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He jishu随着高能核物理研究进入多维度、高复杂度数据分析阶段，深度学习技术正逐步成为理解极端条件下核物质行为的关键工具，并推动研究范式从经验驱动向数据驱动的根本转变。本文简要梳理了机器学习在该领域的演进，并着重介绍了深度学习方法在其中的前沿进展：早期（20世纪末至21世纪10年代）研究主要采用人工神经网络和支持向量机等传统算法，通过核质量预测、相变识别等任务验证了机器学习处理核物理问题的可行性，但受限于人工特征提取和计算能力的制约，尚未触及物理特征的自主挖掘；深度学习时代（21世纪10年代至今 ...
张 靖宗 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对汽车低速制动时的蠕动颤振表现主要依靠人工主观评价，存在成本高、耗时长、易受人员主观性影响等问题，提出了一种基于机器学习模型的智能评价方法。首先，研究并提取了颤振信号的特征；其次，采用支持向量机（support vector machine，简称SVM）和K近邻算法（K nearest neighbors，简称KNN）2种机器学习模型进行制动颤振的智能评价；然后，提出基于概率密度特征的特征排序与筛选算法，将特征从39维筛选至11维，以提高机器学习模型的准确率；最后，通过对比试验发现 ...
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Gaoya dianqi为实现电气设备的震后状态快速评估，以保障电力系统的应急决策与灾后恢复顺利进行，文中提出一种基于机器学习的评估方法。以±800 kV干式平波电抗器为研究对象，建立Abaqus有限元模型进行地震响应分析确定其抗震薄弱环节。向有限元模型中输入大量地震波计算获得用于建立评估模型所需的机器学习数据集，采取相关性分析法剔除冗余特征，选取不同机器学习算法比较其评估性能，并通过SHAP（shapley additive explanations）解释评估模型，以此避免机器学习模型的“黑箱”特性。结果表明 ...
叶芳怡, 刘匀, 朱旺, 谢强
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智能科学与技术学报, 2021 进化集成学习结合了集成学习和进化算法两方面的优势，并在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域被广泛应用。首先对进化集成学习算法的理论基础、组成结构及分类情况进行了概述。然后根据进化算法在集成学习中的优化任务，从样本选择、特征选择、集成模型参数组合优化、集成模型结构优化以及集成模型融合策略优化几个方面对当前进化集成学习领域的一些代表性研究成果进行了详细的综述，并分析和总结了各种进化集成学习算法的特点。最后对现有的进化集成研究的优缺点进行探讨，并给出了未来的研究方向。
胡毅 +4 more
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Zhongguo cuzhong zazhi心脑血管疾病是全球主要的致死和致残病因之一。尽管医疗技术不断进步，心脑血管疾病的诊治仍存在许多亟待解决的问题，人工智能与机器学习的出现为应对这些问题提供了新途径。美国心脏学会2024年发布的科学声明从影像分析、心电图判读、床旁监护、可穿戴设备、基因组学及电子健康记录等方面介绍了人工智能与机器学习在临床中的应用及面临的挑战。本文对该指南进行介绍，并分析人工智能与机器学习在脑血管病领域中应用的优势，为我国未来在这一领域的研究提供参考。 Abstract: Cardiovascular and ...
孟令涉1，王春娟1，2 (MENG Lingshe1, WANG Chunjuan1,2 )
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[Application and prospect of machine learning in orthopaedic trauma]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za Zhi, 2023 Tian C +5 more
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He jishu本文利用基于决策树的机器学习算法——LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）研究偶偶核体系的重离子熔合反应的截面（Cross Section，CS）。机器学习算法的输入特征量包括与原子核基本性质相关的物理量（如弹靶核的质子数、质量数、2+和4+态激发能量等）以及从唯象理论模型计算得到的CS，输出量为熔合截面。研究发现，当输入特征量中不包含唯象模型计算的CS时，在训练集上LightGBM预测的CS与实验值的平均绝对误差（Mean Absolute Error ...
李 志龙, 王 永佳, 李 庆峰
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Gaoya dianqi, 2022 电力变压器是电网运行非常重要的主设备，目前电力变压器现有运维相关的信息化手段和软硬件产品缺少较好的故障隐患预测能力，常规的机器学习方法需要大量的有效样本数据，对电力变压器只有少量故障数据可用的现实情况提出了挑战。文中以知识图谱技术为基础，结合梯度提升决策树，提出了结合变压器故障各影响因素以及历史运行数据的知识图谱少样本训练及故障预测方法。该方法在有限的变压器故障特征数据可用情况下，能够从一小组高维数据中学习，并在高准确率下实现对变压器的安全状态评估及故障分析。实验结果表明：该方法相对于人工神经网络 ...
董理科, 白鹭, 武娜, 杨冬冬
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2014 病理学是研究疾病的病因、发病机制、病理变化、结局和转归的医学基础学科,是基础医学与临床医学之间的桥梁学科,是医学生成长为临床医生的必修课程。病理学的教学一般包括理论课和实习课两部分。实习课主要是通过观察人体组织和器官的大体标本及病理切片的形态变化,充分理解和验证理论课内容,达到形态与机能、局部与整体、理论与实践相结合的目的,是病理学教学实践中的重要组成部分[1]。近年来,随着计算机技术的迅猛发展 ...
李艳茹 +4 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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