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  • 【期刊】 一种基于机器学习的自动对焦算法

    刊名:《微型机与应用》 作者:贾海彦 ; 赵山山 ; 张红民 关键词:机器学习 ; 自动对焦 ; 决策树 ; 爬山算法 机构:重庆理工大学电子信息与自动化学院 ; 重庆理工大学电子信息与自动化学院 年份:2016
    摘要:针对现有面阵CCD相机自动对焦算法精度比较低、易出现局部峰值的问题,提出了一种基于机器学习的自动对焦算法。采用机器学习中的决策树算法求得两个决策树,用决策树来决定镜头移动的方向及下一步的状态,进而确定了一个包含有峰值的范围,然后再用爬山算法进行局部峰值搜索,从而确定焦点峰值位置。实验结果表明,该算法把自动对焦的精确度提高了3%,且出现局部峰值的情况也得到了改善。
  • 【期刊】 一种基于机器学习的虚拟机放置方法

    刊名:计算机工程 作者:郭良敏 ; 高俊杰 ; 胡桂银 关键词:机器学习 ; 虚拟机放置 ; 能耗 ; 负载均衡 ; 服务等级协议 机构:安徽师范大学计算机与信息学院 ; 安徽师范大学计算机与信息学院 ; 安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室 年份:2019
    摘要:为改善云数据中心的能耗、负载均衡性和服务等级协议(SLA)违背率,对虚拟机放置策略进行优化。基于IaaS环境,提出一种基于机器学习的虚拟机迁移调整方法。根据资源消耗的互补性和不均衡性对虚拟机进行预放置,使用深度神经网络预测物理机负载等级,并利用深度Q网络调整物理机数量。实验结果表明,该方法能够有效均衡负载分布,降低能源开销和SLA违背率。
  • 【期刊】 基于机器学习的半机理脱硝模型研究

    刊名:工业控制计算机 作者:宋涛 ; 张兴 ; 章佳威 ; 李达 ; 金方舟 关键词:机器学习 ; 脱硝 ; 半机理模型 ; 仿真分析 机构:中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院 ; 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华东电力试验研究院 ; 国家电投芜湖发电有限责任公司 年份:2019
    摘要:目前国内绝大部分机组都采用SCR作为脱硝处理工艺,但是由于当前燃煤机组煤质多变、负荷变动频繁且剧烈、机组老化等影响,现有的脱硝控制体系难以满足日常生产的需要,生产单位经常面临环保方面的考核。针对以上脱硝技术难点,对SCR脱硝工艺进行理论分析,根据其机理过程,结合当前迅速兴起的机器学习算法,依托于生产现场数据,研究出一套基于机器学习的半机理脱硝模型,从而提升脱硝控制质量,优化机组环保运行。
  • 【会议】 基于机器学习的翼型绕流湍流建模

    作者:张伟伟 ; 朱林阳 ; 刘溢浪 ; 寇家庆 关键词:机器学习 ; 湍流模型 ; 径向基神经网络 ; 翼型 机构:西北工业大学航空学院流体力学系 ; 西北工业大学航空学院流体力学系 年份:2018
    摘要:航空航天工程中面临的高Re数绕流模拟问题,很长一段时间仍要依赖于RANS模型。然而,各种RANS模型结果之间会存在较大偏差,而且对使用者的经验要求较高,影响了数值模拟的收敛性和鲁棒性。近年来,数据驱动的湍流模型引起了流体力学者的广泛关注,这种方法基于针对性的实验/数值模拟样本,通过机器学习方法来构建特定环境下的湍流模型。针对低Re数下的DNS模拟样本,已经初步验证了这类方法的有效性。本文运用SA模型计算的样本,探索了这类方法在高雷诺数绕翼型流动建模中的可行性。与低Re数流动不同,高雷诺数翼型绕流具有的尺度效应明显,湍流涡粘在远场、附面层、近壁面以及尾涡区域差异性大,建模困难。本文运用RBF神经网络模型,构建了局部流动参数与湍流涡粘之间的映射关系。为了提高对不同特征区域的拟合精度,将翼型绕流划分为近附面层区、尾迹区和远场区。通过对流动特征的归一化和神经网络中心和宽度的优化,提高了模型对样本的拟合精度。由于模型构建的是流动局部特征与湍流涡粘特征的函数关系,故模型理论上与翼型形状和来流状态无关,在样本涉及的范围附近将具有较强的泛化能力。论文以NACA0012翼型在亚音速3个典型状态下的流场计算样本,构建了RBF神经网络模型。通过耦合NS方程,计算了NACA0012、NACA0014和RAE2822翼型在其他流动状态下计算的涡粘分布、摩擦阻力和压力系数分布、升力和阻力系数分布。通过与SA模型的计算结果对比,发现所发展的这种神经网络型高维代数模型具有与样本模型(SA模型)相当的精度和更高的计算效率,体现出数据驱动方法在高维湍流建模中的积极前景。
  • 【期刊】 基于机器学习的电网大数据降维方法

