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- 一种用于接力赛的NAO机器人比赛系统设计.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 解三对角矩阵以及循环三对角矩阵方程的数值计算方法解三对角矩阵以及循环三对角矩阵的数值计算方法 内含有三种方法的算法原理以及Python代码
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¥ 1.90 - 基于机器学习的轨迹预测方法研究本文对基于 机器 学 习 的 轨迹预测 方法进 行研 究 , 主要完 成 了 如下 工 作 : 研 宄 了 轨迹 信 息 的 处理方法 。 通 过轨迹 预处理 、 空 间 信 息提取 、 时 间 和 方 向 信 息 添加 等系 列 流程 , 将 轨迹数据转换 成 更 易 理解 的 语义信 息 。 提 出 了一种 基 于 多 级 聚类 的 空 间 信 息 提 取方法 。 首 先基 于 时 空一致性扩展 的 停 留 点 提 取方法 , 利 用 滑动 窗 口 与 区 域一致性扩 展 算法 , 提取 出 具有 时 空 相 对 一致性 的 停 留 点 。 再基 于 启 发式 的 增长 聚 类方法 , 提取停 留 区 域 点 。 之后 与 移动 点 合并 , 最终转换 为生活中 的 地 点 名 称 , 使 轨迹 数据 能表 示 出 用 户 的 活动场 所及 移动 过程 。 研 宄 了 基 于深度 学 习 的 轨迹 预测 方法 。 对 处理后 的 轨迹 信息 进行特征 向 量 提取 、 构 建预测模 型 , 充 分利 用 上 下 文 信 息 , 提 高预测 准 确 率 ......
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¥ 5.90 - 新基建中的高性能人工智能算力基础设施的架构与测评.pdf新基建中的高性能人工智能算力基础设施的架构与测评.pdf
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¥ 19.90 - 智能巡检机器人系统的设计与实现.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 机器学习在趋势预测中的研究及应用本文将机器学习算法应用于卫星关键参数趋势预测中,主要有如下几部分: (1)针对卫星关键参数受噪声影响、数据缺失以及机器学习预测模型选择问题,分 析比较了几种常用方法和3种评价指标,提出了基于BAS优化的自适应小波阈值去噪算 法,实验数据表明该算法可行且有效。 (2)利用浅层学习模型中的快速学习网络(FLN)、Elman神经网络以及回声状态 网络(ESN)实现趋势预测。针对传统ESN当前时刻的状态值与前一时刻的状态值没有 直接关系,因此通过增加调节参数β来控制前一个时刻神经元的状态,提高ESN的记忆 能力。由于采用最小二乘回归法训练网络输出权值可能存在解的“奇异”问题,则采用 岭回归算法(Ridge Regression,RR)取代原有的线性回归方法,从而有效调节输出权值 的幅值。针对ESN网络参数的选择问题,利用樽海鞘群算法(SSA)获得ESN网络重 要参数的最优值,使得预测模型更加准确。 (3)针对单一模型对非线性、非平稳时间序列预测难以达到理想的预测精度,将改 进的集成经验模态分解(MEEMD)和长短时记忆网络(LSTM)结合形成MEEMD-LSTM 组合预测模型。
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¥ 5.90 - SCARA机器人的设计及运动、动力学的研究SCARA机器人的设计及运动、动力学的研究 解析法正逆运动学分析, 机器人建模robotic 工具箱建模 轨迹规划等
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¥ 11.90 - ABB工业机器人码垛实现.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 基于ROBOMASTER比赛步兵机器人的研究和分析.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 基于SolidWorks与ADAMS的工业机器人动力学仿真.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 化工厂智能巡检机器人系统设计.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 9.90 - 基于校园环境的自动送货机器人.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 14.90 - 基于RobotStudio的工业机器人装配工作站仿真应用.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 9.90 - 34个点云公开数据集整理及工具使用整理了点云数据的34个公开数据集网址,并归纳其对应的数据集内容和介绍
