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1.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
2.
针对不平衡数据集中少数类样本分类识别率较低的问题,提出一种基于代价敏感卷积神经网络(cost sensitive convolutional neural network,CSCNN)和AdaBoost的分类算法(classification algorithm based on cost sensitive convolutional neural network and AdaBoost,AdaBoost-CSCNN)。设置特定的代价敏感指标来协同卷积神经网络的交叉熵损失函数,从而构建CSCNN。在训练过程中,借助代价赋权机制降低少数类样本关键特征属性的损失度,实现单个CSCNN作为基分类器在AdaBoost中的分类效果。为验证算法的有效性,使用Accuracy、Recall、F1值和AUC这4个评价指标在9个具有不同不平衡率的数据集上开展实验。结果表明,AdaBoost-CSCNN算法处理不平衡数据集分类问题有较好的显示度。 相似文献
3.
多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类(EMC)算法,首先从伪实例参数化的高斯过程(GP)中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成(EEOE)方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类(FaLE)算法和半监督低秩映射多标签分类(SLRM)算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。 相似文献
4.
针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。 相似文献
5.
文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。 相似文献
6.
7.
针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。 相似文献
8.
本文主要对标签本体进行了介绍,并对标签本体与图书分类法进行了比较,指出标签本体与当前图书馆图书资源组织的不同,最后对标签本体在图书馆的应用进行了展望。 相似文献
9.
《西安交通大学学报》2015,(5)
标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。 相似文献
10.
采用标签传播算法进行社区发现时间效率高,无需人工参数,但容易产生精度限制的问题.研究了启发式的标签传播算法,快速地进行社区的初始划分,大量减少了初始标签的个数,进行标签迭代传播来修正初始划分得到最终的社区.理论分析和实验证明这种方法在不增加时间复杂度的情况下,提高了准确率,并有效消除了精度限制的现象. 相似文献