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  • 【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。
  • 【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。
  • 【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】 一种基于机器学习的安全威胁分析系统

    刊名:信息技术与网络安全 作者:司德睿 ; 华程 ; 杨红光 ; 陈彦伟 关键词:机器学习 ; 户实体行为分析 ; 高级威胁 ; 勒索软件 ; 大数据 ; 网络安全 机构:北京启明星辰信息安全技术有限公司 ; 北京启明星辰信息安全技术有限公司 年份:2019
    摘要:随着隐蔽式复杂攻击快速兴起,大数据环境下异常用户不易察觉,面向用户和实体的行为分析成为网络安全分析切入点,而大数据人工智能技术让这种检测分析成为现实。提出一种智能化面向用户实体行为安全分析系统,为应对安全威胁提供最新应用实践。
  • 【期刊】 基于机器学习的防盗防丢智能口袋设计

    刊名:电子技术与软件工程 作者:郝悦 ; 余璠 ; 董士洋 ; 吴耀军 关键词:机器学习 ; 防盗 ; 智能口袋 机构:安徽大学电子信息工程学院通信工程系 ; 安徽大学电子信息工程学院通信工程系 年份:2017
    摘要:针对日常生活中的偷盗行为如何防治,采用无线通信设备的腕式传感器和主体科拆卸智能口袋进行了巧妙的结合。运用不同模块信息采集以及综合分析方式,获得口袋内物品突然丢失的报警功能实现。其目的是为了公民的财产获得安全保护的同时,让产品具有一定的市场开发价值。
  • 【期刊】 基于机器学习算法的烤烟香型分类研究

    刊名:江西农业学报 作者:郭东锋 ; 闫宁 ; 胡海洲 ; 刘非 ; 邹鹏 ; 窦玉青 ; 张忠锋 ; 舒俊生 关键词:机器学习 ; 烤烟 ; 香型 ; 分类 机构:安徽中烟工业有限责任公司技术中心 ; 安徽中烟工业有限责任公司技术中心 ; 中国农业科学院烟草研究所 年份:2016
    摘要:为了探索烤烟香型判别分析的方法,采集了我国典型香型的烤烟样本,运用机器学习的方法对训练集和测试集的样本进行了模型拟合,结果表明:对于清香型、浓香型、中间香型拟合最好的机器学习算法为神经网络模型,就香型而言,该模型对于清香型、浓香型评价相对较好,中间香型整体判定效果较低;就数据集而言,在数据准备中分部位进行香型判别较为合理。在具体香型分析判别中,可首选神经网络机器学习算法,为烟草质量评价和卷烟产品研发等提供技术依据。
  • 【期刊】 融合改进K近邻和随机森林的机器学习方法

    刊名:计算机工程与设计 作者:甘胜江 ; 白艳宇 ; 孙连海 ; 何俊林 关键词:机器学习 ; 随机森林 ; 支持向量机 ; 目标分类 机构:成都师范学院计算机科学学院 ; 成都师范学院计算机科学学院 ; 中原工学院信息商务学院信息技术系 年份:2017
    摘要:对K近邻和随机森林学习方法进行改进,提出一种融合的机器学习方法.通过计算待分类特征与训练库中各个类中心之间的距离,进行最近邻分类,增强K近邻学习方法的鲁棒性,提高其运算效率;通过随机划分将改进KNN分类器的多元输出转化为二元输出,用其构建随机森林中各个决策结点的决策函数,降低各决策结点数据的错分率,提高随机森林学习方法的目标分类正确率.实验结果表明,该方法对手写数字目标的分类正确率高于经典的K近邻、Adaboost、支持向量机和随机森林学习方法.
  • 【期刊】 基于机器学习的流量识别技术综述与展望

    刊名:计算机工程与科学 作者:赵双 ; 陈曙晖 关键词:机器学习 ; 流量识别 ; 网络测量 ; 流量数据集 机构:国防科技大学计算机学院 ; 国防科技大学计算机学院 年份:2018
    摘要:流量识别是实现网络管理与网络安全的关键环节。随着基于端口号和深度包检测两种流量识别方法相继失效,基于机器学习的流量识别技术成为近十年流量识别领域最受关注的方法。鉴于流量识别技术的重要性,首先介绍流量识别技术的概况及相关基本概念,包括其应用场景、输入对象、识别类型及评价指标。然后详述机器学习背景下,流量识别过程中的数据集获取、特征提取与选择、识别模型设计等关键技术的进展,并对近年主要研究工作进行总结和比较。最后对基于机器学习的流量识别技术面临的主要挑战及未来的发展方向进行探讨与展望。
  • 【期刊】 强干扰环境下高炉雷达信号机器学习算法

    刊名:控制理论与应用 作者:赵晓月 ; 何书睿 ; 陈先中 ; 侯庆文 关键词:机器学习 ; 高炉雷达 ; 希尔伯特-黄变换 ; 边际谱 年份:2016
    摘要:高炉料面属矿物-煤气-焦炭多元高温固体/熔体混杂共存的粗糙表面,其电磁反射特征包含非均匀和非平稳的气固混合介质的表层电磁回波信息、布料溜槽引起的周期性遮蔽效应、十字测温等装置引起的固定干扰,以及电磁辐射等环境因素引发的随机噪声.本文研究了复杂环境下调频连续波(FMCW)提取的料面信号,采用瞬时频率分析的希尔伯特-黄变换(HHT)方法代替传统快速傅里叶变换(FFT)方法.结合经验模态分解,将原始非平稳信号分解为若干个平稳的内在模式函数;并按照基于先验知识的决策树算法分类与学习,获得各类分量权值并加权突出真实物料的电磁信号;通过Hilbert变换得到原始信号的时频域特征,可以揭示流态化料面包含的丰富冶炼信息.同时该算法也有助于提高料面成像的帧准确率和稳定性,为钢铁行业节能减排提供可靠的数据支撑.
  • 【期刊】 基于机器学习算法的金融期权波动率预测

    刊名:学海 作者:马天平 ; 吴卫星 关键词:机器学习 ; 期权交易 ; 波动率预测 机构:对外经济贸易大学 ; 对外经济贸易大学 ; 对外经济贸易大学金融系 年份:2018
    摘要:期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题,传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同,本文创建了基于机器学习算法的"SKRG递进集成"新预警体系,体系以中国波指为对象,采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征(Feature),依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程,逐步提高预测精准率。测试样本显示,基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献,应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。
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