氮原子范德华常数【范德华常数的定义】范德华常数，是描述分子间作用力的一个物理常数。它是一个无单位的数值，通常用于量化分子之间的吸引力和排斥力。范德华常数的计算方法是基于量子力学理论，通过考虑电子云的极化和电子与原子核之间的屏蔽效应来得出。【氮原子的范德华常数】氮原子的范德华常数是一个具体的数值，用于描述氮原子与其他原子或分子之间的作用力。氮原子范德华常数的数值是通过对氮原子的量子力学计算得出的。这...

weight decay权重衰减 - Weight Decay简述权重衰减（又称L2-正则化）是一种模型正则化（Regularzation）技术。原理首先，用权重向量的L2-范数来衡量模型函数的复杂度，这是对模型复杂度的量化。把上述L2-范数加入到训练目标中。我的意思是，模型现在的训练目标调整为：最小化预测误差与L2-范数的和。这个L2-范数也叫做惩罚项。上述做法的目标，是当权重向量增长得太大时，...

逻辑回归模型在疾病预测中的应用正则化逻辑回归逻辑回归模型是一种常见的统计学习方法，它常用于进行二分类问题的预测。在医学领域中，逻辑回归模型可以被用来预测疾病的风险，为医生和患者提供重要的决策依据。本文将介绍逻辑回归模型在疾病预测中的应用，并探讨如何使用逻辑回归模型进行疾病预测。数据收集与处理在使用逻辑回归模型进行疾病预测之前，首先需要收集并处理相关的数据。数据可以包括患者的个人信息、生活习惯、家族...

逻辑回归python介绍逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，它在实践中被广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销等。本文将介绍逻辑回归的原理、实现方式以及在实际应用中的一些注意事项。一、逻辑回归原理逻辑回归是一种基于概率的分类算法，通过建立一个逻辑回归模型来预测一个事件的概率。其核心思想是将线性回归模型的输出通过一个激活函数映射到0和1之间，从而得到事件发生的概率。常用的激活函数是...

报告中的模型建立和验证一、模型建立的基本步骤和要点1. 问题定义和目标明确：在模型建立之前，我们首先需要明确要解决的问题和目标，以便确定合适的模型类型和建模方法。2. 数据收集和处理：数据是建立模型的基础，我们需要收集和整理与问题相关的数据，并进行数据预处理，如去除异常值、缺失值填充、特征选择等。3. 特征工程：特征是模型预测的重要因素，我们需要结合领域知识和特征工程技巧，对原始特征进行处理和变换...

逻辑回归的基本原理    逻辑回归是一种广泛应用于二分类任务的机器学习算法。它是用来预测标签属于某个类别的概率，而不是简单地返回只有 0 或 1 两个值中的一个。其中，两个分类可以是结果是好或不好，开不开心等等，结果均可以用 0 和 1 来表达。    逻辑回归是一种分类算法，它使用一组权重将输入 input（例如，x_1,x_2,x_3等）映射到输出 y，...

热升华排版计算公式热升华是一种物质由固态直接转变为气态的过程，而不经过液态。在热升华过程中，物质吸收热量，其分子间的相互作用力被克服，从而使得固态物质直接转变为气态。热升华过程在许多领域都有重要的应用，包括化工、材料科学、环境工程等。为了更好地理解和预测热升华过程，科学家们提出了一些热升华排版计算公式。正则化长波方程热升华过程的排版计算公式可以帮助我们计算热升华过程中所需的能量，以及预测物质在不同...

收稿日期：２０２０ ０７ ０２；修回日期：２０２０ ０８ ２７  基金项目：国家自然科学基金—青年基金资助项目（６１７０２２２９）；江苏省六大人才高峰项目（２０１６ ＸＹＤＸＸＪＳ ０８６）作者简介：耿霞（１９７８ ），女，山西汾阳人，副教授，硕导，博士研究生，主要研究方向为人工智能、模式识别、生物信息学（ｇｅｎｇｘｉａ＠ｕｊｓ．ｅｄｕ．ｃｎ）；韩凯健（１９９６ ），男，江苏南通人，硕士...

基于机器学习的电影票房预测模型研究近些年，电影行业发展迅速，电影市场规模逐年扩大，随之而来的是电影行业越来越的商业化趋势。在这个背景下，电影票房成为了衡量一部电影成功与否的标志之一，因此，准确预测电影票房对电影行业和电影公司来说至关重要。如何准确预测电影票房呢？本文将基于机器学习的方法进行探讨。一、机器学习的基本原理机器学习是一种人工智能分支学科，是教计算机“如何学习”而不是明确地编程来完成特定任...

