(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 112966270 A(43)申请公布日 2021.06.15(21)申请号 CN202110282622.8(22)申请日 2021.03.16(71)申请人 武汉小安科技有限公司    地址 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区东信路数码港E幢一层1126室(72)发明人 兰聪 李允恺...

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...

(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 110765231 A(43)申请公布日 2020.02.07(21)申请号 CN201910964681.6(22)申请日 2019.10.11(71)申请人 南京摄星智能科技有限公司    地址 210000 江苏省南京市经济技术开发区兴智路6号兴智科技园C栋1211室(72)发明人 杨理想...

(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 112966264 A(43)申请公布日 2021.06.15(21)申请号 CN202110222949.6(22)申请日 2021.02.28(71)申请人 新华三信息安全技术有限公司    地址 230001 安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期H2栋541室(72)发明人...

(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...

(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 112861988 A(43)申请公布日 2021.05.28(21)申请号 CN202110237853.7(22)申请日 2021.03.04(71)申请人 西南科技大学    地址 621010 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号(72)发明人 张红英 王迪 楚红雨 (74)专利代理机构...

(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法律条文(10)申请公布号 CN 108563722 A(43)申请公布日 2018.09.21(21)申请号 CN201810290042.1(22)申请日 2018.04.03(71)申请人 有米科技股份有限公司    地址 511400 广东省广州市番禺区小谷围街外环东路232号13栋B232(72)发明人...

(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 108334529 A(43)申请公布日 2018.07.27(21)申请号 CN201710205293.0(22)申请日 2017.03.31(71)申请人 北京安天网络安全技术有限公司    地址 100195 北京市海淀区闵庄路3号清华科技园玉泉慧谷一期1号楼(72)发明人 王鹏 李柏松...

(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 109996232 A(43)申请公布日 2019.07.09(21)申请号 CN201711494742.4(22)申请日 2017.12.31(71)申请人 中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团公司    地址 110179 辽宁省沈阳市浑南新区新隆街6号(72)发明人 王浩 (7...

(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 102685098 A(43)申请公布日 2012.09.19(21)申请号 CN201210045060.6(22)申请日 2012.02.24(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 齐德昱 林伟伟 李剑 (74)专利代理机构 广...

图像识别算法原理解析图像识别是一项基于计算机视觉和人工智能技术的重要任务，通过对图像进行分析和理解，从中提取有用的信息和特征，以便于计算机能够做出正确的判断和决策。图像识别算法是实现这一目标的关键，它涉及到很多复杂的数学和计算模型，下面就让我们来解析一下图像识别算法的原理。1. 特征提取特征提取是图像识别算法中的第一步，它的目的是从图像中提取出能够代表物体特征的信息。常用的特征提取方法包括颜特征...

字符检测原理字符检测的原理是通过识别和判断当前输入的字符是什么，判断字符的方法通常包括以下几种：1. 模式匹配：将输入的字符与预定义的字符模式进行比较。例如，使用正则表达式来匹配特定的字符模式。2. 字符编码：每个字符在计算机中都有一个唯一的编码表示。通过比较输入字符的编码与预定义的字符编码来判断字符的类型。正则匹配原理3. 字符特征：不同的字符有不同的特征。通过比较输入字符的特征与预定义的字符特...

(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 114283914 A(43)申请公布日 2022.04.05(21)申请号 CN202111612637.2(22)申请日 2021.12.27(71)申请人 零氪科技(北京)有限公司    地址 100089 北京市海淀区海淀大街8号A座11层B区(72)发明人 罗立刚 张旸 刘辉 (74)...

(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 112907554 A(43)申请公布日 2021.06.04正则匹配0到15(21)申请号 CN202110261039.9(22)申请日 2021.03.10(71)申请人 珠海格力电器股份有限公司    地址 519070 广东省珠海市香洲区前山金鸡西路(72)发明人 汪进 宋士奇 文皓...

(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 101102363 A(43)申请公布日 2008.01.09(21)申请号 CN200710049472.6(22)申请日 2007.07.09(71)申请人 成都耀邦科技有限责任公司    地址 610021 四川省成都市新鸿路181号信产大厦二楼(72)发明人 吕松 林江 魏灵 张柯 (7...