    刊名:计算机与网络 作者:黄纯德 ; 陈晓亮 ; 朱珊珊 ; 王晶华 ; 郭光 关键词:机器学习 ; 智能电网大数据 ; 拉普拉斯特征映射 ; 数据降维 机构:国网山西省电力公司电力科学研究院 ; 国网山西省电力公司电力科学研究院 ; 国网山西省电力公司 ; 北京中科创益科技有限公司 年份:2018
    摘要:随着智能电网的不断优化扩展及数据集的沉淀,海量大数据因为数据量太大、维数太高而陷入了"维数灾难"中,在工程实践中难以对其进行有效的研究。提出了运用拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)对电网大数据进行自适应学习并降维,运用降维后的数据在Hadoop平台上进行实验分析,证明其能有效地应用于智能电网大数据的降维运算。
  • 【期刊】 基于机器学习的群租房精准治理研究

    刊名:公共管理与政策评论 作者:蒋林秀 ; 李泉 关键词:机器学习 ; 群租房 ; 精准治理 机构:武汉大学 ; 武汉大学 ; 武汉大学政治与公共管理学院 年份:2019
    摘要:大数据精细化能力如何有效嵌入政府治理行为,解决实际治理难题。本文以城市治理中最突出的"群租房"治理难题为切入点,利用大数据爬取与分析技术,探索在现实社会问题中,如何利用大数据手段促进政府治理决策的精细化、科学性。以北京市群租房为研究对象,利用机器学习方法和地理信息数据探索准确定位、识别群租房的有效途径。研究发现以公开群租房数据为训练集,机器学习的分类算法可以从公开的租房信息中有效区分群租房和非群租房,这为解决因隐蔽性而难以有效治理群租房问题提供了新的治理路径,也为政府应对诸多社会治理难题提供新的治理方式,是提高政府治理能力现代化的重要着力点。由于现有披露的数据局限,本文对群租房的识别只能达到一定精度,分析模型的有效性还有待提高。
  • 【期刊】 消息驱动的机器学习微服务架构探析

    刊名:电脑编程技巧与维护 作者:赵才文 关键词:机器学习 ; 微服务 ; 消息服务 ; 架构 机构:亚信科技(成都)有限公司 ; 亚信科技(成都)有限公司 年份:2017
    摘要:介绍了微服务的定义,分析了当前几种主流的微服务架构风格各自的优缺点,提出了一种优缺点更加均衡、更加易于实现的基于消息中间件的微服务架构。分析了中小企业开发机器学习模块的痛点,提出了在基于消息的微服务架构中新增机器学习模块开发智能化应用的方法,给出了消息驱动的微服务架构案例,供开发者参考。
  • 【期刊】 机器学习技术与病媒生物种属鉴定

    刊名:中华卫生杀虫药械 作者:裘炯良 ; 周力沛 ; 郑剑宁 ; 施惠祥 ; 李杰 ; 江滨 关键词:病媒生物;鉴定;机器学习;人工智能;Python 年份:2017
    摘要:目的 探索应用机器学习技术开展病媒生物的种属鉴定并基于Python语言开发病媒生物机器鉴定系统。方法 采用专家会商法提取宁波口岸常见蝇类的鉴别特征规则,构建特征与不同蝇种一一对应的训练样本数据集。应用k-近邻分类算法进行机器学习,并开发图形用户界面将整个机器学习运算及鉴定过程内嵌其中。结果 抽提出复眼大小、颜色等7个特征,建立95×8维向量矩阵的训练样本数据集;开发病媒生物机器学习与鉴定系统,将80%的数据用于训练,20%的数据用于测试,正确率达到100%。由一名新手借助该信息系统对口岸新采集到的10只蝇进行种属鉴定,准确率达到90%。这些新的鉴定数据导入训练数据集再次进行自我学习、提升经验值。如此往复,逐步将该系统培育成长为病媒生物鉴定专家系统。结论 以机器学习为特征的人工智能在病媒生物鉴定工作中的推广应用,将极大地提升工作效率,为我国的病媒生物防控工作奠定坚实基础。
  • 【期刊】 基于机器学习的中职学校流生预测研究

