(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 107392852 A(43)申请公布日 2017.11.24(21)申请号 CN201710557157.8(22)申请日 2017.07.10(71)申请人 深圳大学    地址 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号(72)发明人 王旭 温炜杰 江健民 (74)专利代理机构 深...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 107392248 A(43)申请公布日 2017.11.24(21)申请号 CN201710599975.4(22)申请日 2017.07.21(71)申请人 重庆青山工业有限责任公司;重庆科技学院    地址 402776 重庆市璧山县青杠街道(72)发明人 利节 龚为伦 刘松 姜艳军 孙宇...

软件工程形式化方法 z 语言软件工程是一个复杂而庞大的领域，要确保软件系统的正确性和可靠性，需要采用各种形式化方法。形式化方法是一种严格、精确的描述和分析系统的方法，其中最著名的是Z语言。1. 什么是形式化方法形式化方法是一种使用数学符号和形式化规范来描述和分析软件系统的方法。它能够捕捉系统的各个方面，从而确保系统的正确性和可靠性。形式化方法可以消除歧义和模糊性，提供严格的语法和语义定义，并进行可...

stata中做事件研究法omitted because of collinearity -回复问题并解释。Stata中做事件研究法omitted because of collinearity]事件研究是一种静态面板数据分析方法，可以用来研究时间较短但强度较大的事件对特定目标的影响。在Stata中，进行事件研究需要使用韦伯分布或对数正态分布，并且数据中不能够存在共线性。本文将围绕着Stata中做事...

机器学习算法如何防止过拟合问题在机器学习的领域中，过拟合是一个常见且棘手的问题。简单来说，过拟合就是模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。这就好比一个学生在做练习题时，因为对练习题的答案记得太熟，以至于在真正的考试中遇到稍有变化的题目就不知所措。那么，我们该如何防止这种情况的发生呢？首先，让我们来了解一下为什么会出现过拟合。一个主要的原因是模型过于复杂。想象一下，我们试图...

186 •电子技术与软件工程  Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique●基金项目：基于步态触觉特征的身份识别（201810372002）资助。【关键词】多标记学习 模糊互信息 Lasso 算法 特征选择多标记学习广泛应用于机器学习、人工智能等方面。在多标记学习中，数据集往往具有高...

4.2　惩罚线性回归：对线性回归进行正则化以获得最优性能1154.1.5　稀疏解稀疏解意味着模型中的许多系数等于0，这也意味着在线预测时，相乘以及相加的次数会减少。更重要的是，稀疏模型（非0的系数较少）更容易解释，即更容易看到模型中的哪些属性在驱动着预测结果。4.1.6　问题本身可能需要线性模型最后一个使用惩罚线性回归的原因是线性模型可能是解决方案本身的需要。保险支付可以作为需要线性模型的一个例子...

22春南开大学《数据科学导论》在线作业一答案参考1. 标准BP算法是在读取全部数据集后，对参数进行统一更新的算法。(  )A.正确B.错误参考答案：B2. MapReduce中的Map和Reduce函数使用(  )进行输入输出A.key/value对B.随机数值C.其他计算结果参考答案：A3. 以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是(  )。A.c'B.'r...

林业工程学报，２０２３，８（６）：１４５－１５３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤＯＩ：１０．１３３６０／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０２３０４０２８收稿日期：２０２３－０４－２４㊀㊀㊀㊀修回日期：２０２３－０８－０２基金项目：国家自然科学基金（６２０７２２４６）㊂作者简介：高源，男，研究方向为深度学习㊁林火识别等㊂通信作者：业巧林，男，教授㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｑｌｃ...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 103116148 A(43)申请公布日 2013.05.22(21)申请号 CN201310035140.8(22)申请日 2013.01.30(71)申请人 上海理工大学    地址 200093 上海市杨浦区军工路516号(72)发明人 周小龙 聂生东 王远军 张英力 杨培强 (74)专利...

解码表达校正翻译过程正则化英文第一个翻译人是谁我已经懒得调查，因为出于反感。只能说那帮翻译者文科水平很差，却自以为是，臭词滥用，总想拽点古文，却不知词选得很不地道。这个正则据说从古文中得来。我们翻译国外词汇，按照原意简单通俗的翻译其实是很好的方式，但中国的在计算机领域的翻译者很自傲，自己创造不出先进的方法，却能搞出特性的翻译，让很多人云里雾里，甚至可能会误导学习者。这个正则表达式是regulare...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113901806 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111247073.7(22)申请日 2021.10.26(71)申请人 信雅达科技股份有限公司    地址 310051 浙江省杭州市滨江区江南大道3888号信雅达科技大厦(72)发明人 操玉琴 张姗 宣明...

