(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 109472419 A(43)申请公布日 2019.03.15(21)申请号 CN201811372850.9(22)申请日 2018.11.16(71)申请人 中山大学    地址 510275 广东省广州市新港西路135号(72)发明人 任江涛 赖超杰 (74)专利代理机构 深圳市世纪恒程知...

语⾳合成技术（深度学习⽅法简介）语⾳合成技术（深度学习⽅法简介）⼀、定义语⾳合成（Text-To-Speech，简称 TTS），⼜称⽂语转换技术，是将⽂字信息转变为可以听得懂的、流利的语⾳输出的⼀种技术。其与我们⽐较熟悉的语⾳识别技术（Automatic Speech Recognition，简称 ASR）⽬标相反。ASR 是将声⾳转化为⽂字，类⽐于⼈类的⽿朵；⽽ TTS 则是将⽂字转化为语⾳（朗...

基于敏感信息检测与分层分级审批数据防泄漏模型作者：常津铭 杨新涛 周晓伟 陈青钦 付恒来源：《中国信息化》2023年第11期        随着信息技术的快速发展，企业日常生产经营过程中产生的数据呈现出井喷式增长。海量聚集的数据对国家安全、经济发展、社会治理以及人民生活等都造成了明显变化，这导致数据安全的重要性提升到了前所未有的高度。如何保障数据安全不仅涉及...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书正则匹配省(10)申请公布号 CN 112966075 A(43)申请公布日 2021.06.15(21)申请号 CN202110204827.4(22)申请日 2021.02.23(71)申请人 北京新方通信技术有限公司    地址 100089 北京市海淀区文慧园北路8号庆亚大厦A601(72)发明人 孙譞 詹舒波...

自然语言处理 地名分词正则匹配省1. 正则表达式：使用正则表达式可以匹配常见的地名模式，例如国家、省、市、县、镇等的命名规则。通过定义相应的正则表达式，可以将文本中的地名提取出来。2. 词典匹配：构建一个包含常见地名的词典，然后在文本中进行匹配。可以使用字符串匹配算法或词袋模型来查与词典中的地名匹配的文本片段。3. 地名库：利用现有的地名数据库或在线地图服务，将文本与地名库进行比对，提取出其中的...

一、通过正则表达式提取```pythonimport redef extract_date(id_card):pattern = r'^(\d{4})(\d{2})(\d{2})'match = re.match(pattern, id_card)if match:year = up(1)month = up(2)day = up(3)retu...

《专利问题理解模型与算法研究》篇一一、引言随着知识经济时代的到来，专利保护成为技术创新与发展的重要保障。专利问题的理解和处理对于科研人员、企业乃至整个社会都具有深远的意义。本文旨在探讨专利问题理解模型与算法的研究，为专利问题的解决提供新的思路和方法。二、专利问题理解的重要性专利问题涉及到技术、法律、经济等多个领域，具有复杂性、多维度、动态变化等特点。准确理解专利问题，对于避免侵权、维护权益、推动技...

法律案件要素识别混合专家大模型一、项目概述................................................2  1. 项目背景..............................................3  2. 项目目标..............................................4  3...

正则匹配原理感知器算法的基本原理与应用感知器算法是一种简单而有效的机器学习算法，于1957年被Frank Rosenblatt所提出。在过去几十年里，感知器算法一直被广泛应用在识别模式，分类数据和垃圾邮件过滤等领域。本文将会介绍感知器算法的基本原理，如何使用感知器完成模式分类，以及如何优化感知器算法。感知器算法的基本原理感知器算法基于神经元（Perceptron）模型构建，神经元模型的基本原理是对...

常用的提取方法及其原理常用的提取方法有：1. 关键词提取  关键词提取是从文本中自动识别和获取出具有代表性的词汇。常用的关键词提取算法有TF-IDF算法和TextRank算法。  TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法根据一个词在文档中的出现频率以及在整个语料库中的出现频率来判断其重要性，即词频-逆文档频率。通...

第一章的题目填空题1、常见的机器学习算法有_________、___________、___________（随意列举三个）答：逻辑回归、最大熵模型、k-近邻模型、决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、降维、聚类、深度学习2、del_selection中的train_test_split函数的常见用法为______,______,______,__...

