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Research of High-Dimensional Time-Varying Network Analysis Method [PDF]
, 2016 网络分析尤其是相关网络分析方法一直以来应用于多领域的研究当中，在大数据浪潮不断革新数据分析方法的背景下，网络分析也面临着高维数据的处理问题。基于网络结构稀疏性的假定，许多相关研究提出关于高维网络数据的网络结构估计方法，这类方法主要对固定时期内的静态网络结构进行估计。然而，由于大量个体以及不确定影响因素的参与，网络个体间的关联结构也充斥着复杂性，结点间的关联结构也有可能随着时间的推移而发生动态的变化，仅凭借传统的静态网络分析并不能较好地刻画出网络结构的演化特征。 在本文的研究中，在详细论述相关网络理论 ...
张声威
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, 2018 ［目的/意义］针对自动识别论文引用情感问题，提出一种基于引文内容分析的识别方法并进行可视化展示，克服基于简单引用频次计量无法区分不同引用情感的问题。［方法/过程］首先，利用正则表达式抽取出论文全文中的引文内容信息; 然后，利用 TF-IDF 算法筛选出引用情感特征词，结合情感词典，利用情感分析技术对引文内容进行引用情感识别; 最后，利用可视化工具展示出引用情感整体分布情况。［结果/结论］该方法能够有效识别出抗衰老领域论文数据集中引用情感情况。实验结果显示，该领域正面引用占总引用次数的21 ...
刘自强, 廖君华, 白如江
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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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Outlier detection based on random forest [PDF]
, 2007 摘要: 提出一种基于随机森林方法的异常样本 (outliers)检测方法。仿真实验表明 ,与其他 2种基于 距离的异常样本检测技术相比 ,这种方法可以更好地提高模型的准确率 ,且具有较强的鲁棒性 ,在处 理大规模数据集时还能显著地减少计算时间。Abstract: It intr oduces an outliers detecti on method based on random forest . Compared with the other t wo common outliers detecti
林成德, 邱一卉
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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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Guangtongxin yanjiu, 2020 软件定义光网络（SDON）中,控制平面可能遭遇入侵威胁从而对网络的稳定可靠服务供给造成影响。文章针对SDON集中控制平面安全问题提出了一种基于机器学习的入侵检测策略,采用孤立森林算法来检测点异常,采用指数权重移动平均（EWMA）算法来检测序列异常。理论分析和仿真实验结果表明,所提的基于机器学习的SDON检测技术能够实现90%点异常检测准确率和85%序列异常检测准确率。
朱嘉豪 +5 more
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Gaoya dianqi, 2022 气体绝缘金属封闭开关设备的局部放电具有随机性，即使同一类型缺陷仍有较多表观变化形式，传统模式识别构造的特征难以适应其多变性；近年来兴起的卷积神经网络虽具有自适应提取特征的能力，但训练得到性能更好的网络模型一方面需要增加网络深度，另一方面需要更多的数据样本作为支撑。鉴于此，提出了基于在ImageNet数据集上训练的VGG、InceptionV3、Resnet50 3种网络模型迁移学习的GIS局部放电模式识别方法，并将网络提取的特征应用于在小数据集下表现良好的经典分类器SVM ...
唐志国, 曹智, 何宁辉
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Design and Implementation of Hot Topics Discovery System Based on Micro-Blog [PDF]
, 2016 微博已经成为当今社会新一代的媒体标志，因其短暂的发展历程所展现的迅猛之态，引发了众多学者的研究热情。如何在海量微博文本中更快更精确地挖掘数以亿计的用户所讨论的热点话题，具有较强的社会意义和现实意义，因而成为了许多学者们关注的焦点，能够实现对舆论的监控与引导，达到新闻发布的针对性目标。 本文首先采用基于分隔符的方法采集微博原始数据，之后采用具有优秀降维能力，且能挖掘文本潜在语义的LDA模型发现微博文本集中隐含的话题。原始LDA模型需要人为设定话题的个数，难以应用于真实微博数据中。为了能够自适应识别话题数目，
陈晶晶
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Application and Research on Data Mining Technology for Police Information Management [PDF]
, 2015 数据挖掘技术是信息技术的应用，是当下数据库和人工智能领域里研究的热点之一，使各领域积累了海量的数据中获取不易理解的、尚未知晓的、有用的、潜在有效的。在伴随数据仓库技术的发展下,警务信息化建设是实施打击违法犯罪工作和现代科学技术的最佳结合点。警务信息化将已有资源迅速转化为战斗力,这些海量数据的抽取与集成的重要手段,更是新时代新形势下的需要。 本文以公安警务信息为研究背景，在公安信息化工程的建设过程中，首先对公安数据分析整合，机理分析方法与统计分析方法。对各种公安数据进行预处理 ...
郝军
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