He jishu重离子碰撞实验结合输运模型模拟是提取核物质性质信息的重要手段之一。贝叶斯分析是一种能够从实验数据与理论计算的比较中提取信息的统计方法，因此得到广泛应用。在此过程中，通常需借助马尔可夫链蒙特卡罗方法在参数空间中进行采样，并随后开展输运模型模拟计算。然而，由于输运模型的计算复杂且耗时较长，为提高效率，可通过机器学习算法训练一个输运模型仿真器。本文采用高斯过程、多任务神经网络和随机森林三种机器学习算法，对极端相对论量子分子动力学（Ultra-relativistic Quantum Molecular ...
魏 国俊 +3 more
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Research and Improvement on Outlier Detection for Categorical Data [PDF]
, 2015 离群点检测是数据挖掘中重要的研究分支,用于识别某些特征显著区别于其他观测数据的对象。在实际应用如评估金融风险、检测结构的缺陷、侵入检测等领域中会出现的一些离群数据，它们往往预示了某些重要的信息。通过对检测出的离群数据进行分析，可以获取大量能用于预测和决策支持的有用的知识。因此,离群点检测是一个相当有意义的研究方向。 本文以离群点检测为研究背景，以提高分类数据离群点检测性能为主要目标，在介绍离群点相关的概念和主要检测方法的基础上，主要对基于加权频率和聚类 ...
吴旻雯
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Prediction model of dental caries in 12-year-old children in Sichuan Province based on machine learning. [PDF]
Hua Xi Kou Qiang Yi Xue Za Zhi, 2023 Yan X, Sun T, Lu Y, Tan X, Wang Z, Li M.
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Research and Implementation of Multi-label Classification in Chinese Text Based on Bayes Algorithm [PDF]
, 2017 当前，网络上各种信息资源日趋增加，给人们带来便利的同时也产生资源搜索苦恼。作为计算机科学技术中机器学习、数据挖掘方向的热点研究领域，文本分类技术日益受到人们重视。文本多标签分类技术可以对文本信息进行准确快速地归类到相关类别或话题，帮助人们在海量信息资源中快速定位到所需的内容，带来重要的实际应用意义。 本文针对中文文本多标签分类问题进行探究。首先进行了相关文献的调研，熟悉多标签分类的基本概念与评价方法，认真研究了现有的几种常用多标签分类算法的具体思路，并对比分析了各个算法的优缺点 ...
柯杜芹
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban∶养老产业发展关乎人口老龄化问题，现有的养老服务设施空间布局影响因素及预测优化研究尚不够深入。以杭州市为例，基于第七次人口普查数据及POI数据，对比了决策树（DT）、随机森林（RF）、极端梯度提升树（XGBoost）3种机器学习模型对养老服务设施空间布局的预测精度，选取较优模型进行空间预测分析，并辅以SHAP模型进行深度解释。结果表明∶（1）RF模型的预测精度较高，SHAP模型可以对机器学习算法进行有效解释；（2）人口数量、政府机构对养老服务设施布局有积极作用，金融服务设施对养老服务设施布局有消极作用；（
曾笑奇(ZENG Xiaoqi) +2 more
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Current application of machine learning models in the analysis of remote sensing survey data for geological hazards [PDF]
To investigate the current landscape of the application of machine learning in remote sensing surveys of geological disasters and to support the development of intelligent remote sensing survey technologies for geological disasters, a bibliometric ...
Daojun JIANG +3 more
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Advances in the Application of Machine Learning to Microbial Structure and Quality Control of Traditional Fermented Foods [PDF]
The unique flavor properties and rich nutrients of traditional fermented food are closely related to its complex and variable microbial structure, which also makes it difficult to control the quality of final fermented product.
Chenwei TANG +8 more
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[Differential diagnosis of autism spectrum disorder and global developmental delay based on machine learning and Children Neuropsychological and Behavioral Scale]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za Zhi, 2023 Zhou G +6 more
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A Prediction of Stock Trading Signals Based on Interval Turning Points [PDF]
, 2017 近年来，对股票拐点的预测成为了股票预测中的热点问题。一种结合分段线性化和加权支持向量机（PLR-WSVM）的预测方法在股票拐点预测领域展现出其性能的优越性。然而，在取得良好成果的同时，该方法也存在许多不足。例如，PLR-WSVM预测产生的拐点数较少使得模型的稳定性受到影响；该方法在分段线性化过程中对所有股票在全区间上采用统一阈值缺乏合理性等。 针对PLR-WSVM的不足，本文提出了一系列改进。首先，本文重新建立输入特征向量，去除了大部分绝对指标，选用对模型建立和预测更有帮助的相对指标。其次 ...
游诗玚
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大数据在半监督网络表示学习中，节点标签对于网络在不同空间中映射关系的建立具有重要指导意义。然而在很多实际任务中，可用标签信息往往比较有限或难以获取，这导致在学习网络低维表示的过程中无法提供充分有效的监督。针对这一问题，提出了一种双通道半监督网络表示学习模型，该模型以自编码器为基本框架，由自监督和半监督两个信息传递通道构成。自监督信号与标签信息分别在两个通道中对网络表示映射关系的建立提供指导，同时二者之间形成信息互补与增强。考虑到两个通道间可能存在信息冗余，在互信息视角下设计了冗余识别与消除机制。在此基础上 ...
杜航原, 谢富中, 王文剑, 白亮
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