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计算机出现以后,人们就想知道它能否学习.机器学习的主要任务就是发明计算机算法,将数据转化为智能行为.机器学习算法可分为两大类:有监督算法和无监督算法.有监督学习算法用来建立预测模型,无监督学习算法用来建立描述模型.有监督的学习算法可以用来分类和数值预测.针对可以进行数值预测的几种算法,比如回归分析、决策树、神经网络、支持向量机等算法做了简单介绍,然后分析了几种算法的在数值预测问题上应用. 相似文献
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叶廷东 《广东轻工职业技术学院学报》2011,(4):1-5
针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。 相似文献
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为了提高个人信用评分模型算法预测精准率,受视觉领域数据增广思路启发,提出融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型。该模型首先对原始个人信用数据进行数据增广处理,然后基于机器学习分类算法训练一个二分类个人信用评分模型,最后基于公开个人信用数据集,分别建立未经过数据增广和经过数据增广处理后的个人信用评分模型。对比准确率、精确率、召回率、F1 得分、AUC 值和 ROC 曲线等 6 个性能评价指标,结果显示,相较于仅基于机器学习算法的个人信用评分模型,融合了数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型使得分类性能得到了一定提升,分类准确率平均高出 5%。 相似文献
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在大数据中心网络（BDCN）环境下,应用预测和分析拓扑结构的机器学习（ML）算法受到越来越多的关注。利用ML算法对交通网络预测、异常交通监控和路线选择模型的研究取得重大进展,但是在处理网络数据时受到严重制约,探索隐藏在网络拓扑结构中的信息能力有限。因此提出一种新方法“Topology 2Vec”学习网络拓扑,聚焦于网络结构和性能,并使用低维向量表示节点,以确保表示可以适应不同要求。为评估方法有效性,将该方法应用于控制器放置问题的真实数据中心拓扑数据典型用例。实验表明,以“Topology 2Vec”作为前提可以在网络延迟方面产生更好结果。 相似文献
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《浙江大学学报(A卷英文版)》2021,(6)
目的:针对采用纤维增强复合材料加固的钢筋混凝土结构,本文旨在运用机器学习方法取代目前广泛使用的半经验-半分析理论公式,以准确预测该类加固结构中表层嵌贴纤维增强复合材料(CFRP)板条与混凝土界面的粘结强度。创新点:1.建立反向传播人工神经网络(BPNN)预测表层嵌贴CFRP板与混凝土界面的粘结强度。2.采用基于Garson算法和连接权重算法的神经解释图(NID)定量分析神经网络中各个输入变量的重要性。方法:1.从作者课题组完成的实验和已发表的文献中收集共163组表层嵌贴CFRP-混凝土单剪实验结果,并形成数据集。2.运用建立的数据集训练和测试BPNN,构建实验参数与界面粘结强度间的非线性映射关系及预测模型。3.基于Garson算法和连接权重算法分别计算神经网络输入变量的重要性,并通过NID分析数据集中有重要影响的输入变量和无效输入变量。结论:1.建立的BPNN模型得出的预测结果与实验数据吻合良好,预测值与真实值之间的决定系数在整个数据集中的表现为0.957。2.通过删除数据集中的无效输入变量可提高BPNN的计算效率和准确性。3.与现有的半经验-半分析理论公式相比,本文建立的BPNN模型可以得出更准确的估计。 相似文献
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利用爬虫技术从中国种业大数据平台获取小麦特征信息数据集,采用手工结合计算机程序的方式处理数据.对处理后的数据使用传统机器学习中的支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习中的BP神经网络方法,分别构建小麦抗寒性模型.实验结果表明,与传统机器学习的模型相比,BP神经网络在小麦抗寒性分类效果预测上表现的效果优、预测准确率高. 相似文献
