论文研究基于机器学习的信号测向方法 .pdf

基于机器学习的极光图像自动分割方法

基于机器学习的煤矿突水预测方法

基于反向机器学习的调香设计方法

对于传统的恶意程序检测方法存在的缺点，针对将数据挖掘和机器学习算法被应用在未知恶意程序的检测方法进行研究。当前使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其数据处理能力，检测效果不佳。将语音识别模型与随机森

基于稀疏表示的图像处理技术近年来成为研究热点，多种字典学习算法如K-SVD、OLM（onlinedictionarylearningmethod）等予以提出，这类算法使用重叠的图像块来构建字典进行稀疏

多版本数据仓库中模式进化将产生新的数据仓库版本,直接设计基本的模式进化操作算法来实现数据仓库版本进化会使得算法中包含大量冗余代码,并产生多个重复版本对象。设计进化元操作来实现数据仓库版本的进化,给出了

提出了一种利用智能学习方式解决强信号条件下弱信号的波达方向估计问题的新方法。通过理论推导发现协方差矩阵的特征值与来波信号功率之间存在一定的关系，将含功率信息的协方差矩阵的特征值加入到含方位信息的协方差

在信号肽预测问题中，由于信号肽序列长度不等且氨基酸组成具有多样性的特点，以往方法通常采用滑动窗口进行处理，从而导致了信息丢失以及数据不平衡等问题。为改善少数类预测效果，对训练数据进行了预处理，将多数类

针对经验模态分解（empiricalmodedecomposition，EMD）过程中存在的包络拟合问题，提出了一种消减欠冲现象的改进算法。该算法通过引入伪极值点增加了极值点的数目，构成了新的极值序列

为了实现一种与人眼的主观视觉感受相吻合的信号设计方法，针对原有两个分量存在着没有对背景亮度分量独立分析的弱点，依据图像背景亮度、对比度相似和无关分量结构化参数的要求，基于空间向量分解和合成原理，采用了