无监督多类域自适应:理论、算法和实践.pdf
用户评论
推荐下载
-
A Literature Review of Domain Adaptation with Unlabeled Data无标签数据域自适应文献综述
A Literature Review of Domain Adaptation with Unlabeled Data(无标签数据域自适应文献综述)
9 2020-10-08 -
基于BP算法的无模型自适应迭代学习控制
为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入“拟伪偏导数”概念,给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点,提出了基于BP算法无模型自适
6 2020-11-10 -
基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法
讲述了自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法!
21 2018-12-25 -
论文研究基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法.pdf
针对连续域混合蚁群算法(HACO)易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了基于信息素的自适应连续域混合蚁群算法(QAHACO)。首先提出了一种新的解更新方式,对档案中的解进行信息素挥发,扩大了搜索范
11 2020-07-16 -
论文研究基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法.pdf
为进一步提升基于支持向量机水印算法的鲁棒性,提出基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法。其主要思想是根据图像自身特征生成自适应水印序列,利用模糊核聚类、支持向量机对NSCT低频系数进行分类,选取
34 2020-01-05 -
论文研究基于自适应蜂群优化的DBSCAN聚类算法.pdf
针对传统的DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise,DBSCAN)聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模
36 2020-02-05 -
论文研究用于彩图分割的自适应谱聚类算法.pdf
针对自调节谱聚类算法的缺陷,提出一种新的自适应谱聚类算法。它用全局平均N近邻距离作为比例参数σ,利用本征矢差异来估计最佳聚类分组数k,达到了比前者更好的效果,且更容易实现。在彩色图像分割实际应用中的实
16 2019-09-03 -
论文研究自适应K值的粒子群聚类算法.pdf
传统K-means算法除了对初始聚类中心的选择非常敏感,易收敛到局部最优解外,还存在着K值难以确定的问题,不合适的K值往往会得到较差的聚类结果。而K值问题也是聚类分析中的一个重要的研究方向,在粒子群聚
18 2020-04-12 -
论文研究基于核自适应的近邻传播聚类算法.pdf
近邻传播聚类AP方法是近年来出现的一种广受关注的聚类方法,在处理多类、大规模数据集时,能够在较短的时间得到较理想的结果,因此与传统方法相比具有很大的优势。但是对于一些聚类结构复杂的数据集,往往不能得到
30 2019-09-13 -
一种面向开发集的模糊域自适应算法
目前大多的域自适应算法在源域与目标域具有相同类别的场景下,利用标签丰富的源堿信息对标签稀少且分布相似的目标堿数据进行迁移学习,取得了很多成果。然而,由于现实场景的复杂性和开放性,源域和目标域在类别空间
0 2024-10-05
暂无评论