基于神经网络的汽车零部件寿命预测算法研究正则化研究背景和意义在汽车工业领域，寿命预测算法是一个十分关键的研究方向。随着汽车制造技术的不断发展，车辆零部件的精度和性能不断提高，但是车辆的安全性和可靠性问题在一定程度上限制了车辆的使用寿命。为了提高车辆的使用寿命和性能，研究汽车零部件寿命预测算法就显得尤为重要。本文将从基于神经网络的汽车零部件寿命预测算法研究的角度出发，深入探讨如何构建有效的寿命预测算...

联合RMSE损失LSTMCNN模型的股价预测一、概述随着金融市场的日益复杂化，股价预测已成为投资者和金融机构关注的重点。传统的股价预测方法往往基于历史数据、基本面分析或技术指标，然而这些方法在面对市场不确定性时往往显得力不从心。近年来，深度学习技术的快速发展为股价预测提供了新的可能。长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）因其在处理序列数据和图像数据方面的优越性能，被广泛应用于金融时间序...

基于业扩报装的全社会电量预测方法研究    1. 引言    1.1 研究背景    随着能源技术的不断创新和应用，电力系统中的复杂性和不确定性也在不断增加。传统的电力预测方法已经不能满足实际需求。基于业扩报装的全社会电量预测方法，可以通过获取更加全面准确的数据，结合先进的数学模型和算法，提高电量预测的准确性和可靠性。  &nb...

基于机器学习的慢性病预测模型的研究与应用    一、研究背景与意义    慢性病是全球范围内的重大健康问题，其长期持续的发展和复发性特点使其对个人和社会造成了巨大的负担。随着人们生活水平的提高和环境因素的不断变化，慢性病的发病率呈上升趋势，给人们的健康和社会经济发展带来严重影响。通过慢性病的预测模型研究与应用，可以为个人提供早期发现、早期干预的机会，对于减少...

基于分析的LSTM组合模型径流预测一、内容概述随着气候变化和人类活动的影响，径流预测在水资源管理、防洪减灾和水环境保护等领域具有重要的现实意义。传统的径流预测方法往往依赖于经验公式或统计模型，这些方法在一定程度上可以解决实际问题，但由于其局限性，很难适应复杂多变的气候和地形条件。因此研究一种基于分析的LSTM组合模型径流预测方法具有重要的理论和实践价值。通过对大量实验数据的验证和分析，本文证明了所...

医院感染的机器学习分析课题申报一、项目背景与研究意义医院感染是指患者在接受医疗过程中由于各种原因导致的新发感染，是临床医学领域的重要问题。医院感染的发生不仅给患者带来额外的痛苦，可能导致疾病恶化和效果下降，同时也加重了医疗机构的负担，增加了医疗资源的消耗。因此，研究医院感染的机器学习分析对于提高医疗质量、降低医疗成本具有重要意义。目前，医院感染的机器学习分析已经在一些研究领域得到应用，如通过分...

1引言在煤矿等采掘作业中，瓦斯(甲烷)是一种常见的有害气体，如果瓦斯浓度超过一定的安全范围，就会引起煤矿爆炸、火灾等严重事故[1-3]。此外，高浓度的瓦斯还会对人体造成窒息、中毒等危害。瓦斯浓度的影响因素很多，主要包括煤层中瓦斯的含量、煤层厚度、地下温度和压力、采矿方法等。因此，在采矿、隧道、地下工程等领域中，需要采取一系列措施来降低瓦斯浓度，如对瓦斯浓度进行实时监测和预测，及时采取措施避免瓦斯积...

(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 103959291 A(43)申请公布日 2014.07.30(21)申请号 CN201280030099.9(22)申请日 2012.04.20(71)申请人 诺沃—诺迪斯克有限公司    地址 丹麦鲍斯韦(72)发明人 J.兰德洛夫 S.麦肯诺斯 S.佩雷维兹耶 S.萨帕斯 (74)专利代理...

LIBSVM使用方法LIBSVM是一个开源的支持向量机（Support Vector Machine）的软件包。它是由台湾大学林智仁教授及其研究团队开发的。LIBSVM的核心是由林智仁教授发表于1999年的两篇论文中的算法。目前LIBSVM支持多种编程语言，包括C/C++、Java、Python和Matlab等，使得用户可以使用自己最熟悉的编程语言调用支持向量机。下面详细介绍LIBSVM的使用方法...

第48卷第4期西南师范大学学报(自然科学版)2023年4月V o l.48N o.4  J o u r n a l o f S o u t h w e s t C h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)A p r.2023D O I:10.13718/j.c n k i...

