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161.
针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率. 相似文献
162.
《微机原理与应用》是信息大类专业的一门极其重要的专业基础课,其知识点多,内容抽象,学生理解难度高,是诸多专业课中最难的课程之一。以大连海事大学信息类专业学生考试成绩为样本,对各个知识点的得分率进行深入统计分析。分析表明,目前的教学方法在课程教学最重要的硬件扩展应用部分以及汇编语言程序设计部分并不理想。针对教学中存在的问题,课程组在"十二五"国家级实验教学示范中心建设的支持下,提出了详尽的对策,包括更新实验教学器材、改革实验教学内容以及建立教学环节中的激励机制。实践表明,教学改革方案实施效果良好,学生学习效果有明显改善,掌握知识能力有较大幅度提高,课程考试成绩也有较大提升。 相似文献
163.
支持向量机(Support Vector Machines,SVM)在分类和回归领域都是非常强大的工具,但在大数据环境下,其面临资源占用过高和寻优速度慢等问题.目前利用大数据框架实现的SVM,虽然优化了寻优速度慢的问题,但其预测精度与直接训练方式相比存在一定的差距,此外其并没有对训练节点的资源进行合理配置.故提出一种Flink平台下的分布式平衡级联向量机,该方式在之前的基础上将数据集分成含有相同比例样本的平衡子集,并对子集的训练参数进行放缩;同时,结合Flink下迭代作业的动态资源分配策略,将各节点资源最小化为刚好满足训练需求.对该方法的有效性进行阐述,对比多个数据集在不同训练方式下的资源占用和模型精度,实验结果表明,采用所提出的训练方式能合理灵活地对资源进行配置,同时将模型预测精度误差降低到0.1%以内. 相似文献
164.
165.
166.
167.
增强现实已成为全球信息技术产业中最受关注的热点领域之一,目前正处于快速发展时期。便携性、移动性和交互性3大难题,是影响增强现实硬件产品普及的主要因素。基于增强现实硬件产业链研究,通过对比现有AR眼镜参数与全球技术标准,分析了AR眼镜尚待克服的3大难题的根本原因、主要措施及需要突破的技术标准,并展望了AR硬件产业未来的发展方向。 相似文献
168.
169.
发酵过程是一类具有多阶段特性的间歇过程,在建立其多阶段模型时,各阶段子模型的融合方法特别是过渡阶段的处理方法是研究重点。针对发酵建模过程中过渡阶段的处理问题,提出了一种联合加权支持向量机(SVM)建模方法,利用阶段划分得到的隶属度函数对训练样本数据进行扩展,进而直接建立发酵过程的多阶段模型。实验结果证明,所提出的方法能够很好地处理各阶段间的过渡过程,提高了模型精度。 相似文献
170.
《聊城大学学报(自然科学版)》2016,(2):33-41
我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性. 相似文献