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¥ 9.90 - 一种爬楼梯机器人的创新设计.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 基于人工智能的儿童坐姿监测系统.pdf基于人工智能的儿童坐姿监测系统.pdf
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¥ 9.90 - 基于机器学习的故障识别方法与系统研制机器学习大小:16MB本文提出了基于机器学习的故障识别方法与系统研制。以高速列车牵引系统的故障信息为背景,在对非结构型数据特征研究的基础上,提出了改进的设备故障信息特征词提取方法和设备故障信息关联失效规则提取算法,建立了设备关联失效规则和系统的关联失效模型。基于研究内容,研制开发了复杂设备系统故障数据管理与故障识别原型系统。主要研究工作具体包括:设备故障信息特征词提取方法研究,在分析了目前复杂系统设备故障信息的特性基础上,研究了文本信息分词和特征词提取方法,给出了设备故障信息特征词提取方法。以某高速列车故障信息为例,有效提取了高速列车故障信息中的特征词。备关联失效规则算法分析研究在提取了设备故障信息特征词的基础上,基于关联分析方法,提取设备关联失效规则,建立了设备关联失效模型。以高速列车牵引系统故障信息中的特征词 为例,构建了高速列车牵引系统关联失效模型。设备故障识别方法研究在构建的系统关联失效模型和故障识别方法基础上,提出了模糊故障Petri网的故障识别方法。以高速列车牵引系统的关联失效模型基础,验证了设备故障识别方法的有效性和准确性。设备故障识别系统实现,采用...............本文提出了基于机器学习的故障识别方法与系统研制。以高速列车牵引系统的故障信息为背景,在对非结构型数据特征研究的基础上,提出了改进的设备故障信息特征词提取方法和设备故障信息关联失效规则提取算法,建立了设备关联失效规则和系统的关联失效模型。基于研究内容,研制开发了复杂设备系统故障数据管理与故障识别原型系统。主要研究工作具体包括:设备故障信息特征词提取方法研究,在分析了目前复杂系统设备故障信息的特性基础上,研究了文本信息分词和特征词提取方法,给出了设备故障信息特征词提取方法。以某高速列车故障信息为例,有效提取了高速列车故障信息中的特征词。备关联失效规则算法分析研究在提取了设备故障信息特征词的基础上,基于关联分析方法,提取设备关联失效规则,建立了设备关联失效模型。以高速列车牵引系统故障信息中的特征词 为例,构建了高速列车牵引系统关联失效模型。设备故障识别方法研究在构建的系统关联失效模型和故障识别方法基础上,提出了模糊故障Petri网的故障识别方法。以高速列车牵引系统的关联失效模型基础,验证了设备故障识别方法的有效性和准确性。设备故障识别系统实现,采用...............
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¥ 5.90 - 基于机器学习的文本分类研究与实现机器学习大小:3MB随着互联网技术的快速发展,互联网上的文本数据变得越来越多,传统的人工文本类 别划分方法已经无法应对当前的数据量,自动文本分类技术成为研究的热点。作为文本挖 掘技术的主要分支,文本分类技术可以有效解决大数据发展下的文本自动分类需求。特征 选择和文本分类算法是文本分类技术的两个关键部分,本文主要针对这两个部分进行研究。 在特征选择部分,本文提出一种基于卡方统计量(CHI)和互信息(MI)的混合特征 选择方法(CHMI),该方法首先针对卡方统计量方法对低频词敏感的缺点,引入词频因子 进行改进,然后使用调节参数改善互信息方法对类别敏感的不足,最终结合改进后的两种 方法,得到对低频词和类别均有较好处理效果的混合特征选择方法。实验结果表明,与传 统的卡方统计量方法和互信息方法相比,本文方法在支持向量机、朴素贝叶斯和K最近邻 分类器上,均可以有效提高文本分类的准确率。 在文本分类算法部分,分类器采用支持向量机,支持向量机的核心是核函数,本文提 出一种基于多项式核函数和高斯核函数的混合核函数。该核函数具有多项式核函数和高斯 核函数的优点,既具有多项式核函数能够提取整体特征的能力,又利用高斯核函数对局部随着互联网技术的快速发展,互联网上的文本数据变得越来越多,传统的人工文本类 别划分方法已经无法应对当前的数据量,自动文本分类技术成为研究的热点。