基于LSTM和灰模型的股价时间序列预测研究    基于LSTM和灰模型的股价时间序列预测研究    摘要：股价预测一直是金融领域的热门话题。本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）和灰模型的股价时间序列预测方法。首先，使用灰模型对原始股价时间序列进行预处理，剔除噪声，得到一个较为平稳的序列。然后，利用LSTM模型对预处理后的序列进行建模和预测。通...

机器学习中常见的数据预处理技巧在机器学习领域，数据预处理是非常重要的一环。好的数据预处理可以帮助模型更好地学习特征和提高预测的准确性。而糟糕的数据预处理可能导致模型学习到错误的特征，从而影响最终的预测结果。因此，本文将介绍一些常见的数据预处理技巧，以帮助读者更好地理解和运用这些技巧。1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是用来处理数据中的缺失值、异常值和重复值。缺失值是指数据中的某些字...

lkss评分标准一、模型精度模型精度是LKSS评分标准的核心要素之一。一个高精度的模型能够更好地描述和预测数据。对于LKSS模型，我们通常使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估模型的精度。这些指标越高，模型的精度就越好。二、模型可解释性模型的可解释性是指模型能够提供易于理解的结果解释。对于LKSS模型，我们希望模型能够提供清晰的决策边界和规则，以便用户能够理解模型的预测结果。一个好的可解释性模型...

可解释性矿产预测人工智能模型正则化综述一、 内容综述随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始尝试将其应用于实际问题中。在矿产资源预测领域，人工智能技术的应用也日益受到关注。可解释性矿产预测人工智能模型作为一种新兴的研究方向，旨在通过构建具有高度可解释性的模型，提高矿产资源预测的准确性和可靠性，为矿产资源的开发和管理提供有力支持。本文首先对现有的矿产资源预测方法进行了梳理和分析，总结了各种方法...

第 2 期水　利　水　运　工　程　学　报No. 2 2024 年 4 月HYDRO-SCIENCE    AND    ENGINEERING Apr. 2024 DOI:10.12170/20230418001胡江，苏荟. 水工结构变形预测模型构建与解释[J]. 水利水运工程学报，2024（2）：125-134. （HU Jiang, SU Hui....

ridge regression解读    Ridge regression 是一种常见且常用的回归分析方法，它可以有效解决线性回归存在的一些问题。本文将为您介绍 Ridge regression 的基本原理和实现步骤。    1. Ridge regression 的基本原理    在使用线性回归进行数据分析时，一般要求自变量之间不存在...

(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 114169459 A(43)申请公布日 2022.03.11(21)申请号 CN202111522291.7(22)申请日 2021.12.13(71)申请人 广东石油化工学院    地址 525000 广东省茂名市茂南区官渡街道官渡二路139号(72)发明人 文成林 李德阳 宋执环 (74)...

自然科学模型的鲁棒性分析与改进方法自然科学模型是科学研究中不可或缺的工具，它们帮助我们理解自然界的规律并预测未来的趋势。然而，由于自然界的复杂性和不确定性，模型的鲁棒性成为了一个重要的研究课题。本文将探讨自然科学模型的鲁棒性分析与改进方法。一、鲁棒性分析的意义鲁棒性是指模型对于输入数据的变化和扰动的稳定性。在现实世界中，我们很难获得完全准确的数据，数据中可能存在噪声、误差或者缺失。如果模型对于这些...

第５１卷第１１期东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ．５１Ｎｏ．１１２０２３年１１月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＮｏｖ．２０２３１）２０２２年林业有害生物防控项目（１１０１０９２２２１０２０００００６２３－ＸＭ００１）㊂第一作者简介：杨景林，男，１９８４年３月生，北京市门头沟区林业工作站，工程师㊂Ｅ－ｍａｉｌ：２４９００４３６０＠ｑｑ．ｃｏｍ㊂通信作者：...

Qiye Keji Yu Fazhan城市经济的高速发展，对电力的需求在达到峰值之前会越来越多，由此产生的数据也会呈现几何级数爆发式增长。在数据作为重要生产资料的当下，如何利用好数据，用数据分析结果驱动业务，对于行业发展尤为重要。在社会经济发展水平不断提升背景下，人们生活质量获得进一步提升，客户对电力服务的要求也越来越高。95598热线作为客户和供电企业展开交流沟通的主要方式。但近年来，居民使用电...

线性模型知识点总结一、线性模型概述线性模型是统计学中一类简单而又常用的模型。在线性模型中，因变量和自变量之间的关系被描述为一个线性方程式。线性模型被广泛应用于各种领域，如经济学、医学、社会科学等。线性模型的简单和普适性使得它成为数据分析中的一种重要工具。线性模型可以用来建立预测模型、对变量之间的关系进行建模和推断、进行变量选择和模型比较等。在实际应用中，线性模型有多种形式，包括简单线性回归、多元线...