目录1.背景介绍-------------------------------------------- 11.1.安全背景与挑战------------------------------------------ 12.总体架构-------------------------------------------- 52.1.架构设计-------------------------------...

(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 106156284 A(43)申请公布日 2016.11.23(21)申请号 CN201610483148.4(22)申请日 2016.06.24(71)申请人 合肥工业大学    地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号(72)发明人 汪萌 郝艳宾 洪日昌 蒋建国 (74)专利代理...

(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 108334574 A(43)申请公布日 2018.07.27(21)申请号 CN201810062484.0(22)申请日 2018.01.23(71)申请人 正则匹配哈希值南京邮电大学    地址 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号(72)发明人 李新卫 荆晓远 吴飞 孙莹 (74)...

第１４卷㊀第２期Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．２㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２４年２月㊀Ｆｅｂ．２０２４㊀㊀㊀㊀㊀㊀正则化随机森林文章编号：２０９５－２１６３（２０２４）０２－０１６６－０６中图分类号：ＴＰ３１１．５文献标志码：Ａ基于随机森林优化的神经网络算法在冬小麦产量预测中的应用研究曾健铭，李㊀玥，魏霖静，赵㊀霞，周㊀慧（甘...

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...

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...

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...

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...

Python中的随机森林算法详解随机森林是集成学习中常用的一种算法，它是一种基于决策树（Decision Tree）的集成学习方法。随机森林利用多个决策树来进行分类或回归，并且通过随机特征选择和有放回的随机抽样来提高模型的准确性和泛化能力。一、随机森林的特点1.1集成学习（Ensemble Learning）随机森林是一种集成学习方法，它是基于“集思广益”的思想，利用多个分类或回归器的结果，通过一...

随机森林 特征处理在随机森林中，特征的处理主要分为以下几个步骤：1. 特征选择：随机森林的一个重要特性是能够自动进行特征选择。在建模过程中，随机森林会随机选择一部分特征，而不是使用所有的特征。这样可以避免过拟合，提高模型的泛化能力。2. 特征重要性评估：随机森林的另一个重要特性是能够评估每个特征的重要性。在随机森林中，每个决策树都会给出特征的重要性评分，最后通过投票的方式确定每个特征的重要性。正则...

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...

随机森林算法的应用与优化方法研究    随机森林算法是一种集成学习方法，它由多个决策树组成，每棵树都是独立训练的。随机森林算法在实际应用中有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：    1. 分类与回归，随机森林算法可以用于分类问题和回归问题。在分类问题中，它可以用于识别图像、文本分类、医学诊断等领域；在回归问题中，它可以用于预测房价、股票价格、销售量等。...

随机森林特征选择原理随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果，来提高模型的性能。随机森林中最常用的特征选择方法是基于树的特征重要性，下面将详细介绍随机森林特征选择的原理。随机森林中的特征重要性是通过计算每个特征在构建决策树时的分裂贡献度来评估的。在构建每个决策树的过程中，随机森林通过随机抽取数据集的子集和特征的子集来减小模型的方差，并增加模型的多样性。在每个决策...

在机器学习领域，监督学习是一种常见的学习方法，它通过使用已标记的数据来训练模型，从而使模型能够预测新的数据。监督学习中的随机森林算法是一种强大的算法，它具有良好的分类性能和鲁棒性。本文将深入解析随机森林算法的原理、特点以及应用。一、随机森林算法原理随机森林算法是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。每个决策树都是在不同的随机样本和特征子集上进行训练的。在进行预测时，随机森林算法会将每棵树的预测结果...

随机森林算法在数据分析中的应用随机森林算法是一种基于集成学习的机器学习算法，通过构建多个决策树来进行预测或分类。它的应用广泛，尤其在数据分析领域中具有重要的作用。本文将探讨随机森林算法在数据分析中的应用，并介绍其原理和优势。一、随机森林算法原理正则化随机森林随机森林算法的原理基于决策树和集成学习。它首先从原始数据集中随机抽取一个子数据集，并构建一棵决策树。然后，通过多次随机抽取子数据集并构建多棵决...