作为文本挖 掘技术的主要分支,文本分类技术可以有效解决大数据发展下的文本自动分类需求。特征 选择和文本分类算法是文本分类技术的两个关键部分,本文主要针对这两个部分进行研究。 在特征选择部分,本文提出一种基于卡方统计量(CHI)和互信息(MI)的混合特征 选择方法(CHMI),该方法首先针对卡方统计量方法对低频词敏感的缺点,引入词频因子 进行改进,然后使用调节参数改善互信息方法对类别敏感的不足,最终结合改进后的两种 方法,得到对低频词和类别均有较好处理效果的混合特征选择方法。实验结果表明,与传 统的卡方统计量方法和互信息方法相比,本文方法在支持向量机、朴素贝叶斯和K最近邻 分类器上,均可以有效提高文本分类的准确率。 在文本分类算法部分,分类器采用支持向量机,支持向量机的核心是核函数,本文提 出一种基于多项式核函数和高斯核函数的混合核函数。该核函数具有多项式核函数和高斯 核函数的优点,既具有多项式核函数能够提取整体特征的能力,又利用高斯核函数对局部
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¥ 5.90 - Python机器学习模型公式推导 笔记手写笔记ptf格式,模型包括:线性回归、逻辑回归、支持向量机、KNN、Kmeans、BP神经网络、PCA、聚类算法等
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¥ 11.90 - Practical Weak Supervision.pdf如今,大多数数据科学家和工程师都依赖有质量标记的数据来训练机器学习模型。但是,手工构建训练集既耗时又昂贵,导致许多公司的ML项目尚未完成。还有一个更实际的方法。在这本书中,Wee Hyong Tok, Amit Bahree和Senja Filipi向您展示了如何使用弱监督学习模型创建产品。 您将学习如何使用来自Snorkel的弱标记数据集构建自然语言处理和计算机视觉项目,Snorkel是斯坦福人工智能实验室的一个副产品。因为许多公司一直在进行ML项目,但从来没有超越他们的实验室,所以这本书还提供了如何交付您所构建的深度学习模型的指南。
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¥ 5.90 - 基于颜色识别的智能物料搬运机器人.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 基于机器学习的中文文本主题分类及情感分类研究随着计算机技术、网络技术、数据库技术的快速发展与普及应用,网络信息爆炸式 增长,而其中绝大部分信息以文本形式存在。如何从这海量的信息中快速高效的获取数 据,成为信息处理领域亟待解决的问题。文本自动分类技术作为处理和组织大量文本数 据的关键技术应运而生并取得了快速的发展。 基于主题的文本分类是根据文本的内容将文本划分到预先定义好的类别中去。机器 学习方法由于其自身的灵活性并能够取得较好的分类效果,因此在文本分类中得到了广 泛的应用。机器学习方法要经过文本的预处理,特征选择,特征加权,训练分类器并进 行分类等过程。特征加权是文本分类中的重要环节,对文本的分类性能有直接的影响。 通过考察传统的特征选择函数,发现互信息方法在特征加权过程中表现尤为突出。为了 提高互信息方法在特征加权时的性能,加入了词频信息、文档频率信息以及类别相关度 因子,提出了一种基于改进的互信息特征加权方法,实验表明,该方法比传统的特征加 权方法TFIDF具有更好的分类性能。 情感分类是文本分类的重要分支,它已经逐渐成为了信息检索和自然语言处理领域 的热点研究问题。机器学习方法同样适用于文本的情感分类,但是其效果却与传统的
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¥ 5.90 - 基于Process Simulate的机器人滚边仿真分析.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 9.90 - 基于图论的机器学习算法设计及在神经网络中的应用研究机器学习是人工智能的一个分支,其研究的目标是构建一个能够从数据中 自主学习出一定的规律(或模式)并将此规律应用于后续数据处理的系统。作 为一个基础性的学科分支,机器学习在许多领域有着重要的应用,例如生物信 息学、人工智能、航空航天、现代医学等。 图论作为一个数学分支,其在机器学习中的研究与应用近年来得到了快速 的发展。基于图论的机器学习算法就是把机器学习的问题归结为图论的问题 然后利用图论理论进行分析和求解的一类学习算法。相比较于其他算法模型, 基于图论的机器学习算法有着以下优势:一、图论作为一个数学分支,有着深 厚的数学理论背景,这为对机器学习算法从理论上分析做了必要的准备。二、 图论具有模型简单、概括力强的特点,这使得很多问题可以利用图论模型进行 描述和求解。三、图论模型可以利用矩阵描述并利用线性代数和矩阵理论知识 进行分析和求解,因此表达形式简洁但富有概括力,同时便于进行深入理论分 析。四、基于图论谱分析的机器学习算法很多具有闭合的解析解表达式,或者 可以利用凸优化理论进行求解,这样可以求得全局最优解,避免局部最优解。 已有的基于图论的机器算法研究主要集中在两个方面:一个是基于图
