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1.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。  相似文献   
2.
通过阅读文献了解各类重金属在联合作用情况下对水生生物产生的毒性效应并讨论了联合毒性的作用机制。研究了水环境中重金属污染对水生生物的敏感性影响,介绍了联合毒性作用的具体表现形式,总结了包括蚤类、鱼类等常见水生生物的收集与培养、联合毒性实验的具体步骤与结果讨论,对联合毒性的两种基本模型原理与预测结果进行了阐述。结果表明,水生生物存活率与重金属污染程度有着直接关系,重金属在联合作用时能够表现出不同的毒性影响。  相似文献   
3.
针对反馈控制系统性能因执行器隐含退化而无法满足控制任务时限要求的问题,提出了一种基于反馈系统实时寿命预测的动态矩阵控制(DMC)延寿方法.该方法首先基于Wiener和Poisson过程,建立了更加贴合执行器实际退化过程的复合模型;其次,通过分析执行器隐含退化对控制系统性能的影响给出了系统剩余寿命(RUL)的解析解,实现了系统RUL的实时快速预测;接着依据RUL的预测信息并结合DMC方法,通过在线针对性地对约束矩阵Q和R元素值的共同调整来延长系统的RUL,确保了控制任务时限性要求的目标达成;最后以双容水箱液位系统验证了本文方法的有效性,且较已有的LQR方法延寿效果和鲁棒性都更优.  相似文献   
4.
企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.  相似文献   
5.
为了精准、高效获得富水砂层渣土改良试验效果,以渗透系数、内摩擦角(改良前)、电阻率、泡沫剂浓度和膨润土浓度为输入变量,坍落度、渗透系数、内摩擦角(改良后)为输出变量,并基于24组富水砂层渣土改良数据,建立相关向量机(rel-evance vector machine,RVM)预测模型,将预测结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行对比分析.结果表明:RVM模型在预测坍落度、渗透系数和内摩擦角时的平均误差分别为0.73%、0.38%和2.24%,优于BP神经网络模型的1.76%、4.53%和3.60%;通过计算皮尔逊相关系数,可知RVM预测值与实测值对应坍落度、渗透系数、内摩擦角的相关系数r分别为0.9999、0.9993和0.9878,说明拟合程度极高.由此可见,RVM模型具有预测精度高、可靠性高的优点,为富水砂层渣土改良试验效果的预测提供一种新方法.  相似文献   
6.
图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果.  相似文献   
7.
准噶尔盆地下组合火山岩发育,受埋深大、构造运动活跃且持续时间长等客观因素影响。研究区深层断裂系统复杂,火山岩体的识别与刻画存在诸多困难。为此,运用GeoEast解释系统提供的构造导向滤波、基于特征结构的相干结合体曲率等技术对断层进行识别;通过已钻井资料与地震相属性结合的方法,明确不同火山岩性地震反射特征,建立研究区火山岩岩相识别模式。利用GeoEast解释系统进行多属性模式识别及波形聚类分析,能够在平面上快速有效预测深层火山岩岩性展布,落实和优选深层火山岩有利勘探目标。明确了研究区全新层系火山岩目标发育,是下一步寻找规模油气藏的重要勘探领域。  相似文献   
8.
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.  相似文献   
9.
BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96%,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5%,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.  相似文献   
10.
目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。  相似文献   
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