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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
doaj
Research on Intelligent Optimization of Fiber Bragg Grating Filter and Raman Fiber Amplifier in DWDM System [PDF]
, 2016 随着网络化大数据时代的到来，互联网应用和数据通讯业务的日益剧增，对通信网络的传输容量、速率和带宽提出了更高的需求。为了适应光纤通信系统对高速、大容量、超长距离的传输要求，密集波分复用（DWDM）技术成为一种能够有效挖掘和扩充光纤网络带宽资源并被广泛应用的技术方案。DWDM系统中新型器件的研究和开发进一步推动了光纤传输系统性能的提升。多信道光滤波技术和全波长光放大技术是DWDM突破网络容量瓶颈的两项最核心的技术支撑。其中，多信道光纤布拉格光栅（FBG ...
陈静
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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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Similarity Computation Model and Implementation of Chinese Metaphor Based on Statistics of Attributes [PDF]
, 2016 汉语隐喻计算，是一个跨学科的前沿研究课题。隐喻作为人们认知世界的工具，涉及到自然语言处理中关于语义层面的难题。本文以经典隐喻理论为依托，结合语言学，认知科学，脑科学以及机器学习方式，在大语料库基础上进行统计分析研究，对计算语言学方式下隐喻相似点计算中的主要阶段任务进行了深入的探讨研究。 首先，研究工作从统计自然语言学的角度重新审视隐喻相似点理论的可行性，提出一个汉语隐喻统计模型，并构建了隐喻计算的二段分类任务模型。区别于已有的隐喻识别的人工标注方式，我们利用机器学习对隐喻识别进行最优特征模板的自动抽取 ...
曾华琳
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Research of Biological Macromolecule Sequence Prediction Method Based on Multi-Information Fusion [PDF]
, 2016 随着测序技术的发展，生物大分子序列数量快速积累，迫切需要了解序列所蕴含的重要生命信息。近年来，生物大分子序列的结构与功能研究已经成为生物信息学领域研究的热点问题。目前，基于生物大分子序列和机器学习模型的方法是生物信息学领域中预测序列结构和功能的重要研究手段。本文从如何构建有效的序列向量化方法、分类算法、以及高质量数据集角度出发，对生物大分子序列预测的几个具体问题进行了深入研究，包括蛋白质结构类预测、蛋白质折叠模式类预测、细胞因子与受体相互作用预测、细胞穿透肽预测、以及microRNA前体预测 ...
魏乐义
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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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, 2019 ［目的 / 意义］ 梳理并评述国内外有关科学家评价的方法， 归纳好的做法和经验， 为相关研究机构制定科学家评价方法提供参考。［方法 / 过程］ 从定性、定量和新型评价范式等角度进行梳理， 其中定量研究方法主要包括: 基于论文数和引文数、标准化指标、h 指数及其衍生指数等单指标定量评价方法，基于链接的方法， 替代计量学以及多指标综合评价方法等。定性方法主要从同行评议角度展开， 新型评价范式 主 要 介 绍 了 大 数 据 时 代 基 于 人 工 智 能 和机器学习的科学家评价新范式。［结果 / 结论 ...
刘强, 陈云伟
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The research of machine learning in quantitative investment [PDF]
, 2017 近些年，量化投资问题受到广泛关注.本文主要探讨机器学习在量化投资领域方 面的应用.本文主要利用决策树算法对中证500成分股进行研究，找出其中具有超额收 益的股票，构建出投资组合.我们应用了SMOTE、CART、RandomForests等机器学习 算法进行模型构建.同时还对比了其他机器学习算法在该数据集上的表现.发现我们 的算法具有较好的表现.In recent years, the issue of quantitative investment has been widely concerned ...
赵汝鑫
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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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基于粒子群优化BP神经网络的中空夹层钢管混凝土柱轴压承载力研究
Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023 由于圆中空夹层钢管混凝土（CFDST）柱的承载力受多种参数和钢管与混凝土之间复杂的非线性相互作用影响。为此，本文采用PSO-BP混合神经网络算法对圆CFDST的轴压承载力进行了研究。挑选了167组数据建立数据库，选取8种影响因素作为输入层参数和轴压承载力作为输出层参数，分别建立了BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型。此外，将两个机器学习模型与三种规范进行比较，表明两种机器学习模型比三种规范有着更高的精度。其中，PSO-BP神经网络模型有着最好的预测性能，更有助于预测CFDST的轴压承载力 ...
赵均海, 华林炜, 王昱
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