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¥ 5.90 - 人工智能训练师 职业技能标准(2021版).pdf人工智能训练师 职业技能标准(2021版)
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¥ 11.90 - 中国 AI 数字商业产业展望2021-2025.pdf中国 AI 数字商业产业展望2021-2025
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¥ 11.90 - 基于机器学习的建筑能耗预测方法研究机器学习大小:3MB建筑业作为国民经济支柱性产业,在推动社会发展的同时也消耗了大量能源。推动 建筑行业进行节能减排,对实现我国于2030年左右使二氧化碳排放达到峰值的节能减 排目标具有重要意义。建筑节能减排的一个重要手段是建筑能耗精细化管理,而进行这 一工作的基础就是对建筑能耗进行准确的预测,从而支撑建筑运行优化管理,实现节能 减排的目标。 为更高效的完成建筑能耗预测工作,本文将机器学习算法应用于建筑能耗预测领域, 以实际案例公共建筑能耗数据为基础,通过完成建筑能耗数据预处理、建筑能耗特征分 析、机器学习算法能耗预测模型建立、模型预测结果分析与评价等工作,建立起了不同 类型建筑与机器学习算法模型之间的适配关系,最终总结提出了标准化的基于机器学习 的建筑能耗预测方法。本文主要研究内容和成果如下: 首先,本文提出了基于KNN算法和K-means算法的建筑能耗异常数据识别和修复 方法,并利用该方法完成了对案例建筑历史能耗数据的预处理工作。建筑能耗预处理结 果表明,该方法可以合理且准确的完成对建筑能耗异常数据的修复工作。这为后续研究 奠定了数据基础。 其次,本文对四栋不同用途的案例公共建筑进行了能耗特征分析,分别建筑业作为国民经济支柱性产业,在推动社会发展的同时也消耗了大量能源。推动 建筑行业进行节能减排,对实现我国于2030年左右使二氧化碳排放达到峰值的节能减 排目标具有重要意义。建筑节能减排的一个重要手段是建筑能耗精细化管理,而进行这 一工作的基础就是对建筑能耗进行准确的预测,从而支撑建筑运行优化管理,实现节能 减排的目标。 为更高效的完成建筑能耗预测工作,本文将机器学习算法应用于建筑能耗预测领域, 以实际案例公共建筑能耗数据为基础,通过完成建筑能耗数据预处理、建筑能耗特征分 析、机器学习算法能耗预测模型建立、模型预测结果分析与评价等工作,建立起了不同 类型建筑与机器学习算法模型之间的适配关系,最终总结提出了标准化的基于机器学习 的建筑能耗预测方法。本文主要研究内容和成果如下: 首先,本文提出了基于KNN算法和K-means算法的建筑能耗异常数据识别和修复 方法,并利用该方法完成了对案例建筑历史能耗数据的预处理工作。建筑能耗预处理结 果表明,该方法可以合理且准确的完成对建筑能耗异常数据的修复工作。这为后续研究 奠定了数据基础。 其次,本文对四栋不同用途的案例公共建筑进行了能耗特征分析,分别
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¥ 5.90 - 智慧矿山建设的发展与实践方案.pdf智慧矿山建设的发展与实践方案
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¥ 19.90 - 基于ROS平台机器人导航避障系统设计与开发.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 11.90 - 《中国医疗人工智能发展报告(2020)》蓝皮书正式出版.pdf《中国医疗人工智能发展报告(2020)》蓝皮书正式出版.pdf
