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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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Classification of Gene Expression Data Based on Dimension Reduction [PDF]
, 2015 利用基因芯片技术能够做到同时对多到数以万计的基因进行并行分析，随着该技术越来越成熟并得到广泛应用，现在已经有越来越多的基因表达数据测定出来，亟需处理，借助于计算机工具以及机器学习方法对这些大量数据进行分析是现在一个很重要的研究领域。其中，基因表达数据的分类研究是该领域的一个热点，通过分类能够帮助研究者发现正常细胞组织与疾病组织之间基因的本质差异，识别致病基因，对基因型疾病的临床诊断和治疗具有重要的意义。 基因表达数据具有“样本少、维数高、分布不平衡”的特点，这给分类带来了很多的困难和挑战 ...
李亮亮
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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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Design and Implementation of Network Public Opinion Monitoring System [PDF]
, 2016 当今信息技术发展迅速，网络已经成为人们发布、传递和获得信息的主要途径。网民可以通过论坛、博客、微博等交流平台发表自己的见解。网络给人们的生活带来了极大的便捷，甚至改变着人们的生活方式。与此同时，网络信息的快速传播也带来了很多负面影响，人们发表信息的随意性、信息没有经过核实就直接在网络中传播，对社会稳定产生影响。因此，监测复杂网络环境中的舆情，为相关部门提供充裕的应对时间,具有十分重要的理论和应用价值。 本文以在线社会网络为研究对象，通过采用网络爬虫实现对微博、博客、轻博客的数据获取 ...
乔涓
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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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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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Design and Implementation of Data Mining Subsystem Using in Early-warning Supervisory System of Taxpayers [PDF]
, 2015 随着金税工程（二期）的实施，税务部门实现了业务数据省级集中，积累了大量分布在各个应用系统中的涉税信息，是税务部门进行税收分析的重要依据。对税务系统中积累的海量数据进行挖掘，从中提取有价值的信息，建设基于数据仓库的纳税人预警监控系统，成为税收数据分析的必然要求。 本文借助Weka平台，通过其提供的算法接入功能，初步实现了一个可供税务数据挖掘初步使用的子系统，具体功能包括数据预处理，DBSCAN聚类模块，EM聚类模块，和结果显示模块等。最后 ...
兰育平
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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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Hashing binary code embedding algorithm [PDF]
, 2016 近些年来随着移动和PC互联网等大规模数据的爆炸式增长，越来越多的研究人员开始对有效的大规模数据检索问题进行广泛而又深入的研究。通过暴力搜索直接比较查询点和数据库数据点之间的相似性显然是不可行的，因为对海量数据进行暴力搜索对计算和内存都有着极高的要求。针对这一问题，研究人员开始研究基于哈希算法的将原始数据空间中的高维特征数据转换为汉明空间中的低维哈希二值码，并通过计算原始数据在汉明空间中的哈希二值码之间的汉明距离来表征原始数据点之间的相似程度。采用哈希二值码嵌入算法有如下两方面的优势：（1 ...
伍兆盖
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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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