    刊名:中国教育信息化 作者:齐权 关键词:机器学习 ; 数据挖掘 ; 贝叶斯算法 ; 职业教育信息化 ; 流生预测 机构:福建经济学校计算机教研室 ; 福建经济学校计算机教研室 年份:2018
    摘要:当前,中职学校学生流失研究主要以基于专家经验的人脑学习为主,但随着职业教育信息化建设的不断推进,各学校已经积累了大量的教育教学数据,并且数据仍在迅速增长。面对如此庞大的数据,再以人脑学习模式来研究学生流失的问题已无成效,基于此,本文提出一种基于数据挖掘的机器学习模式来代替人脑学习模式,帮助教育管理者挖掘出有价值的流生数据,准确分析影响流生的因素,建立相应的流生数据模型,对在校生进行即时预测,以便于学校制定相应的挽留策略,减少学生流失的概率。
  • 【期刊】 机器学习所涉数据保护合理边界的厘定

    刊名:南昌大学学报(人文社会科学版) 作者:黄武双 ; 谭宇航 关键词:机器学习 ; 人工智能 ; 数据利用 ; 信息保护 ; 不正当竞争 机构:华东政法大学知识产权学院 ; 华东政法大学知识产权学院 年份:2019
    摘要:机器学习过程中会利用自然人个人信息、他人享有著作权的作品、经营者享有竞争利益的数据等,为此需准确厘清这三种数据类型的权益边界。利用自然人个人信息时,要以保护自然人人格利益为前提,同时考虑数据收集是否具有合法性和安全保障措施是否充分,谨慎地划定边界。利用他人作品时判断是否侵犯著作权需从输入结果的过程、输出结果的过程以及侵权责任主体等确定保护的合理边界。利用经营者具有竞争利益的其他数据时,构成商业秘密的数据可受保护;未经他人同意而利用他人公开的数据,应考虑是否存在竞争关系以及竞争是否正当。
  • 【期刊】 一种基于机器学习的经济数据识别方法

    刊名:佳木斯大学学报(自然科学版) 作者:孙美卫 关键词:机器学习 ; 经济数据 ; 特征分布 ; 识别 ; SVM 机构:泉州经贸职业技术学院信息技术系 ; 泉州经贸职业技术学院信息技术系 年份:2018
    摘要:针对海量经济数据无法正确识别并进行实时分析、存储的缺陷,提出了一种基于机器学习的数字识别方法。首先通过相机实时采集LED屏幕数据,采用人工设置ROI(Region of Image,感兴趣区域)的方式划分识别区域,然后采用水平投影法定位数字区域与分割单个目标,再提取归一化后识别目标的投影特征分布,并在训练阶段将其作为学习模型SVM(Support Vector Machine,支持向量机)的输入,最后用完成的SVM模型作为经济数据识别方法的分类器,并将识别数据导入后台数据库进行后续分析。实验表明:以某一股票软件为例,该系统可以准确快速识别屏幕上的经济数据,较传统方式效率更高,速度更快。
  • 【期刊】 基于机器学习的多地震属性沉积相分析

    刊名:特种油气藏 作者:张艳 ; 张春雷 ; 成育红 ; 高世臣 ; 黄文辉 关键词:机器学习 ; 致密砂岩储层 ; 沉积相 ; 半监督 ; 模糊C均值 ; 地震属性 ; 苏里格气田 机构:北京中地润德石油科技有限公司 ; 北京中地润德石油科技有限公司 ; 中国石油长庆油田分公司 年份:2018
    摘要:为研究苏里格气田的沉积环境及沉积相展布规律,以苏里格气田召30区块为研究对象,结合对沉积相较为敏感的均方根振幅、平均瞬时频率和有效带宽3种地震属性,同时利用研究区丰富的水平井资料,运用机器学习中的半监督模糊C均值方法,得到召30区块盒8段沉积相展布特征。结果表明,相比传统的模糊C均值方法,该方法能够清晰地刻画盒8段南北向条带状分布的4条河道,并且忠实于测井信息,预测结果更符合先验地质认识,并且改善了地质人员在无井区域的沉积认识,可为同类区块储层预测方面提供一定的借鉴。
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