论文研究基于AdaBoost的改进的MEEM跟踪算法 .pdf

真实世界中存在大量的类别不平衡分类问题，传统的机器学习算法如AdaBoost算法，关注的是分类器的整体性能，而没有给予小类更多的关注。因此针对类别不平衡学习算法的研究是机器学习的一个重要方向。Asym

针对FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响，引入梯度下降法降低初值选择敏感性，并且提出改进弦截法，加快收敛速度。实验结果显示，基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算

基于硬件实现的粒子滤波改进算法研究，余纯，张三同，粒子滤波算法适合于处理非线性非高斯问题。但是，粒子滤波算法比较复杂，实时性差。本文以提高粒子滤波算法的运行速度和节省存储

基于改进型蚁群算法的研究，雷梦瑶，俎云霄，路由技术一直是智能光网络的研究核心之一。鉴于最大最小蚁群算法有很好的全局搜索能力，蚁群算法作为自适应动态选路的代表，被广

基于AMR错帧隐藏的改进算法研究，管福浩，，对于连续噪声帧后的第一个语音帧，AMR的丢帧隐藏技术存在不足，为此本文提出了新的第一语音帧构建方法。同时，本文对声道模型参数

为了解决虚拟企业中的任务分配问题，建立了任务分配的多目标决策优化模型。分析了传统的PSO算法，通过设置算法中速度惯性权重和加速度系数的自动调整，以及引入遗传算法中的变异操作，实现了对该算法的改进。基于

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基于改进信息熵离散化算法的研究,陈臣,周炎涛,本文研究连续属性的离散化问题。首先,详细介绍了基于熵的离散化算法(EBD),并对其存在的问题进行了分析。随后,给出了用于度量区�

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