深度学习中“过拟合”的产生原因和解决方法深度学习是一种机器学习技术，通过模拟神经网络的工作原理来进行模型训练和预测。然而，深度学习模型容易受到过拟合问题的影响，即在训练数据上表现良好，但在新的测试数据上表现较差。为了提高模型的泛化能力，我们需要了解过拟合的产生原因和解决方法。过拟合的原因主要包括以下几个方面：1.训练数据不足：如果训练数据太少，模型就容易过于复杂地匹配训练数据，从而无法进行准确的泛...

聊天功能实现原理聊天功能的实现原理可以分为三个方面来介绍：NLP（自然语言处理）、机器学习和模型训练、以及数据存储和检索。1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP是指计算机处理和理解人类语言的领域。聊天功能的实现离不开对用户输入的文本进行语义解析、实体识别和情感分析等处理。-语义解析：将用户输入的文本解析成机器可理解的含义，通过词法分析、句法分析...

人工智能基础(习题卷10)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]RPA在流程设计过程中，优先使用哪种方式设计流程 （）。A)可视化控件操作B)图片识别C)手写代码答案:A解析:2.[单选题]大小为 1024X1024，灰度级别为 256 的图像文件大小为( )。A)1MBB)2MBC)6MBD)8MB答案:A解析:3.[单选题]Teacher(f...

随机森林算法介绍及R语言实现随机森林算法介绍算法介绍： 简单的说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每棵树之间是没有关联的。得到一个森林后，当有一个新的样本输入，森林中的每一棵决策树会分别进行一下判断，进行类别归类（针对分类算法），最后比较一下被判定哪一类最多，就预测该样本为哪一类。 随机森林算法有两个主要环节：决策树的生长和投票过程。决策树生长...

随机森林算法和grandientboosting算法随机森林算法和梯度提升算法（Gradient Boosting）是机器学习领域中常用的两种集成学习算法。它们都属于决策树的改进版，通过结合多个基模型的预测结果来提高整体模型的性能。本文将从介绍算法原理、优缺点、应用场景等方面分析随机森林算法和梯度提升算法的特点，帮助读者更好地理解和应用这两个算法。一、随机森林算法（Random Forest）随机...

基于随机森林的数据分类算法改进随机森林是一种强大的数据分类算法，它通常用于处理高维数据和特征选择。这种算法依赖于大量的决策树来对数据进行分类，每个决策树都在一个随机的子集上进行训练。然后，每个决策树都会投票表决分类结果。这种方法在许多情况下都非常有效，但是在某些情况下，随机森林的性能并不好。在这种情况下，人们可以通过改进随机森林算法来提高它的性能。改进随机森林的方法有很多，我们可以从以下几个方面入...

人工智能中的智能识别与分类技术    人工智能近年来得到了广泛应用和发展，其中智能识别与分类技术作为其中的重要组成部分，在各个领域都有着重要作用。智能识别与分类技术能够帮助人们更加高效地处理和分析大量数据，为决策提供支持以及解决问题提供解决方案。本文将重点讨论的应用和发展，解析其中的关键技术和挑战，并探讨未来的发展方向。    一、智能识别与分类技术的基本概...

第５０卷　第９期              　激光与红外Ｖｏｌ．５０，Ｎｏ．９　２０２０年９月              ＬＡＳＥＲ　＆　ＩＮＦＲＡＲＥＤＳｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０２０  文章编号：１００１ ５０７８（２０２０）０９ １０８１ ０７·红...

随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来进行分类或回归。它在处理低维数据时表现出，但在高维数据下可能出现性能下降的问题。本文将探讨如何解决随机森林模型在高维数据下的性能问题。降维处理一种常见的解决高维数据下性能问题的方法是降维处理。通过降维，我们可以消除一些无关的特征，从而减少模型的复杂度，提高模型的性能。常见的降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）...

风控模型测试方案风控模型是用于评估和预测潜在风险的一种工具。在进行风控模型测试时，可以采取以下方案：1. 数据准备：准备包含历史数据的样本集，包括正常和异常情况下的数据。确保数据集的质量和完整性。2. 特征选择：根据业务需求和领域知识，选择适当的特征变量用于模型训练和测试。使用特征选择方法，如相关性分析、信息增益等，排除冗余和无关的特征。正则化随机森林3. 模型选择：根据业务需求和数据特点，选择适...