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《四川师范大学学报(社会科学版)》2017,(1):67-74
利用旅游微观数据平台中获取的大量旅游消费类数据,建立了一个旅游者消费类型预测模型,在部分缺失旅游消费数据的情况下可以对旅游者的消费类型进行预测和判断。该模型基于监督性学习理论,首先针对已有的完整的消费数据进行学习,使用学习算法不断降低模型的判断误差,直到可以进行比较准确的数据预测;再根据数据缺失情况的不同,采用BP神经网络和均值插补的方式进行补足;然后通过K-means聚类分析方法,对已经补足的数据进行聚类,从而达到预测判断旅游者消费类型和层次的效果,进而达到在已知部分旅游数据的情况下能对旅游者的消费类型进行预测判断的效果。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2021,(11):83-89
该研究通过评估一个通用特征集对不同网络环境和攻击类型的泛化性能,旨在缩小和实际应用的差距.分别在三个数据集上对两个特征集(Net Flow和CICFlow Meter)进行了评估.实验结果表明,Net Flow特征集显著提高了两种机器学习模型在不同数据集上检测入侵的准确性.此外,由于学习模型的复杂性,一种可解释的人工智能方法(SHAP),被用来解释两个机器学习模型的分类决策.通过在多个不同数据集上分析了特征的Shapley值,以确定每个特征对最终机器学习模型预测结果的影响. 相似文献
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《西安文理学院学报》2021,(4)
针对某地区疫情数据,探究接触率为变量对疫情预测的影响.根据疫情传播学规律,采用SEIR模型,对两地区真实数据和医疗资源对比分析.随着管控程度的增加,接触率随时间变化,对该模型进行优化,利用指数增长方程改写接触率参数的变化方程,采用均方根误差最小的约束原则与真实数据进行对比,优化得到该粒度下的最优解参数.绘制预测分析图,证实将接触率作为变量会更加贴近真实数据. 相似文献
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提升链路预测精度是复杂网路研究的基础问题之一。传统基于局部信息相似性、基于全局信息相似性与基于随机游走相似性的链路预测都是基于单个相似性指标进行预测的,而没有充分利用这些相似性指标的综合信息。将链路预测问题看作机器学习中的二分类问题,将有连接的样本标签记为1,无连接的样本标签记为0,将基于局部信息、基于全局信息与基于随机游走相似性等15个指标作为样本特征。综合考虑以上信息,使用XGBoost算法,选取AUC作为模型评价准则,在facebook真实数据集上进行实验。结果表明,该算法在测试集上的AUC高于基于单个相似性指标链路预测的AUC。 相似文献
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素养导向下的大概念教学理论对高中信息技术教学的单元设计有启发性。本文以“机器学习”单元为例,围绕观念大概念“数据和算法是影响机器学习性能的关键因素”,选择机器学习真实案例,通过演示案例、探究案例和体验案例的综合运用,帮助学生在多样化深度体验中学习大概念。 相似文献
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在对高可靠性产品进行寿命预测时,传统的加速模型拟合精度低,且预测误差大,难以对产品做出较为准确的寿命预测.针对此问题,提出了一种基于优化灰色预测模型的方法对传统加速模型进行参数修正,提高加速模型的显著性和预测精度.首先采用动态寻优法确定最优背景值,减小灰色预测模型的拟合误差,再利用优化后的灰色模型预测出产品在接近正常使用温度下的寿命,将失效数据进行有效等维扩充,利用扩充数据对传统加速模型进行参数修正并检验其显著性.最后通过实例分析表明：修正模型的显著性更高、预测相对误差更小,且在越接近产品正常使用的温度下,其预测精度越高,说明此方法具有“数据量少、预测精度高、实用性强”的特点,因此采用该方法对高可靠性产品进行寿命预测是可行且更加有效的. 相似文献