人工智能自然语言技术练习(试卷编号1161)1.[单选题]下列关于中文分词方法的描述中，属于基于词典的分词方法的是()A)在分析句子时与词典中的词语进行对比，词典中出现的就划分为词B)依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次数越高就越可能组成一个词C)让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和规则进行学习，然后分词D)依据词语与词语之间的空格进行分词答案:A解析:2.[单选题]梯度下降是...

正则查英语单词正则表达式（Regular Expression）是一种用来描述、匹配、筛选文本的强大工具。在英语文本处理中，正则表达式可以快速准确地查英语单词，帮助我们进行文本分析、翻译、学习等各种工作。本文将介绍如何使用正则表达式进行英语单词的查。一、正则表达式基础在学习如何使用正则表达式查英语单词之前，我们先来了解一些正则表达式的基础知识。1. 元字符元字符是正则表达式中具有特殊含义的...

数据库中用正则表达式剔除所有英文问题：在数据库中，如何使用正则表达式剔除所有英文字符回答：1. 首先，我们需要明确什么是正则表达式。正则表达式是一种用来描述字符模式的工具，可以用来匹配、查和替换文本中的特定字符序列。它可以帮助我们在数据库中进行复杂的字符匹配和筛选操作。2. 要剔除所有英文字符，我们可以使用正则表达式来匹配并删除这些字符。在大多数数据库管理系统中，都支持使用正则表达式进行模式匹配...

正则表达式是一种强大的文本处理工具，它能够帮助我们在大量的文本中快速地匹配和提取我们需要的信息。正则表达式基于特定的语法规则，通过使用这些规则，我们可以更加灵活地进行文本匹配和处理，而不仅仅局限于简单的字符串搜索。在本文中，我将着重介绍正则表达式在匹配英文单词和英文标点符号时的应用。1. 英文单词的匹配在正则表达式中，我们可以使用特定的符号和语法规则来匹配英文单词。我们可以使用`\b\w+\b`来...

深度学习技术中的模型搜索方法与实现细节深度学习技术在近年来取得了显著的成功，为各种领域的问题提供了强大的解决方案。然而，设计一个高效的深度神经网络模型是一项复杂而耗时的任务。为了降低设计时间和人力成本，研究人员们提出了各种模型搜索方法和实现细节，以自动化和优化模型设计过程。本文将介绍几种常见的深度学习模型搜索方法，并讨论其在实现细节方面的一些重要考虑因素。一、模型搜索方法正则化网络1. 遗传算法：...

图像分割方法应用于施工现场物体的识别林庆达;陈敏;禤亮;吴舟舟【摘 要】复杂场景中的图像分割是当前图像分割中的一个难点,给分割算法带来了更大的挑战.基于深度学习的算法基于统计学理论,相比传统的神经网络,深度学习能够进行更深层次的学习,因此准确率大大提升,本文研究了一种深度信念网模型,加入drop out策略,并且进行改进,最后把模型应用于施工现场勾机的图像分割与识别.实验证明,改进的深度信念网模型...

RNN微分方程拟合MATLAB实现近年来，随着深度学习在各个领域的广泛应用，人们对于利用神经网络模型进行微分方程拟合的研究越来越深入。其中，循环神经网络（RNN）作为一种能够捕捉时间序列信息的神经网络结构，被广泛应用于时间序列预测、自然语言处理等领域。本文将从实际应用的角度出发，探讨如何利用RNN实现微分方程的拟合，并使用MATLAB进行实现。一、RNN简介RNN是一种具有循环连接的神经网络结构，...

基于LSTM神经网络的股票价格预测    基于LSTM神经网络的股票价格预测    随着大数据和人工智能技术的快速发展，许多金融领域开始尝试将这些技术应用于股票市场的预测中，以提供更准确的股票价格预测。其中，基于LSTM（Long Short Term Memory）神经网络的股票价格预测成为研究的热点之一。LSTM神经网络具有长短期记忆的能力，能够更好地捕...

