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Wildlife Letters, Volume 2, Issue 4, Page 169-178, December 2024.Canada Warblers are declining sharply across their range throughout several genetically distinct population units, but habitat preferences are unknown for the population segment occurring in Pennsylvania, United States. We addressed this knowledge gap by leveraging machine learning methods and a large existing acoustic data set to uncover several ...
Chapin Czarnecki +4 more
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Gaoya dianqi, 2023 为打破国外商业软件对数字孪生技术的垄断，掌握具有自主知识产权的仿真模型降阶技术，推动自主可控的数字孪生平台在电力行业的发展布局，文中基于国产多物理场仿真软件，针对±800 kV干式平波电抗器的绝缘校核仿真进行了数值计算模型的高效降阶算法研究。通过有限元模型的参数化计算获取样本数据集，并采用PLS(偏最小二乘法)和GP(高斯过程)两种机器学习算法进行降阶模型的训练和优化，最后从计算精度和计算效率两个方面对机器学习模型的降阶效果进行了对比评估。研究结果表明：机器学习降阶模型获得了较高的计算准确度和效率 ...
杨国华, 王文豪, 陈蕾, 李学宝
doaj
Research and Application of Face Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks [PDF]
, 2016 人脸识别是计算机视觉领域中研究的热点之一，不仅是因为以自然脸为研究对象是非常有挑战性的，而且有很多应用需要将人脸识别作为第一步。近年来，随着智能手机的普及，每天有成千上万的照片被上传到社交网络平台，如微博、微信等等，其中包括大量的人脸照片。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。本文以深度学习的方法在人脸识别中的研究与应用为研究对象。 论文首先介绍了研究的背景和意义 ...
万经勇
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Methods in Ecology and Evolution, Volume 15, Issue 10, Page 1757-1763, October 2024.Abstract Large language models (LLMs) are a type of artificial intelligence (AI) that can perform various natural language processing tasks. The adoption of LLMs has become increasingly prominent in scientific writing and analyses because of the availability of free applications such as ChatGPT. This increased use of LLMs not only raises concerns about
Natalie Cooper +4 more
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Gaoya dianqi, 2017 为有效克服变压器不完备故障样本数据对故障诊断结果的影响,文中构建了一种基于粗糙集的人工鱼群极限学习机变压器故障诊断方法,该方法首先运用粗糙集对决策表中的16个条件属性进行约简;其次,根据最简规则表对训练样本进行编码,利用已编码的训练样本对极限学习机进行训练,并运用人工鱼群优化方法对极限学习机的权值及阈值进行优化;最后,利用训练好的极限学习机方法对编码好的样本进行故障诊断。该方法将粗糙集在不完整数据方面所具有的优良特性与极限学习机优良的泛化能力有机融合,以有效提高故障诊断精度。经实例对比分析表明 ...
雷帆 +4 more
doaj
Zhongguo youzhi市场上存在利用低价食用植物油掺伪或冒充高价食用植物油的现象，机器学习算法可应用于食用植物油的掺伪鉴别中。旨在为食用植物油掺伪鉴别研究中算法选择提供一定的理论依据，简要介绍了机器学习算法的分类及其在食用植物油掺伪鉴别中应用的流程，并对国内外机器学习算法在橄榄油、山茶油及其他植物油掺伪鉴别中的应用进行分析总结，同时探讨了支持向量机、随机森林、逻辑回归、人工神经网络、主成分分析等机器学习算法在食用植物油掺伪鉴别研究中的优缺点。需要综合考虑数据的特点、模型的性能和实际应用的需求选择合适的机器学习算法 ...
吕壮，黄金，兰梓溶，代婷玉，许宙，陈茂龙，焦叶，文李，程云辉，丁利 LYU Zhuang, HUANG Jin, LAN Zirong, DAI Tingyu, XU Zhou, CHEN Maolong, JIAO Ye, WEN Li, CHENG Yunhui, DING Li
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Document Clustering and Distributed Representation In E-commerce Text Analysis [PDF]
, 2016 买家评论文本数据是电子商务领域一种重要的数据形式。利用评论文本数据，通过文本聚类、情感分析等常用的文本挖掘方法，电商卖家可以直接了解顾客对产品的态度与建议，提取顾客关注的热点问题，进行顾客分类、实现精准营销，指导生产和服务等；买家可以提取所关注属性的相关评价，了解舆论情感倾向，提高购物决策效率。但是大数据环境下海量文本的出现给文本数据的有效利用带来了一定的困难，给电子商务文本聚类和情感分析带来了新的挑战。现有的常用文本聚类方法、主题模型等都不能很好地实现海量文本有效信息快速提取 ...
蔡越
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Conservation Biology, Volume 38, Issue 3, June 2024.Abstract Ecosystem state transitions can be ecologically devastating or be a restoration success. State transitions are common within aquatic systems worldwide, especially considering human‐mediated changes to land use and water use. We created a transferable conceptual framework to enable multiscale assessments of state resilience and early warnings ...
John T. Delaney, Danelle M. Larson
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Gaoya dianqi, 2015 机械故障是高压断路器运行过程中的主要故障之一,对高压断路器开展机械状态评估与预测,对提高高压开关设备和电网运行可靠性具有重要意义。文中基于支持向量机进行了高压断路器机械状态预测算法的研究。支持向量机是一种统计机器学习算法,以结构风险最小化为训练目标,能够很好地解决过学习、维数灾难、局部最优等传统机器学习算法遇到的问题。在具体的算法实现中,文中利用断路器前几次动作的触头行程和操作线圈电流曲线来预测下一次或者后几次动作数据。利用预测出来的机械动作数据对高压断路器进行故障诊断,可以发现高压断路器潜在的问题 ...
郝爽 +4 more
doaj
Application of machine learning techniques in conceptual design [PDF]
, 2017 2002-2003 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of ...
Tang, MX
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