基于随机森林的大数据分析技术研究正则化随机森林随波逐流，不如顺势而为。如今，数据已经成为了企业运营和市场判断的重要依据，而大数据分析技术的应用则是实现数据价值的必由之路。在众多的数据分析方法中，基于随机森林的大数据分析技术具有一定的研究和应用前景。随机森林是一种集成学习方法，它是一种决策树的集合。该模型利用许多小的决策树组成一个大型的模型，然后利用投票、平均值、平均值、众数等方式提高整个模型的准确...

如何使用机器学习算法进行恶意代码检测引言恶意代码的威胁日益严重，给个人和组织的信息安全带来了巨大风险。传统的基于签名的恶意代码检测方法已经不能满足对新型恶意代码的防御需求。因此，使用机器学习算法来进行恶意代码检测成为一种趋势。本文将介绍如何使用机器学习算法进行恶意代码检测，并探讨其中涉及到的关键步骤和技术。一、特征提取特征提取是机器学习算法在恶意代码检测过程中的重要一步。通过合适的特征提取方法可以...

基于随机森林算法的油气层敏感性损害预测随着油气层开发和利用的不断深入，对油气层敏感性损害的预测变得越来越重要。油气层敏感性损害的预测可以帮助石油行业合理规划开采策略，减少资源的浪费和环境的污染。在油气层敏感性损害预测中，随机森林算法是一种有效的工具，它基于决策树集成的思想，通过随机选择特征和样本的方式，能够准确预测油气层的敏感性损害。一、随机森林算法简介随机森林算法是由多个决策树组成的集成学习算法...

随机森林回归模型的建模步骤    随机森林是一种强大的机器学习算法，可以用于回归和分类问题。在本文中，我们将介绍随机森林回归模型的建模步骤，以帮助读者了解如何应用这一强大的算法来解决回归问题。    1. 数据准备。      首先，我们需要准备用于建模的数据集。这包括收集和清洗数据，处理缺失值和异常值，以及对数据进行特征工程...

R语言随机森林预测模型校准曲线在机器学习中，预测模型的校准性是非常重要的。在实际预测中，我们希望模型的预测结果能尽量接近实际情况，即希望模型的预测概率与实际发生的概率相吻合。而校准曲线则是一种评估模型校准性的常用方法之一。本文将以R语言中的随机森林预测模型为例，探讨校准曲线在模型评估中的作用。1. 随机森林简介随机森林是一种集成学习方法，通过多个决策树的集成来进行预测。在R语言中，我们可以使用ra...

随机森林算法的改进方法随机森林算法是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类、回归等领域。它利用多棵决策树的集成效果，减小了单棵决策树过拟合的风险。但是随机森林算法本身也有一些缺陷，例如对于高维度数据的处理效果不佳、需要进行特征选择等。本文将介绍随机森林算法的一些改进方法，以及它们的优缺点。1. 子空间随机森林（Subspace Random Forest）子空间随机森林是一种改进的随机森林算法，它...

基于随机森林算法的风险预警模型研究随着金融市场的快速发展，金融风险也随之增加，很多机构对于金融风险预警模型的需求越来越迫切。基于随机森林算法的风险预警模型已经被广泛应用于金融市场，具有很高的准确性和可解释性，成为了金融风险预警的一种重要方法。1. 随机森林算法的基本原理随机森林算法是一种用于分类、回归和特征选择的机器学习方法，它基于决策树和随机化的思想，将多个决策树集成为一个强分类器或回归器。随机...

《随机森林算法优化研究》篇一一、引言随着大数据时代的来临，数据挖掘与机器学习技术日益受到关注。随机森林算法作为机器学习领域中的一种重要集成学习方法，因其良好的准确性和稳定性在分类、回归等诸多问题上有着广泛的应用。然而，随机森林算法在实际应用中仍存在一些需要优化的地方，如过拟合问题、计算效率等。本文旨在探讨随机森林算法的优化研究，以提高其性能和效率。二、随机森林算法概述随机森林算法是一种基于决策树的...

随机森林分类模型以及对重要变量的选择正则化随机森林随机森林是一种常用的分类模型，它基于决策树构建而成，通过随机选择特征和样本进行训练，能够有效地提高模型的准确性和泛化能力。在随机森林模型中，有一项重要的工作就是选择重要的变量，这对于模型的性能和解释能力都非常关键。随机森林由多棵决策树组成，每棵树都是一个弱分类器。在训练过程中，随机森林通过对训练集进行有放回抽样得到多个子训练集，然后使用这些子训练集...