?? 特征選擇技術資料

?? 資源總數：6454
?? 技術文檔：1
?? 源代碼：18530
特征選擇是機器學習與數據挖掘中的關鍵步驟，通過減少冗余特征來提高模型性能和效率。廣泛應用于信號處理、圖像識別及自動化控制等領域，助力工程師優化算法設計，提升系統智能化水平。掌握這一技術不僅能增強數據分析能力，還能促進創新解決方案的開發。探索我們的6454個精選資源，深入理解特征選擇方法及其在電子工程中的實際應用案例。

?? 特征選擇熱門資料

查看全部6454個資源 ?

提出了一個自適應量子粒子群優化算法，用于訓練RBF網絡的基函數中心和寬度，并結合最小二乘法計算網絡權值，對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明，采用自適應量子粒子群優化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩定性，能夠選擇出較優秀的特征子集。...

?? ?? erkuizhang

本文提出一種用于獨立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對關鍵獨立成份(SOI)的分離和提取,關鍵獨立成份在其信號樣本數據的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類特征濾波的ICA算法可以改善對于視覺功能區等平滑圖象信號的提取. 因此, 這種特征濾波技術在估計具有...

?? ?? han_zh

?? 特征選擇技術文檔

查看更多 ?

?? 特征選擇源代碼

查看更多 ?
?? 特征選擇資料分類