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¥ 14.90 - 履带式磁吸水下清刷机器人系统.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法 提出了一种融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm combining optimal neighborhood perturbation and reverse learning strategy, ORBOA)。首先,在算法初期引入改进Tent混沌映射,均匀蝴蝶初始位置。其次,在全局搜索阶段引入最优邻域扰动和透镜成像反向学习策略,在保持种群多样性的同时提高算法的收敛速度,并通过贪婪机制择选出最优的蝴蝶个体位置;在局部搜索阶段引入随机权重,增强跳出陷入局优的能力;采用6个基准函数来测试5种算法在30、50、100维度下的搜索性能,结果表明ORBOA具有更高的收敛速度、收敛精度和跳出局优的能力
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¥ 11.90 - 三自由度上肢康复机器人运动学分析和运动轨迹规划仿真.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 2016年武汉大学《机器视觉与图像测量》期末试卷真题.pdf2016年武汉大学《机器视觉与图像测量》期末试卷真题
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¥ 1.90 - Modern Aspects of Big Time Series Forecasting.pdf如何预测序列?看这份IJCAI2021亚马逊《大时间序列预测》教程,附301页Slides 时间序列预测是商务流程自动化和优化的关键因素。在零售领域,决定订购哪些产品以及将它们存储在哪里取决于对不同地区未来需求的预测; 在云计算中,对服务和基础设施组件未来使用量的估计指导容量规划;仓库和工厂的劳动力调度需要预测未来的工作量。最近几年见证了预测技术和应用的范式转变,从计算机辅助的模型和假设到数据驱动和完全自动化。这种转变可以归因于大量的可用性,丰富、多样的时间序列数据来源和导致一组需要解决的挑战,如下:我们如何建立统计模型有效地和有效地学习预测大型和多样化数据来源?在观测有限的情况下,我们如何利用“相似”时间序列的统计能力来改进预测?建立能够处理大数据量的预测系统意味着什么? 本教程的目的是为解决大规模预测问题提供一个简明直观的概述,介绍最重要的方法和工具。我们回顾了经典时间序列建模和现代方法的现状,特别关注预测的深度学习。此外,我们还讨论了预测、评价的实际方面,并提供了实例问题。我们的重点是提供一个直观的方法概述和实际问题,我们将通过案例研究说明。作为一个补充,我们通过Jupyter提供自学的交互式材料。
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¥ 5.90 - 基于Modbus的华数机器人控制.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 直角坐标机器人基于D-H参数的运动学建模与轨迹规划.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 14.90 - 【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 深度学习原理.pdf【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 深度学习原理.pdf
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¥ 11.90 - ChatGPT 所有插件汇总列表完整版OpenAI宣布将在下周向所有ChatGPT Plus用户推出Beta版本。Beta版本ChatGPT支持联网和70多种第三方插件。 并且开放了两个插件:网络浏览器和代码解释器。这也意味着ChatGPT补齐了时效性的短板,让ChatGPT的数据库具有自动更新的能力。 目前,ChatGPT开放了由12个第三方发布的11个平台插件,包括智能旅行助手Expedia、智能财务票据助手FiscalNote、智能购物助手Instacart。 对于那些对当前可用的插件感到好奇的人,这里一篇搞定:
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¥ 9.90 - 2021年汽车行业智能驾驶深度报告.pdf2021年汽车行业智能驾驶深度报告
