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51.
提出一个多频率刺激源诱发的稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑—机接口系统,针对时域脑电信号特征维数过多等问题,采用一种局部线性嵌入算法(LLE)对经过预处理的脑电数据进行降维。实验结果表明,随着分析时间窗的增大,经典功率谱密度分析(PSDA)与典型相关分析(CCA)等方法相比,基于 LLE 的非线性数据降维方法具有一定优势。当时间窗为 1.65s 时,其分类准确率达 92.92%,信息传输率达 59.62 bits/min,远远优于其它方法。  相似文献   
52.
情感分析可以帮助商家了解客户喜好从而生产出满意度更高的商品,也可以监督网上舆论等。为此,基于传统机器学习方法,加入深度学习模块,对在线评论进行情感分析与对比。在词向量训练模块中引入Word2vec模型,用高维向量表示词语、句子,既可防止过度拟合问题,又可减少训练参数个数,提高训练效率。将得到的句向量作为输入代入机器学习模型(MLP、SVM、朴素贝叶斯等)与深度学习模型(CNN、LSTM、BILSTM等),比较实验结果,提出优化方向。结果表明,基于深度学习的情感分析模型准确率明显高于单一机器学习模型,但是深度学习需要大量语料,对实验机器要求也较高,很难完全展现其魅力。  相似文献   
53.
《莆田学院学报》2019,(6):44-48
为了有效避免公司出现重大经济风险,提出了一种基于组合分类方法的公司财务危机预警模型。该模型先是选取具有代表性的财务指标并进行归一化处理,之后采用K-近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)的组合分类方法来完成财务危机预警,解决了单一算法识别速度较慢的问题,提高了算法的预警效率。此外,还采用最近邻的权重分配来提高预警算法的准确性。测试结果表明,与单一算法的预警模型相比,KNN-SVM预警模型在多个评估指标上均表现出良好的预警结果。  相似文献   
54.
机器学习技术在数据挖掘中的商业应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
该文阐述了机器学习的定义、发展、分类及其商业应用.指出随着信息化的普及和数据库的大量建立,数据积累呈现出指数级的增长趋势,如何从数据中提炼出有用的信息和知识,已成为企业迫切需要解决的问题.数据收集和存储成本的降低、机器学习技术的发展等相关计算机技术的发展都大大促进了数据挖掘的商业应用.机器学习技术是计算机科学和人工智能发展的产物,是数据挖掘的重要方法之一.  相似文献   
55.
56.
阐述了机器学习的概念及其研究现状,讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景,并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法.  相似文献   
57.
随着软件的规模和复杂度持续上升,在软件开发中不可避免地会引入缺陷,而如何对软件进行缺陷预测也成为了软件工程研究的热点领域之一。现有的软件缺陷预测方法主要根据源码结构提取预测信息而忽视了软件缺陷报告的作用,而软件缺陷的相关报告广泛存在于各软件技术论坛上,也是软件缺陷预测的重要依据。因此本文提出了一种基于爬虫的软件缺陷预测方法,其主要手段是通过爬虫获取技术论坛中用户提交的缺陷报告信息,并通过机器学习技术的处理,指导开发人员在开发过程中避免相关缺陷,提高软件质量。  相似文献   
58.
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   
59.
教学评价作为教师教学工作成果的书面式衡量标准,可以促使教师严谨教学、努力工作。然而,我国现有的教学评价体系缺乏健全的标准与方式。一方面科研项目、经费、论文等都成为衡量一个教师业绩的标准,这种情况助长了急功近利的风气;另一方面,目前的教学评价系统的依据指标是学生的成绩或者专家、课题组的主观判断,这些评价方法仅能从片面的角度反应一些教学质量的高低,不能全面、系统、科学地对教师的工作做出分析判断。而一个良好的教学评估系统不仅可以帮助教师分清当前课程教学工作的不足之处,更能激励教师进一步地努力,更加鼓足干劲地投入到教学任务中。本文针对目前对教师各项工作指标成绩的区分的不科学评价方法,希望从机器学习中找到一种合理的、可以根据不同指标、不同影响因素所占有比例的大小来评价教师的教学工作。通过实验可以发现,利用梯度下降方法,我们可以得到这种科学的模型,为教学评估做出积极的贡献。  相似文献   
60.
随着计算机科学技术的发展,用计算机模拟人类实际科学推理的思维过程成为可能.于是,在计算机人工智能与认知心理学研究的交叉点上形成了“人类问题求解“理论.同时,又在计算机人工智能与逻辑研究的交叉点形成了适用于计算机的新颖逻辑理论及算法.计算机人工智能(AI)研究虽化分为两派,但无论哪一派,在对于思维的计算机模拟研究,包括机器学习和机器实现方面的研究,都为逻辑和科学方法论带来革命性变化和新的启示.  相似文献   
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