论文研究基于HMM的音频多标签分类 .pdf

根据用户访问网格资源的历史信息,采用分类算法对此信息进行挖掘,得出用户使用集群资源的访问规则和模式,在此基础上构造一种基于分类挖掘的资源调度模型、用户调度UA算法以及资源调度CDMRA算法,分别将用户

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了

基于深度学习的手机应用分类研究，王超，张华，传统的手机应用分类无法分析中文复杂上下文环境，同时随着样本数量增加会发生过拟合问题，针对目前存在问题，本论文研究了深度学

应用遗传方法产生“弱”分类器，按照Boosting（推进）的思想，改变每一代遗传操作中训练实例的权重，并以整体结合方式确定未在训练集中的实例类型，有效地改进了遗传分类算法。

标题分类是对一个标题性语句进行分类,通常这个标题是不超过20个字的短文本,内容精炼且概括性强。针对标题文本的特征稀疏性和含义不确定性,提出了一种融合随机森林与贝叶斯多项式的标题分类算法。该算法将贝叶斯

基于标签的推荐算法已成为研究热点，现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法，鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用

通过仔细分析HTML标签的各种性质,提出了几种新的基于标签的隐藏信息的方法。在此基础上,提出并实现了一个基于HTML标签的信息隐藏模型。该模型具有隐藏容量高、隐蔽性、鲁棒性和安全性较好,并且具有弹性,

高维多标签分类matlab knn,svm,随机森林等算法 784维数据 分为10类

有关多标签的分类问题，有很多相应的代码，适合不懂的初学者去学习

利用隐马氏模型解决实际问题时，其最终目的往往是隐状态估计问题。传统的Viterbi算法适用范围有限，而粒子滤波通过一组加权样本逼近状态的最优估计，适用于任意非线性、非高斯动态系统状态估计问题。利用粒子