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¥ 11.90 - 基于机器学习的作物病害图像处理及病变识别方法研究本文围绕面向不均匀样本集的惩罚校正 SVN 分类方法、作物病害图像的病变识别预处理、病变模式识别的数值分析特征提取及 SVN 识别、病变图像模式半监督深度学习特征提取及识别、病变图像模式监督深度学习特征提取和一体化识别 5 个方面的内容展开了深入研究。拓展了机器学习理论及其应用范畴,构造了基于机器学习的作物病变图像识别的数据结构和算法范形。最后,将提出的理论和设计方法应用于工厂化果园生产场景采集的苹果病害图像识别并进行算法级别实验验证,为面向深度学习作物病害图像识别的农业智能系统产品开发设计提供了不菲的参考价值。 主要研究成果和创新点如下: 1. 提出了惩罚校正的支持向量分类算法和校正方法。以 SVN 为基础,探讨惩罚支持向量机处理不平衡样本时,在不同目标尤其是样本稀疏目标的学习错误率上呈现的显著性差异,提出惩罚校正的支持向量分类算法和校正方法。 2. 设计了病害图像识别方位亮度多样性仿真方法。同广泛使用的基准数据集相比,农场果园视频感知设备采集环境复杂,充满着多种干扰,定点、移动方式都难以保证在受限条件和有限次数采样下,采集到代表性图像在各状态下分布均匀的样本集。
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¥ 4.90 - 智能巡检机器人研究现状与发展.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 2021年中国智慧城市发展研究报告.pdf中投顾问:2021年中国智慧城市发展研究报告
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¥ 11.90 - 【手把手教学】AI绘画:从零搭建一个自己的AI绘画网站AI绘画:搭建自己的AI绘画网站 Stable Diffusion模型发布以来,"AI文本图片生成"进入人们视野。AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神,最近一些网友将真人图片输入模型进行自主学习,这使得其训练效果已经可以以假乱真,人们很难分辨出哪些图片是通过AI生成的还是真人拍摄的。 接下来带大家搭建从零搭建一个自己的AI绘画网站,基于本地模型来进行AI绘画操作 硬件需求: 必须要有NVIDIA GPU,至少4GB VRAM,本地磁盘至少有15GB的空间,我们打包的项目解压后需要8.1G的磁盘。(模型比较大) 软件安装: 1 需要安装 Python 3.10.6 2 安装 git 3下载代码:git clone
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¥ 11.90 - 基于机器学习的信贷风控研究机器学习大小:3MB随着“互联网+”概念的普及,我国互联网金融行业迅速发展,个人信贷业务市场份额也 快速增长,使得业务数据变得复杂多样。传统的信贷风控大多是模型驱动的策略,已经不能够满足违约风险预测的需求,导致各类违约事件频发,给机构带来较大的损失。因此,需要引入机器学习算法,来完善信贷风控机制,促进信贷业务市场健康、可持续发展。 本文采用机器学习算法针对信贷风控场景中的两个问题进行解决。第一,在新的信贷产品 投放初期,由于没有业务积累,仅有少量标记数据和大量无标记数据,因此不能建立数据驱动的有监督信贷风控模型;第二,在信贷产品投放一段时间后,积累到了一定量的数据,大多数机构会采用逻辑回归(Logistics Regression,LR)来实现信贷风控建模,LR模型简单且易于实现、训练速度快,但是这种模型属于线性模型,学习能力有限,不能学习到特征间的非线性关系,需要信贷业务经验丰富的风控工程师做人工特征组合,因此需要耗费大量的人工成本。 围绕以上问题,本文主要工作如下: (1)针对信贷产品投放初期,不能建立数据驱动的有监督信贷风控模型的问题,本文提 出了基于狄利克雷过程混合......随着“互联网+”概念的普及,我国互联网金融行业迅速发展,个人信贷业务市场份额也 快速增长,使得业务数据变得复杂多样。传统的信贷风控大多是模型驱动的策略,已经不能够满足违约风险预测的需求,导致各类违约事件频发,给机构带来较大的损失。因此,需要引入机器学习算法,来完善信贷风控机制,促进信贷业务市场健康、可持续发展。 本文采用机器学习算法针对信贷风控场景中的两个问题进行解决。第一,在新的信贷产品 投放初期,由于没有业务积累,仅有少量标记数据和大量无标记数据,因此不能建立数据驱动的有监督信贷风控模型;第二,在信贷产品投放一段时间后,积累到了一定量的数据,大多数机构会采用逻辑回归(Logistics Regression,LR)来实现信贷风控建模,LR模型简单且易于实现、训练速度快,但是这种模型属于线性模型,学习能力有限,不能学习到特征间的非线性关系,需要信贷业务经验丰富的风控工程师做人工特征组合,因此需要耗费大量的人工成本。 围绕以上问题,本文主要工作如下: (1)针对信贷产品投放初期,不能建立数据驱动的有监督信贷风控模型的问题,本文提 出了基于狄利克雷过程混合......
