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Development trend of urban design in “digital age”: Pan-dimensionality and individual-ubiquity
《结构与土木工程前沿(英文)》 2021年 第15卷 第3期 页码 569-575 doi: 10.1007/s11709-021-0735-7
关键词: digital age urban design multiple objectives human-computer interaction pan-dimensionality individual-ubiquity
Fuel optimal control of parallel hybrid electric vehicles
PU Jinhuan, YIN Chenliang, ZHANG Jianwu
《机械工程前沿(英文)》 2008年 第3卷 第3期 页码 337-342 doi: 10.1007/s11465-008-0057-7
关键词: mathematical Comparison computational complexity dimensionality corresponding
A MATLAB code for the material-field series-expansion topology optimization method
《机械工程前沿(英文)》 2021年 第16卷 第3期 页码 607-622 doi: 10.1007/s11465-021-0637-3
关键词: MATLAB implementation topology optimization material-field series-expansion method bounded material field dimensionality reduction
扩大多元回归方法在跨组学研究中的范围 Article
Xiaoxi Hu, Yue Ma, Yakun Xu, Peiyao Zhao, Jun Wang
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第12期 页码 1725-1731 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.028
近年来科技的进步和发展使得高维数据急剧增加,研究人员对合适且有效的多元回归方法的需求也随之增长。许多传统的多元分析方法如主成分分析等已广泛应用于投资分析、图像识别和群体遗传结构分析等研究领域。然而,这些常见的方法存在其局限性,即忽略了响应之间的相关性和变量选择效率低的问题。因此,本文引入了降秩回归方法及其扩展形式——稀疏降秩回归和行稀疏的子空间辅助回归,这些方法有望满足上述需求,从而提高回归模型的可解释性。我们通过开展仿真研究来评估它们的效果,并将它们与其他几种变量选择方法进行比较。对于不同的应用场景,我们也提供了基于预测能力和变量选择精度的选择建议。最后,为了证明这些方法在微生物组研究领域的实用价值,我们将所选择的方法应用于实际种群水平的微生物组数据,结果验证了我们方法的有效性。该方法的扩展形式为未来的组学研究特别是多元回归研究提供了有价值的指导,并为微生物组学及其相关研究领域的新发现奠定了基础。
Hai-Bang LY; Huong-Lan Thi VU; Lanh Si HO; Binh Thai PHAM
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第2期 页码 224-238 doi: 10.1007/s11709-022-0812-6
关键词: soil consolidation coefficient machine learning random forest Relief
微阵列数据集的特征选择技术:综合评述、分类和未来方向 Review
Kulanthaivel BALAKRISHNAN, Ramasamy DHANALAKSHMI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第10期 页码 1451-1478 doi: 10.1631/FITEE.2100569
为获得最佳结果,从微阵列数据集中检索相关特征已成为特征选择(FS)技术的研究热点。本综述旨在全面阐述各种最新特征选择技术,同时介绍了基于微阵列数据集的处理多类分类问题的技术以及提高学习算法性能的不同方法。我们试图理解和解决数据集不平衡问题,以证实研究人员在微阵列数据集上的工作。对文献的分析为理解和强调在通过各种特征选择技术寻找最佳特征子集时存在的众多挑战和问题铺平了道路。同时提供了一个案例说明该方法的实施过程,该方法使用3个微阵列癌症数据集评估一些包装方法和混合方法的分类精度和收敛能力,以确认最优特征子集。
关键词: 特征选择;高维;学习技术;微阵列数据集
罗磊,李跃华,栾英宏
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第3期 页码 77-81
针对传统被动毫米波金属目标识别方法中特征提取、选择的缺点,采用Laplacian特征映射流形学习算法发现了金属目标回波信号短
关键词: 流形学习 Laplacian特征映射 非线性降维 低维流形 毫米波
徐雪松,宋东明,张谞,许满武,刘凤玉
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第2期 页码 82-87
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,提出了一种基于流形学习的离群点检测算法。局部线性嵌入( locally linear embedding, LLE)算法是流形学习中有效的非线性降维方法,它的优势在于只定义唯一的 参数,即邻域数。根据LLE算法的思想寻找样本数据的内在嵌入分布,并通过邻域数选取和降维后数据点之 间的距离调整,提高了数据集中离群点发现效率,同时利用离群点权值判别式进行权值数据判定,根据权值 的大小标识出数据集中的离群点,仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点。 与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,该算法为离群点检测问题的机器学习提供了一 条新的途径。
一种用于文本分类的去冗余特征选择新方法 None
You-wei WANG, Li-zhou FENG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第2期 页码 221-234 doi: 10.1631/FITEE.1601761
基于判别扩散映射分析的内蕴特征提取方法在刀具磨损评估中的应用 None
Yi-xiang HUANG, Xiao LIU, Cheng-liang LIU, Yan-ming LI
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第11期 页码 1352-1361 doi: 10.1631/FITEE.1601512
标题 作者 时间 类型 操作
Fuel optimal control of parallel hybrid electric vehicles
PU Jinhuan, YIN Chenliang, ZHANG Jianwu
期刊论文
Dimensionality reduction and prediction of soil consolidation coefficient using random forest coupling
Hai-Bang LY; Huong-Lan Thi VU; Lanh Si HO; Binh Thai PHAM
期刊论文