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随机森林算法研究综述
吕红燕;冯倩;随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法,具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,而且不容易出现过拟合,在医学等领域具有广泛的应用。首先介绍了随机森林算法的原理和性质,然后综述了近几年来随机森林算法的改进研究及应用领域,最后对随机森林算法研究做出了总结。
基于深度学习的图像识别技术研究综述
张琦;张荣梅;陈彬;本文介绍了基于深度学习的图像识别算法,包括R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO以及SDD算法,讨论了深度学习在人脸识别、车牌识别和医学图像识别方面的应用,最后对深度学习图像识别技术的研究提出了问题与展望。
Kmeans聚类分析算法中一个新的确定聚类个数有效性的指标
李双虎,王铁洪K means算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一。然而,该算法通常受到初始聚类条件的影响。关于这个问题的详细讨论可参看文献[1]。该算法的另一个不足之处是,聚类数目K必须作为参数由用户提供。笔者提出了一个新的有关聚类有效性的度量指标和优化的K means算法。它能自动确定最佳聚类个数。
基于机器学习的股票预测研究综述
张倩倩;林天华;祁旭阳;赵霞;越来越多的学者投入到股市预测的研究中,探求股市发展规律,也不断有新的科学技术应用到股市预测,以求能够预先掌握其发展趋势。本文对各种股票预测方法研究进行综述。介绍了基于传统时间序列、隐马尔可夫模型等传统预测模型,以及基于机器学习、深度学习的决策树、神经网络、组合模型等新型创新模型,并介绍了各模型的优缺点,总结了基于神经网络的股票预测模型的基本步骤。最后,对股票预测研究方法做出总结与展望。
语音增强技术研究综述
曹丽静;语音增强是语音识别的重要组成部分,它是将尽可能纯净的原始语音从嘈杂的语音中提取出来。其目的是提高语音质量,从而提高语音识别的准确率。笔者在总结近年来的语音增强的相关算法的基础上,将这些算法进行分类,分为基于数字信号处理的方法和机器学习的方法。本文介绍了基于数字信号处理和基于机器学习的语音增强算法,并总结了几种常用语音增强算法的优缺点,最后提出了语音增强算法进一步研究方向。
基于Spark的电影推荐系统设计与实现
高双喜;曹淑服;孙永明;本研究针对互联网上影视作品数量的指数级增长，提出一种基于Spark分布式框架的电影推荐系统，以解决日益严重的电影信息过载问题。系统利用Spark平台作为计算框架，通过ALS协同过滤算法构建一个电影推荐模型，并使用MovieLens数据集进行了训练。实验结果表明，该系统可根据用户历史数据和实时动作快速准确预测用户个人喜好，同时也解决了传统推荐系统的数据稀疏性和冷启动问题。
图神经网络技术研究综述
李甜甜;张荣梅;张佳惠;近年来，深度学习已成功应用于图像处理、自然语言理解等领域，在图像、语音、文本等形式的数据上获得较好效果。但深度学习一直无法很好地对于图形式的非结构化数据进行有效的适配。而作为一类主要用于描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广阔的应用场景，例如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中数据多以图的形式出现。于是，将深度学习技术迁移到图数据处理的图神经网络技术于2005年被提出，并且受到了非常广泛的关注。本文对图神经网络技术进行综述，首先梳理了图神经网络相关的背景知识，介绍了四个主要的图神经网络模型原理、主要应用领域以及开放资源，最后分析了图神经网络面临的主要问题。
基于卷积神经网络的图像检测识别算法综述
曾文献;张淑青;马月;李伟光;介绍了卷积神经网络与图像识别的前置技术,对主流图像检测算法进行了综述,对比了主流算法模型在voc2007+2012和COCO数据集中的性能,接着讨论了图像识别算法的部署及应用,最后对卷积神经网络下的图像检测与识别算法进行了总结与展望。
Aspen Plus模拟与优化炔醛法生产1,4-丁二醇的研究
李自恒;王浩宇;1,4-丁二醇(BDO)是一种重要的有机化工原料，本文选择炔醛法生产技术路线来合成BDO。为得到更优异的BDO合成工艺流程，采用Aspen Plus软件进行流程模拟，建立反应和精馏工段模拟流程，同时对加氢反应器和BDO精制塔进行详细设计。并根据工业操作数据，对BDO生产过程进行模拟与优化。结果表明所生产的BDO纯度可达99.97wt%,且该路线具有高转化率、高选择性、低能耗的优势。
智能推荐系统研究综述
陈彬;张荣梅;随着互联网的飞速发展,出现了信息过载现象,如何从规模庞大的数据之中为用户推荐出其想要的项目是人工智能领域的一个研究热点。本文综述了推荐系统的发展历程,提出了智能推荐系统的结构框架,分析了比较流行的几种智能推荐技术的核心思想及其优缺点,最后分析了智能推荐技术面临的瓶颈和新的挑战。
