出利用自适应模糊推理系统学习被控对象逆动态模型的方法.自适应模糊推理系统的输入是被控系统的输出和状态,输出是被控系统的输入,并采用最小二乘法与最陡梯度下降法...
19.[会议]
摘要: BP算法的最大缺陷之一,是易于陷入局部极小点.本文针对BP算法所存在的这类问题,分析其产生的原因,并对多种改进方案按照改进原理进行了详细的分类综述,指出了未来...
20.[会议]
摘要: 本文提出了一种基于作用和能量平衡的仿人智能控制器参数在线自整定方法,并给出了相应的整定计算公式.该方法只需利用被控对象的静态增益K,即可对仿人智能控制器的参数...
1.[学位]
摘要: 由于计算机技术和人工智能的迅猛发展,多智能体系统在物理学、信息科学和多机器人编队控制等领域的应用更加广泛.一致性作为多智能体系统协调控制中最基本的问题之一,受...
2.[学位]
摘要: 深度学习是一种特征学习方法,主要是通过一些简单的非线性的模型,将原始数据转变成为更高层次、更加抽象的内容。深度学习方法在许多领域都得到了广泛应用,如图像识别、...
3.[学位]
摘要: 自上世纪九十年代以来,建立在结构风险最小化基础上的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)已经成功地应用于各种实际问题中,如粒子识别...
4.[学位]
摘要: 近年来在很多实际问题中,人们获取的数据具有很高的维数。数据的高维性使得计算机对数据的处理越来越复杂,导致“维数灾难”的现象发生,另外数据的高维性也掩盖了数据的...
5.[学位]
摘要: 人脸识别技术在多个领域中已被广泛使用,是近年来较为新兴的一项技术。所谓人脸识别,是在已有人的面部特征信息的条件下进行识别的过程。此技术首先对所采集数据进行模仿...
6.[学位]
摘要: 在模式识别领域中,局部表示是一种新型的特征表示方式,流形学习是一种高效的降维方法,这两种算法由于其有效性而得到许多研究者的广泛关注。本文在局部编码、流形学习的...
7.[学位]
摘要: 人们挖掘和找到更多的数据信息的能力越高,在各个领域中累积的数据就越多,其中不乏有平衡数据集和不平衡数据集。因此这就需要人们采取有效的方法来处理这些大数据,从中...
8.[学位]
摘要: 近年来,人工神经网络因其具有强大的可学习能力和数据处理能力,吸引了国内外诸多学者的关注。超限学习机(ELM)是一种新兴的基于前馈神经网络的学习模型,它克服了传...
9.[学位]
摘要: 人体大约含有1011个神经元,在它们高度的连接和运作中,人类完成了各种思考和运动。人体的某些神经结构是先天形成的,但其他一些则形成于后天实践。每一个神经元都可...
10.[学位]
摘要: 本文研究了前缀码的共轭和同步有界偏序自动机的若干问题,主要针对有理前缀码的情形完全解决了Conway问题,接着证实了erny猜想对于同步有界偏序自动机是成立的...
11.[学位]
摘要: 支持向量机(SVM)以及由此衍生的C-SVM,ν-SVM及基于核函数的学习是机器学习中基本的,应用最广泛的理论和方法。对于包含不确定信息的应用场合,例如在自然...
12.[学位]
摘要: 随着现代高维数据的不断积累,以支持向量机为代表的传统统计学习方法不能很好地进行高维变量选择.发展新型的自适应稀疏学习机为进行高维数据挖掘提供了新的思路.为此本...
13.[学位]
摘要: 人脸识别作为以人脸视觉特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术,一直都是识别领域中的研究热点,在许多领域中都有广阔的应用前景.基于稀疏表示的方法自应用到人脸...
14.[学位]
摘要: 高分辨率图像携带了丰富的细节和色彩信息,能够给医疗诊断、视频监控、文本识别等计算机视觉和图像处理任务带来方便。提高成像硬件设备的分辨率是获取高分辨率图像最直接...
15.[学位]
摘要: 增量极速学习机(EM-ELM、I-ELM等)是在极速学习机的基础之上,把隐藏节点的个数由固定的转变为动态变化的分类器。最近的研究表明,采用样例本身的特征作为隐...
16.[学位]
摘要: 近年来,随着信息技术与计算机应用技术的不断进步发展,整个社会进入了大数据时代.因此,如何利用当前先进的数据分析技术,从海量的数据中挖掘出所需的信息成为最关键的...
17.[学位]
摘要: 自组织映射神经网络和神经气网络是两种典型的无监督学习前馈神经网络,它们具有较强的自组织和自学习能力。然而,实验结果表明,这两种网络仍存在一些不足之处,如当训练...
18.[学位]
摘要: 随着大数据时代的来临,数据的规模越来越大,同时数据类型也呈现出多样性。数据有数值型的,也有符号型数据及符号型和数值型的混合型数据。如何从各种类型的海量数据中快...
19.[学位]
摘要: 支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的V-C维理论和结构风险最小化的新型机器学习方法,常被应用于分类或回归问题中,由于其良好的学习能力,现已成为业内研究...