基于深度学习的图像识别算法的研究与优化第一章 前言图像识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向。随着深度学习技术的发展，图像识别技术得到了极大的提升。本文将围绕基于深度学习的图像识别算法进行研究与优化展开。第二章 深度学习图像识别算法2.1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中应用最为广泛的一种图像识别算法，其结构和数据处理方式与...

支持向量机与神经网络算法的对比分析    支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和神经网络（Neural Network，NN）是两种常用的分类算法，分别属于非线性分类和深度学习领域。下面我们将从不同的角度对两种算法进行比较和分析。    1. 原理和结构：    支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类方...

全连接层linear的用法 -回复全连接层（linear layer）是深度神经网络中的基本层之一，它也被称为全连接层、密集连接层或线性层。全连接层的主要作用是将输入数据映射到下一层的输出，并应用权重和偏置。本文将深入探讨全连接层的用法和作用，并分步介绍它的实现细节。第一部分：全连接层的作用和用途全连接层是神经网络中最基本的层之一，它在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域中广泛应用。它的主要作用...

使用深度学习技术进行物体检测的步骤及注意事项深度学习技术已成为计算机视觉领域中物体检测的重要方法。它通过训练神经网络模型来识别和定位图像中的物体。在本文中，我们将介绍使用深度学习进行物体检测的一般步骤，并强调注意事项。正则化网络步骤一：数据收集和准备物体检测的关键是要有足够的标注数据进行训练。通常需要大量包含物体标注的图像，其中标注信息可以是边界框、像素级的语义分割或实例分割。对数据进行清洗、预处...

一种改进的RBF神经网络学习算法引言：无论是传统的人工神经网络还是深度学习算法，都在各个领域中取得了较好的应用效果。其中一种常见的神经网络模型是径向基函数神经网络(RBF神经网络)，它具有良好的函数逼近能力。然而，传统的RBF神经网络算法仍然存在一些问题，如网络结构的选择和训练方法不够稳健等。因此，本文提出了一种改进的RBF神经网络学习算法，从网络结构的选择、参数初始化和训练方法三个方面进行了改进...

dropout法 -回复什么是dropout法？如何应用dropout法？以及dropout法的优点和局限性。一、什么是dropout法？在机器学习中，dropout法是一种用于防止神经网络过拟合的正则化技术。它通过在训练过程中随机将一部分神经元及其连接断开，从而减少神经网络中神经元之间的相互依赖关系，提高泛化能力，减少模型的过拟合现象。二、如何应用dropout法？1. Dropout层的引入在...

一种基于图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法摘 要：本文提出一种结合图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法。传统的相位恢复方法主要分为基于解析信号与基于正则化的方法。然而这些方法大多数都依赖于对待恢复图像的先验知识，并且存在一定的局限性。因此本文提出的方法可克服这些局限性。该方法首先针对微弱信号的干扰，使用离散小波变换进行噪声去除。同时提出一种基于大量图像集的图像融合技术，以弥补传统方法图像信息不足...

微调预训练神经网络模型的技巧与实践在深度学习领域，预训练神经网络模型已经成为了一种非常流行的方法。通过在大规模数据集上进行预训练，可以使得神经网络模型具备更好的初始参数，从而提高模型在特定任务上的性能。然而，预训练模型并不一定能够直接应用于所有的任务，因此需要进行微调。本文将介绍一些微调预训练神经网络模型的技巧与实践。首先，我们需要选择一个合适的预训练模型。目前，常用的预训练模型有BERT、GPT...

基于LSTM神经网络的股票预测系统的研究    基于LSTM神经网络的股票预测系统的研究    摘要：随着科技的发展，人们对于股票市场的预测需求越来越迫切。为了提高股票预测的准确性，本文基于长短期记忆（LSTM）神经网络，设计了一种股票预测系统。首先，对股票数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和特征工程。然后，构建了LSTM神经网络模型，通过训练和优化模型参...

ChatGPT技术的语言模型选择与训练方法引言现如今，自然语言处理中的大多数任务都离不开语言模型。而最近，一种名为ChatGPT的技术引起了广泛的关注。ChatGPT是由OpenAI开发的一种用于自动与用户进行对话的语言模型。它通过深度学习方法来训练，使其能够生成连贯、合理的对话回复。然而，选择适当的语言模型并进行有效的训练是ChatGPT技术的关键所在。本文将就ChatGPT技术的语言模型选择与...