排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 500 毫秒
1
1.
电信客户流失预测能够有效地帮助运营商制定有用的挽留策略。文章收录了来自某开源数据平台的电信公司数据集,该数据集包含了22个字段,20个特征变量。文章通过SPSSModeler对数据集进行分析,通过比较贝叶斯网络、神经网络算法和C5.0算法的预测准确率、ROC值以及ROC曲线下面积,最终发现神经网络算法通过训练2次后的效果较好。 相似文献
2.
3.
提出了一种基于全光衍射神经网络的矿物拉曼光谱识别方法。首先,分析矿物拉曼光谱的数据结构特征,对比分析了传统神经网络与光学衍射神经网络的异同,根据预处理后的数据构建光学衍射神经网络;然后,采用交叉熵损失函数和Adam算法对光学衍射神经网络进行训练,得到优化的网络参数;最后,在仿真条件下,验证和分析不同栅格高度精度对矿物识别正确率的影响,给出了不同栅格高度精度对应的网络正确率及正确率损失。该方法在RRUFF矿物拉曼光谱数据库上的测试结果显示:五类矿物识别正确率为94.2%,证明利用光学衍射神经网络进行拉曼光谱分类具有可行性,为光学衍射神经网络的应用提供参考;栅格高度在6 bit精度条件下,五类矿物正确率为93.6%,证明栅格高度离散化能够在保证网络正确率的同时极大降低光栅制作难度,为光栅制备提供理论支撑。 相似文献
4.
拉曼光谱能够反映生物组织的分子结构变化,可用于舌鳞癌组织检测。然而,现有方法仅能够鉴别舌鳞癌组织属性,判断组织是否发生癌变,无法定位舌鳞癌组织拉曼光谱的重要谱带区域。因此,提出一种基于深度学习的舌鳞癌组织拉曼光谱重要谱带区域分割方法。首先,利用光纤拉曼光谱采集设备采集22位病人44块肿瘤组织的拉曼光谱数据,对数据进行预处理、标注,并分为训练集和测试集;然后,建立谱带区域深度卷积神经网络模型,该模型包括三个基本模块,即拉曼光谱特征提取网络、重要谱带推荐网络以及重要谱带回归网络。其中拉曼光谱特征提取网络用于提取舌鳞癌组织光谱特征,重要谱带推荐网络和重要谱带回归网络用于分割舌鳞癌组织光谱的重要谱带区域。实验结果显示,在交并比为0.7的判断标准下,所提方法对舌鳞癌组织重要谱带分割的平均精度为99%。 相似文献
1