Research and Improvement of Naive Bayesian Classifier [PDF]
, 2017 分类是数据挖掘领域中进行预测性建模的一类非常有效的方法。它通过构建一个目标函数(又称分类器或者分类模型)，将数据集中的类标号未知的样例映射到某个已知类别。在实际生活中也有着广泛的应用，包括欺诈检测，目标营销，风险评估，医疗诊断。现有阶段分类的方法较多，其中，朴素贝叶斯分类器凭借其特有的不确定性知识表述形式、扎实的统计理论基础、综合先验知识的增量学习方式以及简单高效等特性成为现有分类算法的一个研究热点。 根据分类算法的对比研究可知 ...
周艳
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The Low-rank Matrix Completion Based on S_1/2 Modeling and the Research of its APG Algorithm [PDF]
, 2017 低秩矩阵填充问题（Low-rankMatrixCompletion）是指对于有部分位置上元素未知的矩阵，在假设矩阵低秩的前提下，可以通过优化算法来将其填充成一个完整的矩阵。低秩矩阵填充在机器学习、图像处理、推荐系统等领域发挥着重要的作用，是现今处理海量、高维数据的有力分析工具。本文首先介绍了低秩矩阵填充模型的理论发展，再分别根据将原模型进行凸松弛和非凸松弛后的改进模型综述了目前主要的算法，其中包括凸松弛的SVT算法，APG算法，ALM算法和非凸松弛的WMMN模型，并分析说明了不同算法在不同的领域 ...
侯晓宇
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Assessment Method for Health State of Li-Ion Batteries Based on Sparrow Search Algorithm [PDF]
, 2023 [Introduction] Accurate estimation of the Li-ion batteries' State of Health (SoH) is essential for future intelligent battery management systems. To solve the problems of poor quality of data features and difficulties in adjusting model parameters, this ...
Chao WANG +6 more
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A boundary-type meshless method for the Robin inverse problem(一种求解Robin反问题的边界型无网格方法)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2013 给出一种求解非齐次稳态热传导方程Robin反问题的边界型无网格方法.该方法首先利用Newton法则将Robin反问题转化为Cauchy问题，然后用边界粒子法处理非齐次项以避免区域内部的离散节点，并结合基本解方法分别求得近似特解以及相应齐次问题的近似解.鉴于所考虑问题的不适定性，引入截断奇异值分解和L-曲线准则来求解离散后得到的高度病态的线性方程组.最后给出数值例子说明该方法的稳定性和有效性.
DONGChao-feng(董超峰)
doaj +1 more source
Research on Optimized Gray-Scale Image Watermarking Based on DWT-DCT-SVD and Chaotic Firefly Algorithm [PDF]
, 2015 伴随着通信技术的发展和互联网技术在全球范围内普及率的提升，数字媒体行业开始兴盛起来。而伴随着数字媒体行业的发展，各种基于互联网的侵权行为也在发生，其中尤为显著的是盗版影音、图像制品的传播，在很大程度上影响了原创者的个人权利和出版商的信誉。同时，通信技术的发展和计算机性能的提升使得这类盗版制品与原始作品的相似度越来越高。作为维护信息安全的方式之一，数字水印技术能够有效地保障数字产品的版权，因此，数字水印技术受到研究者的重视。 本文在阅读并分析了大量数字水印技术相关文献的基础上，完成了以下研究工作： （1 ...
何洺远
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Research and optimization on the sensing algorithm for 6G integrated sensing and communication network [PDF]
, 2023 High-precision sensing is one of the basic capabilities of 6G mobile communication system to fulfill the demands of many application scenarios in the future, and the integrated design of sensing and communication (ISAC) is an important direction of 6G ...
Guangyi LIU +8 more
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Gaoya dianqi, 2016 换流器结构复杂,其故障信号难以诊断。文中基于奇异值分解（SVD）和支持向量机（SVM）提出了一种换流器故障诊断的新方法,对选取的故障信号矩阵进行SVD分解,所得奇异值的大小反映故障信息量的大小,选取最大奇异值对应的特征矩阵作为样本,用SVM进行训练分类。当换流器发生故障时,对故障信号矩阵进行SVD分解,用训练所得的SVM诊断器进行故障诊断。仿真表明,SVD分解可以有效提取换流器故障特征,通过SVM可以准确诊断换流器各种故障,文中方法快速准确。
刘霄涵 +4 more
doaj
Adaptive Speech Enhancement Method Based on Sparse Representation [PDF]
, 2015 现代语音通信系统中，大部分的语音信号往往受到背景噪声的干扰，在一定程度上降低了语音信息的可辨性和人耳的听觉舒适性，不利于后继的语音信号处理工作的开展。为了改善语音质量，语音增强技术应运而生，希望在尽可能不引入新噪声的前提下，抑制背景噪声对语音信息的负面影响，提高带噪语音的可辨性。 鉴于语音信号的稀疏先验性，本文基于稀疏表示框架实现对带噪语音的增强处理。通过对字典训练算法和目标优化函数的分析，分别研究了基于K-SVD（K-SingularValueDecomposition，K-奇异值分解 ...
李彬
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Research of Algorithm on Modal Parameter Identification Based on SVD [PDF]
, 2011 模态分析是解决工程振动问题的重要方法，在机械、航空、航天、土木、建筑等工程领域有着广泛的应用。实验模态分析就是根据测量得到的数据对系统的模态参数进行辨识，主要是确定阻尼比和振荡频率。这些参数的获得对系统结构的认识，控制系统的设计，设备运行状态的监控等都起着至关重要的作用。 模态参数辨识是模态分析最重要的环节。环境激励的不充分和干扰的存在，使得响应信号的特征通常很微弱，甚至导致了虚假模态的产生，这使得辨识难度大。因此这些问题都是值得我们进一步探讨和研究的。本文针对含有噪声的响应数据 ...
林丽群
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Novel approach to SVD-based image filtering improvement [PDF]
, 2010 提出一种提高SVd滤波性能的新方法。基于奇异值分解滤波可以有效地分析水平(垂直)方向的图像特性。根据图像的局部方向,自适应地调整待滤波区域的形状,使重采样后局部区域中的边缘垂直或水平,再对局部区域进行奇异值分解滤波;所得的结果加权平均,得到信号估计值。将这一算法应用于图像去噪,实验结果表明,新方法可以有效地提高SVd的滤波性能。A novel approach to improve the filtering efficiency of a noisy image is proposed.Image ...
李翠华, 杜晓凤, 杨敦旭
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