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《东南大学学报》2019,(4)
为了研究降雨对沥青路面抗滑性能和行车安全的影响,基于坡面水流总流公式和紊流理论,提出考虑路面纵横坡度的路面水膜厚度(WFT)概念,根据实测的抗滑性能指标路面摆值(BPN)随水膜厚度的变化数据,建立抗滑性能指标计算模型,进而定量评价降雨强度和纵横坡度对BPN的影响.研究表明:抗滑性能与横坡坡度成正比,与降雨强度和纵坡坡度成反比,其中降雨强度和路面构造深度对抗滑性能影响显著.雨天行车安全主要取决于抗滑性能和能见度,根据不同降雨强度对新建沥青路面提出BPN和横向力系数SFC_(60)的检测要求,对雨天公路停车视距进行修正,并基于安全行驶模型确定雨天安全行驶速度,以制定合适的限速策略.研究成果可为不同降雨强度和纵坡坡度下路面抗滑性能评价、行车安全保障提供参考依据. 相似文献
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为了改善真实网络数据集上自动问答系统的性能,定义出新的问题类别集合和通用的答案重新排序模型.问题分类器借助先验词典和语法分析,将语义和语法信息引入信息检索和机器学习方法,呈现为多种多样的训练属性,包括疑问词、中心动词、疑问词与中心动词依赖关系、中心助动词位置、中心名词、中心名词顶级上位词等.进而通过问题类别信息,对问答查询结果重新排序.实验表明：分类器能够精确实现真实网络数据集的问题分类,重新排序后的自动问答结果也能得到明显改善.这说明借助语义和语法信息,真实网络数据集上的自动问答系统等应用可以得到改善,显示出更好的性能. 相似文献
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使用通用有限元软件ABAQUS分析了钢材屈服强度、方钢管厚度、UHPC强度对高强方钢管约束UHPC短柱轴压性能的影响。首先使用ABAQUS对已有的普通钢管约束混凝土试验进行计算,结果与试验值基本一致。在此基础上建立了高强方钢管约束UHPC短柱模型,对比了不同参数下构件荷载-位移曲线、荷载-纵向应变曲线的变化特征。研究表明:构件前期刚度受混凝土强度影响很小,但由于增加混凝土强度使构件套箍系数降低,工作曲线下降段斜率增大,延性下降。钢管屈服强度的提高对构件的延性有很大改善,但对极限承载能力影响较小。核心混凝土强度是影响高强钢管约束UHPC短柱承载能力的主要因素,由于钢管不直接承担纵向荷载,仅对混凝土产生材料性能上的影响,钢管约束混凝土应看做混凝土的一种。 相似文献
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进行客户投诉问题预测,采取相应措施及时解决是提高通信运营商服务质量的重要手段之一。提出一种基于相关性分析的客户投诉预测方法。客户投诉相关因素有多种,将软硬件故障因素作为重要因素,根据通信运营商提供的客户投诉数据与故障数据,利用机器学习中的相关性分析技术,建立客户投诉与故障发生的关系模型,进而构建基于故障的投诉预测模型,对潜在的客户投诉进行预测。分析表明,故障发生与投诉存在较强的相关关系,所以该方法可提高运营商服务质量。 相似文献
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实现了一个为类人型机器人设计的目标学习和识别系统,机器人可以利用该系统仅通过和非专业用户简单的互动来发现并记住目标.当目标展示时,系统利用连续帧间的运动信息提取目标特征并基于视觉单词包方法实现机器学习.在目标模型的学习与测试阶段,不仅直接使用了局部特征描述子,还使用了局部特征的并发性以提升特征的可鉴别性.同时,针对目标视觉特征的纹理程度,还采用了一种混合的采样策略.该混合策略使用了更小的计算资源开销并在一个12类常见目标构成的集合上取得了良好的识别效果. 相似文献
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郑秀莲 《河北能源职业技术学院学报》2012,(3):84-85,89
文章概述了多目标优化方法解决机器学习问题的现状,重点对基于Pareto的多目标优化方法进行分析,通过有监督学习中的分类问题和无监督学习中的聚类问题,表明使用基于Pareto多目标优化方法解决机器学习问题的优点,得到对所解决问题的更深的认识。 相似文献