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  1. 核偏最小二乘算法的图像超分辨率增强算法

  2. 一种最新型的基于学习的图像超分辨率增强和重建的算法，在核心期刊上发表，图像处理中图像增强的很好的一篇论文，基于学习从已知图像的分析对图像进行增强，运用KPLS算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-01-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：douyxiang

  1. 偏最小二乘matlab算法及自己整理资料

  2. 自己整理的关于偏最小二乘方面的资料，包括迭代偏最小二乘法NIPALS，高斯核变换，交叉有效性等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-10-12
    • 文件大小：600064
    • 提供者：me_cacaw

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  1. nvdla 入门翻译文档.pdf

  2. 翻译的NVDLA 加速引擎的文档，学习交流，一块进步！PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-08-31
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_42119147

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. 图像特征提取方法的研究.caj

  2. 【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一，但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展，但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研究，如图像的预处理，图像增强、图像分割、特征提取方法和分类器的设计等等，这其中特征提取方法的研究尤为关键。一方面，研究者对特征提取的理论作了较多的探索，力求得出一些针对特定目标的高精度、高效率的特征提取算法与方法。这其中包含PCA方法、Fisher鉴别分析方法，以及以核方法为代表的非线性特征提取方法

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：songzailu6482

  1. 使用动态分层内核局部最小二乘的动态过程监控

  2. 提出了动态层次核偏最小二乘算法，并提出了一种基于DHKPLS的监测新方法。 原始的多路偏最小二乘（MPLS）过程监视方法具有以下缺点：1）MPLS是一种线性投影方法，无法有效地捕获大多数批处理过程中存在的非线性特征。 2）完整的批处理数据必不可少的限制。 层次核偏最小二乘（HKPLS）可以解决这些问题。 但是，HKPLS是一种固定模型的监视技术，当它用于监视正常操作涉及动态变化的实际过程时，会发出错误警报。 本文提出了一种DHKPLS算法来解决动力学问题。 DHKPLS无需估计测试批次的未完成部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：985088
    • 提供者：weixin_38747444

  1. 基于图像特征提取的浮选关键参数智能预测算法

  2. 针对矿物浮选过程中回收率参数难以在线检测的问题,提出了一种智能预测算法.首先采用相对红色分量提取泡沫颜色特征,采用改进面积重构变换与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征;然后在此基础上,通过斯密特正交化对最小二乘支持向量机(LSSVM)核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法进行回归计算,得到具有稀疏性的LSSVM预测模型.实验结果表明,该预测算法能有效地对矿物回收率进行预测.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38520437

  1. 一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法

  2. 针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具有稀疏性的LSSVM,有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力,为多个泡沫特征信息引入预测模型,采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明,该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38638292

  1. 基于PLS特征提取的网络异常入侵检测CVM模型

  2. 为改善网络安全防护水平,提出一种基于偏最小二乘(PLS)法和核向量机(CVM)的组合式异常入侵检测方法.首先,采用PLS算法提取网络数据的主成分,构建特征集;然后,利用CVM构建特征集的异常入侵检测模型,进而完成异常入侵检测和判定.仿真实验结果表明,所提出的方法具有CVM的大规模数据快速处理能力,而且检测性能与L1-SVM和L2-SVM大致相当,尤其主成分数 为1538时能保持相对较高的检测水平,验证了将其用于异常入侵检测的有效性和可行性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：320512
    • 提供者：weixin_38652196

  1. 基于偏最小二乘的质量相关多模态故障检测技术

  2. 偏最小二乘(PLS)算法通常适用于稳定工况下的工业过程故障检测.在日趋复杂的工业过程中,过程数据通常不满足正态分布,存在非线性、动态、多模态等问题.针对多模态问题,已有大量模态区分方法可用,但这些方法都未考虑质量相关因素,因此并不适用于质量相关类算法.为此,针对质量相关类算法提出新的质量相关模态区分规则,该规则通过核模糊聚类对添加线性递增时间变量的数据在时间方向上进行初步的聚类,再通过质量相关指标进一步准确划分模态;同时,过程复杂化导致静态控制限不能满足故障检测的需求,现存的动态控制限适用范围具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：758784
    • 提供者：weixin_38643127