一种新高斯过程分类算法

网包分类算法HyperSplit采用了二分查找树结构进行查找,其决策树深度较大,规则复制较多,无法保证算法的时间性能。针对以上问题,提出了一种基于几何区域分割的网包分类算法MP2S。该算法采用多点切分

监督学习算法是当前进行文本情感分类的主要方法，往往要求训练集与测试集的数据分布相同，然而在实际情况下已标注数据与测试数据常常不属于同一个领域，这种数据分布差异导致文本情感分类准确率下降。针对这一问题，

在模糊多分类问题中，由于训练样本在训练过程中所起的作用不同，对所有数据包括异常数据赋予一个隶属度。针对模糊支持向量机（fuzzy support vector machines，FSVM）的第一种形式

针对不确定分类数据,基于Squeezer算法提出一种有效的不确定数据聚类算法:USqueezer算法。该算法先计算一个不确定分类数据与每个簇的相似度概率和,选取最大的相似度和给定的阈值相比较,若大于阈

该文提出一种基于改进隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)的多媒体业务分类算法。改进后的算法保持典型 HMM 模型结构不变,通过区分包大小的位置信息,改变发射概率取值,提高了多

基于深度学习的高光谱遥感图像地物分类是目前研究的热点。但由于其参数规模大以及结构复杂,深度网络通常需要大量训练样本和较长训练时间,如何在小规模样本下建立深度学习监督分类模型是需要解决的关键问题。本文提

针对当前聚类算法存在的由于初始聚类中心随机选取造成最终聚类结果不佳，运用一种启发式的Canopy算法去优化聚类中心的算法，程序用Java编写，希望对大家有用

通过对放射性气体扩散的特征描述，针对高斯预估模型存在的缺点，引入了动态变化的泄漏强度，并通过夹角系数的方式将风速和放射性气体自身的扩散速度合成，得到对气体扩散起到关键作用的合成扩散速度，进而更好地模拟

一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法

 Struck在面对目标尺度变化的场景时,跟踪结果的精度会降低,甚至出现丢失目标的情况。为解决这一问题,提出了一种在分类判别器中引入尺度变量的解决方案,在提高算法对尺度变化的鲁棒性的