基于蚁群聚类的不平衡数据过采样方法

针对不平衡数据集的低分类准确性,提出基于蚁群聚类改进的SMOTE不平衡数据过采样算法ACC-SMOTE.一方面利用改进的蚁群聚类算法将少数类样本划分为不同的子簇,充分考虑类间与类内数据的不平衡,根据子簇所占样本的比例运用SMOTE算法进行过采样,从而降低类内数据的不平衡度;另一方面对过采样后的少数类样本采用Tomek ...     

针对修正余弦相似度改进的协同过滤推荐算法

为了提高协同过滤推荐算法的推荐准确度,降低对未评分项目的评分预测误差,提出了一种针对修正余弦相似度改进的协同过滤推荐算法.一方面,为了解决修正余弦相似度中未考虑项目热度的问题,在传统的修正余弦相似度基础上引入热门项目惩罚因子;另一方面,为了克服改进的修正余弦相似度公式高度依赖共同评分数量的限制,引入JS散度并改进,将改...     

一种改进的FunkSVD算法

为了提高传统FunkSVD算法的准确率,提出了一种改进的FunkSVD算法。该算法以传统FunkSVD为基础,利用深度学习优化算法RMSProp对其进行改进。改进后的算法既能解决因迭代振荡而引起的准确率下降问题,又能缓解数据稀疏对算法准确率的影响,从而达到提高算法准确率的效果。实验结果表明,本文提出的算法有效提高了推荐算法的准确率,优于传统FunkSVD推荐算法以及其他改进的FunkSVD算法。     

基于深度学习的贝类目标定位与统计测量方法

提出了一种基于机器视觉和深度学习的贝类目标检测和统计测量方法。首先，设计了一种带有4个角点的平面容器，在检测到图像像素角点后，根据平面投影的单应性，建立其和实际物理角点的映射关系，可得到像素坐标转换为实际物理坐标的单应矩阵。其次，采用目标检测的方法得到目标的定位框，并根据得到的单应矩阵，可将定位框的像素坐标转换为实际测量坐标，从而得到目标的实际尺寸。实现的算法可以移植到手机等便携式设备上，根据随意拍摄的图像便可直接输出目标的平均直径，具有很好的便利性。实验结果表明，本方法能够客观地对目标尺寸进行测量和统计，有效地克服了人工测量统计速度慢效率低的不足。     

基于自注意力机制的TransNet推荐模型

在神经网络的推荐模型基础上引入自注意力机制，提出一种改进的基于自注意力机制TransNet推荐模型SATransNet。SATransNet模型使用卷积神经网络提取评论特征，通过自注意力神经网络自动学习特征内部的依赖关系，由依赖关系来决定需要关注的特征，从而解决数据表达能力不足的缺陷。本文在不同数据集上进行了实验比较与分析，SATransNet推荐模型在不同数据集上的预测评分较好，均方误差总体呈优。与基于注意力机制的推荐模型相比，SATransNet推荐模型的归一化折损累计增益均有提升，具有较好的预测评分效果和推荐相关性。