共查询到19条相似文献，搜索用时 203 毫秒
1.
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
2.
近年来，机器学习领域中的“深度学习”开始受到国内外学者的广泛关注。借助深度学习，具有多处理层结构的计算机模型可通过多层抽象来学习数据表征。这些方法推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其它领域的技术发展。深度学习被应用到计算机视觉、语音识别、自然语言处理、在线广告等领域，并取得了良好效果。将计算机技术与地质勘探相结合，在岩石处理方面已取得了不少成果，不断有新的或者改进方法用于提高处理效率和改善效果，以更好地投入到实际生产中去。针对目前传统的岩石薄片图像处理方法，试图将深度学习中典型的两类算法模型：深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）引入到岩石图像的处理中，分析算法在操作中的可行性及优势。 相似文献
3.
为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效,提高金融服务敏捷化、智能化水平,搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台,建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台,并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型,推出面向不同业务场景的智能化产品.实践结果表明,... 相似文献
4.
介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算法挖掘模型所发现的模式,理解数据和其中的趋势,为提高客户对呼叫中心满意度提供有力的参考和辅助。 相似文献
5.
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
6.
数据库查询优化迄今已经在数据库领域广泛研究数十年,一个好的查询优化器对于数据库性能来说是至关重要的,但是不论是传统的基于统计和采样的基数估计还是多表连接物理计划生成,在一些真实数据集上效果依然不尽如人意.深度学习是当前被广泛研究和使用的基于神经网络的机器学习算法,但是将深度学习应用到数据库系统中却是学术界近几年刚开始的尝试.我们结合传统主流数据库查询优化器的架构以及学术界最近的数据库查询优化进展,分析了目前查询优化所面临的痛点,并且利用深度神经网络模型和深度强化学习模型分别提升数据库查询基数估计和查询计划生成的时间性能和效果,最后,我们提出基于规则和基于置信度的两种计划验证方法以及高效异步模型更新方法.我们提出的端到端的基于机器学习的数据库查询优化引擎在标准测试集和真实数据机上的性能和效果要显著优于传统数据库Postgresql中的优化器. 相似文献
7.
利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行自动识别,是过程性评价的一种新方法,近年来逐渐引起了研究者的关注。文章以监控设备拍摄的实际课堂教学视频为数据源,采集、标注了学生课堂行为数据,提取了学生的人体骨架信息。在此基础上,文章采用Boosting算法和卷积神经网络算法,对基于这两类不同机器学习算法的5种模型进行了学生课堂行为自动识别准确率实验。实验结果表明,在学校教室这种识别比较困难的场景,基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别可以达到较高的精度,其中基于Boosting算法的XGBoost模型识别准确率最高。文章的研究推动了计算机视觉技术和机器学习技术的进一步应用,有助于解决学生课堂行为自动识别难题,并助力教师优化教学策略、提高教学效率。 相似文献
8.
9.
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
10.
《西安文理学院学报》2020,(2)
针对实际环境中干扰因素多和计算量大,导致人脸识别准确度下降和系统算力不足的问题,提出了一种基于深度神经网络与MPI并行计算的人脸识别算法.首先,分析深度神经网络模型,设计关键训练步骤,同时收集各类人脸图像,建立训练样本库.然后,结合深度神经网络模型,对样本库数据进行训练,生成识别框架,并借助TensorFlow开源模型与Python来实现算法,进而达到识别人脸的目的.最后,基于MPI并行计算技术,搭建高性能并行计算平台,对所提算法进行分段优化与集成,实现识别系统的高速计算效率.实验测试结果显示:与已有的相关识别技术相比,所提算法具有更高的人脸识别准确度与抗干扰能力,从而可为高端智能监控系统提供技术基础. 相似文献
11.
机器学习应用于心理健康领域逐渐成为重要的发展趋势。文章从机器学习的相关概念界定出发,梳理机器学习的数据类型和来源,比较不同机器学习算法的优缺点,重点结合传统心理学工具的局限性和机器学习的优势来阐述机器学习在心理健康领域中的应用。最后总结机器学习的局限并提出展望,以期在识别或筛选国民心理健康问题、有效解决或预防心理问题方面发挥积极促进作用,并为临床心理咨询干预提供大数据分析支持,为中国智慧医疗贡献方法学指导。 相似文献
12.
通过分析传统的多层感知器和反向传播算法的不足,设计了一个全新的网络结构SC-MLP和提出了与之对应的全新的学习算法NBP,主要是实现权值的模和固定,这样可以加速训练的速度.在高维数据分类的实证分析中,以手写数字数据库为例,构建了一个深度神经网络,并对比各种训练算法.实验表明,NBP学习算法对于深度神经网络具有良好的学习效果,明显优于传统的反向传播算法,并且在精度上与深度学习算法相当,但是速度快. 相似文献
13.
云计算、大数据、人工智能等新信息技术的飞速发展,让新信息时代下的个性化学习成为当代教育变革发展的新范式。为推进新信息技术与高职教育深度融合创新,破解人才培养难题,以高职计算机网络技术专业网络设备管理课程为例,进行课程现状和学情分析,构建大数据视野下基于云学习平台的个性化学习模型,进行课程个性化教学改革与实践,通过学习满意度调查和学习成绩分析,个性化教学改革取得良好教学效果。 相似文献
14.
近年来,手写数字识别是计算机视觉与模式识别中一个广受关注的问题。该问题的主要挑战是如何设计一种有效方法,以识别用户通过数字设备提交的手写数字。目前,深度学习算法在计算机视觉领域非常流行,被用于处理诸如图像分类、自然语言处理及语音识别等问题。以几种深度学习常见算法,包括线性感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络等为研究对象,分析其在手写数字识别方面的优缺点,并引入Google 第二代人工智能系统 TensorFlow,对比相同算法在不同框架下的识别速度及准确率。实验结果表明,几类深度学习算法都能明显提高识别准确率,且在训练数据集时不会损耗过多计算资源。 相似文献
15.
目前一些相对成熟的手势识别算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神经网络的方法以及基于隐马尔科夫模型的方法,都存在计算复杂的劣势,而基于深度学习的手势识别具有一定优势。通过深度学习提取多层网络简化的高价值易用特征,通过向量等表示,简化算法以实现良好的识别效果。通过摄像头采集室内复杂背景下的手势图像,在计算能力、存储能力强大的PC平台通过深度学习处理图像,提取特征,然后进行分类识别,能提高识别准确率。通过改进硬件或算法还可提高识别效率及安全性。 相似文献
16.
由于光照变化、物体遮挡和复杂背景条件等众多因素的影响,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。首先对视频目标检测算法中的孪生网络系列算法进行分析比较;然后将孪生网络与深度学习相结合,提出并构建全新的孪生网络跟踪器;最后将视频输入到设计好的孪生网络跟踪器中,通过网络对每一帧图像中物体的类别与位置进行准确地实时框选标注。分别将该算法和当前广泛应用的YOLOv3算法在OTB数据集上进行验证测试。测试数据表明:该算法的视频目标检测成功率和准确率均优于YOLOv3算法。 相似文献
17.
随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
18.
19.
机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科，是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路，讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评价方法和优化方式上的实现，进一步总结归纳各算法适用领域和算法优劣，最后指出各算法克服自身缺陷的最新进展和未来实现多算法融合的研究方向。 相似文献