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141.
数据空间结构性是多维数据客观存在的本征特征,是数据挖掘的重要内容.通过统计学的方法,分析多维数据空间属性变量和类型变量之间的结构特征,可以准确刻画数据在多维变量空间的相关性及其各向异性.数据空间结构特征可以用于机器学习算法的改进和提升,以提高模式识别的效果.融合了数据空间结构特征的KNN算法在稳定性和识别精度上均优于传统算法.通过在苏里格气田苏东41-33区块复杂碳酸盐岩的岩性识别中的应用表明,与传统KNN算法相比,数据空间结构的引入能提高识别准确率12.35%,并显示出算法的灵活性和适用性.多维数据空间结构的研究对机器学习算法的泛化能力和迁移性的提升等方面具有促进作用.  相似文献   
142.
近年来,恐怖袭击愈演愈烈,合理分析判断恐怖袭击事件对于预防应急和安全救治可以发挥重大作用.根据用特征选择方法筛选出的主要属性,结合求出的属性权重构建了线性函数模型,以量化求出恐怖袭击事件的危害值,并以此构建恐怖袭击事件的量化分级模型.同时,还利用数据分析方法对恐怖袭击事件和反恐态势进行了分析.  相似文献   
143.
基于DSM的知识约简方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据对象属性的差异性与相似性,以及对DSM(difference-similitude matrix)矩阵元素m^dij,m^sij;的特性分析,定义了属性的重要度和合并度,给出了最佳属性约简集的修正子集的求解方法,从而提出了基于:DSM的知识约简方法,该方法能在保证规则相容的情况下生成少量规则,同时只使用部分条件属性。通过约简UCI机器学习数据库,并与粗集理论约简的结果比较,表明了该方法的合理性和有效性,并在约简效率和规则的正确率上都要好于粗集理论。  相似文献   
144.
支持向量机方法与模糊系统   总被引:11,自引:1,他引:11  
概括介绍了近年来倍受瞩目的一种新的计算机学习方法——支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)方法,这一方法具有坚实的理论基础和出色的应用效果;并分析了SVM方法与模糊系统的关系,对这两种方法的交互促进和发展提出了看法。  相似文献   
145.
研究了压缩最小平方回归学习算法的泛化性问题.利用随机投影、覆盖数等理论以及概率不等式得到了该学习算法的泛化误差上界.所获结果表明:压缩学习虽以增大逼近误差的方式降低样本误差,但其增量是可控的.此外,通过压缩学习,在一定程度上克服了学习过程中所出现的过拟合现象.  相似文献   
146.
引入基于物理信息的神经网络PINNs(Physics-informed Neural Networks)并将其用于求解曲面对流扩散方程。区别于传统的神经网络模型,PINNs在建立模型过程中引入了自动微分技术,并将物理信息即偏微分方程信息编译其中,通过定义损失函数得到关于该模型中神经网络参数即权重和偏置的优化目标,随后利用已有的优化算法进行求解。显而易见,PINNs通过添加额外的物理信息约束放宽了对于数据量的要求,对于一个确定性模型显示出更好的鲁棒性。本文基于曲面微分算子与欧氏空间下标准微分算子的解析关系,引入两种曲面微分算子处理技术,即非本征技术和嵌入技术,并结合PINNs针对定义在高维复杂曲面上的对流扩散方程进行求解,多个数值算例证明了该方法的有效性、鲁棒性以及其在求解此类问题的潜力。  相似文献   
147.
大数据及人工智能技术的崛起推动了数智流体力学的快速发展.数智流体力学是将流体力学、大数据和人工智能相结合,以流体力学场景需求为导向,形成以“数”为基础,以“智”为核心,以算力为支撑的新研究范式.核心内涵是要以数据驱动为主,融合物理信息、专家经验等先验知识,利用智能化手段构建“数据+物理”双驱动的数智模型,解决场景需求问题.数智流体力学在建模灵活性、运算效率、计算精度方面具有十分明显的优势,其应用潜力已经在多尺度流动、多场耦合以及流场建模等方面得到验证.数智流体力学研究范式包括数据治理和智能算法构建,其中数据治理工作尤为重要,治理后的数据质量是智能算法能否发挥其价值的关键.智能算法中“数据+物理”协同驱动主要存在四种引入机制,分别是基于输入数据的嵌入机制、基于模型架构的嵌入机制、基于损失函数的嵌入机制和基于模型优化的嵌入机制.以油气领域应用为例,介绍了数智流体力学在储层物性参数预测、压裂效果评价以及注采参数优化等方面的一系列研究进展.数智流体力学是流体力学未来的重要发展方向之一,以场景需求为导向、深度融合物理信息等先验知识的新一代智能理论与方法是数智流体力学发展的必然趋势,能够从崭新的角...  相似文献   
148.
心血管疾病具有高发病率、高住院率、高致残率、高死亡率等特征,伴随高额的治疗疾病负担,早期准确诊断心血管疾病意义重大.以机器学习(ML)为代表的人工智能心血管疾病辅助诊断技术为诊断心血管疾病提供了新方法.基于ML疾病诊断技术日趋成熟,且在各类心血管疾病中取得诸多进展,包括冠心病、心力衰竭及心律失常等.本文综述了ML在心血管疾病辅助诊断中的技术背景和研究现状,分析了该领域在临床转化应用方面的挑战,并对未来研究进行了展望.  相似文献   
149.
现阶段高频心电图(high-frequency electrocardiogram,HFECG)分类算法多为心梗(myocardial infarction,MI)与非心梗的二类分类或心梗类别分类算法,无法在心梗早期的心肌缺血阶段发现病例.基于此,本文提出了一种基于高频心电图的缺血型心脏疾病分类算法.该算法选取并改进了...  相似文献   
150.
从行为组织学开创了光子计算的先河以来,基于人工智能的光学计算已经发展了七十多年,这一历程对超快光子学的智能化研究产生了重要影响。近年来,因超短脉冲非线性多维相互作用的复杂化,让超快光子学方向的研究产生了巨大的发展潜力。智能超快光子学的研究,为超短脉冲数据的完整、准确和有代表性提供了新的推动力量。在这里,我们回顾了机器学习策略下超短脉冲光纤激光系统的最新进展。通过算法和控制元件两方面的设计,进一步概述了满足这些进展所需的技术条件。并对机器学习与超快光子学这一新兴交叉技术所存在的挑战与未来研究前景做出展望。  相似文献   
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