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¥ 4.90 - 水果采摘机器人运动控制系统设计.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 9.90 - 节水灌溉竞赛机器人设计.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 14.90 - 知识图谱典藏版合集.pdf知识图谱典藏版合集.pdf
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¥ 5.90 - 2022年中国智慧医疗行业概览.pdf智慧医疗通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化 中国医疗信息化建设始于上世纪80年代,至今经历了四个发展阶段,即医完管理信息化(HIS)阶段、以电子病历系统为核心的临床信息化建设阶段、区域医疗信息化建设阶段、临床诊疗数据的智慧医疗、智慧应用阶段。中国医疗信息化建设的终极目标是智慧医疗,由智慧医院、区域医疗和家庭健康构成的全方位、全覆盖且应用场景广泛的医疗系统 中国医疗信息化建设始于上世纪80年代,至今经历了四个发展阶段,即医院管理信息化、以电子病历系统为核心的临床信息化建设、区域医疗信息化建设、临床诊疗数据的智慧医疗、智慧应用阶段头豹 2018年以来,新一代信息技术激发电子病历数据应用价值的创新发展阶段。该阶段以大数据及AI技术的发展及海量临床电子病历数据的积累为前提建设智慧诊疗应用体系,包含管理决策、健康管理、智慧养老、医药研发、慢病管理、诊疗决策、科研分析等多种应用场景,逐步构建服务于医生、患者的智能健康、智慧医疗生态系统 政策引导、资本入场等外部因素推动行业发展,中国智慧医
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¥ 5.90 - 哈挺立式加工中心GX系列操作维护说明书哈挺立式加工中心GX系列的操作 维护 编程
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¥ 109.90 - 两种DH模型的机器人运动学建模对比研究.pdf#资源达人分享计划#
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¥ 4.90 - 基于机器学习算法在数据分类中的应用研究摘要 现实中的很多实际问题都可以转化为数据信息处理中的数据分类问题,例如 气象预报、商品推荐、生物信息、网络检测等,而数据信息处理都是以机器学习 为基础进行研究的。随着科学技术的发展,机器学习算法的应用领域也变得十分 广泛。 本文主要介绍了两种机器学习算法:粒子群算法优化支持向量机和卷积神经 网络。其中研究了粒子群算法优化支持向量机在树叶分类和癌症基因分类中的预 测,卷积神经网络在图像分类中的应用。 (1)基于各种树叶的特征构建一个数据预处理模型:先对各种数据进行归一 化处理,采用主成分分析方法从16个特征中提取出3个主成分,再建立粒子群 算法优化后的支持向量机,用支持向量机对树叶数据进行分类预测。实验结果表 明,相对于遗传算法和网格搜索法寻到的最优参数相比,粒子群算法优化支持向 量机具有最高的准确率,高达94.1%,高于其他两种分类方法。 (2)将粒子群优化的支持向量机模型应用到癌症基因分类中,通过选取多组 不同的实验数据对癌症手术后病人的复发和不复发的基因样本进行预测分类。对 于三种不同分类方法对于癌症基因分类的不同分类效果,综合实验结果,粒子群 优化支持向量机在三种分类方法中达到
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¥ 3.90 - 【升级版教程】ChatGPT接入到微信和公众号升级版教程,最重要:支持国内云服务器完整版【升级版教程】ChatGPT接入到微信和公众号升级版教程,最重要:支持国内云服务器 这期做了一个升级版的教程,可以支持国内的云服务器(当然国外的云服务器也支持并且更简单)。 同时也修复了微信公众号需要输入继续才能继续聊天的问题,极大的增强了用户体验。 主要包含内容: 1、ChatGPT基本配置 2、运行环境 3、安装依赖 4、配置说明 5、国内云服务器配置代理 6、ChatGPT接入微信 7、配置文件 8、启动 9、杀进程 10、ChatGPT接入公众号配置 11、修改配置 12、设置公众号回调地址 以及如何使用等完整版详细教程
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¥ 22.90 - 基于机器学习的网络流量预测与应用研究本文在流量分场 景建模 的 基础上结合机器 学 习 算法对流量进行分类预测 研 究 , 同 时 搭 建 S DN 仿 真平 台 进行算法实现 , 具 有理论 与 实 践 意 义 。首 先 , 针对骨干 网 、 数据 中 心 、 边缘 网 及 大 突 发情况这 四 种 典 型的 流量场 景 结 合 前 人 的 研 究 工 作 分 别 建立 泊 松 、 MMP P 、 自 相 似 及P ar eto 数学模 型 , 深入研 究 流量特征 的 同 时 得 出 路 由 缓存 的 参考 大小 ,并进行现 网 流量分析与 SDN 网 络仿 真双 重验证 。其 次 , 在流量建模 的 基础上 , 使 用 l i ghtB GM 多 分 类算法对 泊 松 、MMPP 和 自 相 似流量数据进 行 分类 , 数据 预 处理提取特征 , 在 训 练 中对参数不 断优化 以 达到 较好 的 分类效果 ; 接 下 来 针对 己 分类 的 突 发性较 强 的 自 相 似流量进行数据处理 与 预测 研 宄 , 采 用 能够捕捉到 流量序列 中 长距离 依赖 的 L S TM 算法进行预测......
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