统计学在人工智能发展中的作用及其应用展望

在人工智能迅猛发展的时代,统计学作为数据科学的基础,对人工智能的发展起着不可忽视的关键作用。旨在深入探讨统计学在人工智能领域中的具体应用和作用,强调统计学对于问题定义、数据收集、数据质量评价、因果分析以及不确定性量化等方面的关键性。通过揭示统计学在人工智能中的作用,旨在为更好地应用统计学方法解决实际问题、提高人工智能技术水平提供理论支持。不仅有助于拓展学术研究领域,更为实际应用提供了可行性的方法,具有深远的学科和应用意义。     

关于一类广义可加违约概率模型的探讨

在现代商业银行的信用风险评估中,违约概率度量具有核心地位.传统的违约概率模型解释性强、计算强度小而应用方便,但容易产生模型设定偏差;现代人工智能模型预测精度高,却又存在解释性差、计算强度高和过度拟合等问题.为此,提出一类基于广义可加模型的违约概率模型,并对这类模型的拟合精度和预测效果进行实证比较.研究表明,广义可加违约概率模型不仅具有很高的预测精度,而且具有良好的可解释性和计算效率.另外,还从实际应用的角度出发,对该类模型拟合过程中可能存在的限制和困难进行探讨和分析,以利于对该方法的进一步的理论研究和实际应用.     

面向可解释压缩感知的算法展开综述

针对压缩感知可解释性的问题,首先回顾了基于深度学习的压缩感知方法发展历程及存在问题,阐述了算法展开方法的研究背景和重要意义,并对主流的算法展开网络及特点进行分析总结;然后根据传统迭代算法,将算法展开网络进行分类,并选择三个具有代表性的算法,分别为迭代收缩阈值算法、近似消息传递算法和交替方向乘子法,概述其相应的原理,分析这三种算法的网络展开方式、网络特点和实验仿真效果;最后从具体展开方式的设计、展开网络的理论分析和展开网络在资源受限平台下的实施这三方面,探讨了可解释性压缩感知领域中算法展开技术存在的问题和下一步研究的方向．     

英语中名词前修饰语语序的认知分析

将起修饰作用的限定词及其他被语法化了的特殊修饰语补充到英语名前修饰语语序的研究当中,再将认知域的概念语义描写法与象似性理论对句法结构的解释性结合起来进行分析,以多维、全面地理解英语名前修饰语的语序排列,从而在真正意义上实现了认知象似性原则与语义分析相结合,真实、全面、系统地验证英语名前修饰语语序是有理可据的.     

可解释时空卷积网络的微表情识别应用

面部微表情具有持续时间短、强度低等特点,因此微表情识别的准确率较低,且当前提出的基于深度学习的微表情识别方法难以理解网络模型的决策原因,以至于难以应用于实际.针对该问题提出一种基于残差单元的可解释时空卷积网络用于微表情识别的方法,该方法通过使用时空卷积网络,将微表情视频帧序列作为输入,并解释网络模型参数与特征,在实现模型可解释性的同时,提高了微表情识别的准确率.在CASME2、SMIC和SAMM数据集上对提出方法进行验证,实验结果表明,本文方法优于目前大部分基于深度学习的微表情识别方法.     

基于t-SNE的随机森林可视化

随机森林是一种优秀的组合分类器,但缺少较好的解释性。为了使随机森林模型更具理解性和解释性,本文提出一种基于t-SNE的可视化随机森林相似性矩阵的方法:首先运用随机森林学习出样本间的相似性度量矩阵,然后采用t-SNE方法降维,最后可视化。实验证明,该方法比MDS更有效。     

基于决策树和遗传算法的模糊分类系统设计

提出一种基于决策树初始化和遗传算法优化的模糊分类系统的设计方法.该方法首先采用分类和递归树(CART)算法进行决策树的生长,树的修剪过程简化了初始决策树;然后,把修剪后的决策树转化为模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法优化该模糊模型.为了提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.最后利用该方法对Iris问题进行研究,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种基于可解释神经网络模型的压缩机功率软测量方法

为在保证测量的准确性和高效性的同时,降低软测量方法对数据集的依赖性,提出一种基于可解释神经网络的压缩机功率软测量方法.实验中,在使用泛化性良好的数据集进行训练时,可解释神经网络模型在测试集上的均方根误差为0.009 4,相比反向传播(BP)神经网络模型降低了1.1%.在使用泛化性较差的数据集进行训练时,可解释神经网络模型在测试集上的均方根误差为0.012 8,相比BP神经网络模型降低了79.8%.实验结果表明,基于可解释神经网络的压缩机功率软测量方法不但具有较高的准确率,且在使用泛化性较差的数据集进行训练时,依然能够保持较高的测量性能.     

拯救意识现象：弥合解释鸿沟还需要什么解释知识

谢弗在最近的研究中试图论证心灵哲学中经典的解释鸿沟与不同层次的实在之间跨层认知的不透明性是同一问题。他认为可以通过底定的形而上学律则来弥合所有的鸿沟。我们将反驳谢弗的论点并进一步辩护意识解释鸿沟问题的特殊性。最后我们认为，真正解开意识的解释鸿沟难题需要包含回答认识论和形而上学两类问题的解释性知识。     

可解释个性化推荐学习平台的构建与算法研究

目前在线学习平台的个性化推荐功能过于注重推荐效果的准确性、多样性和新颖性,忽视了学生的用户体验等问题,为此,提出构建可解释个性化推荐在线学习平台。首先,对平台的系统框架进行设计,详细研究了实现算法,并对可解释个性化推荐功能的核心算法及形成可解释性语句的推荐流程进行了重点阐述。然后,利用多种推荐算法混合计算的方式对学生进行课程的个性化推荐,并根据对应特征生成解释语句以表明推荐理由。其结果是能有效提高学生对推荐课程的认可度和学习效率,改善平台的个性化推荐效果和用户体验,从而提高了平台的可信度和透明度。