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17个机器学习的常用算法！

聚类算法强化学习监督学习深度学习

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 1.监督式学习：

2022-08-22

4890

人工智能领域下的大数据

神经网络深度学习人工智能大数据数据分析

伴随着科技的飞速发展，人工智能逐渐进入日常生活的各个方面。而大数据技术的研究和发展，则更推动技术的革新和社会经济的变革。大数据技术的出现背景、发展历程、研究现状以及发展过程中的存在问题是什么？同时在人工智能领域的大数据技术的发展又有哪些应用场景？让我们一起去探索。

2022-08-19

5120

工业互联网：制造业数字化转型重要力量

工业互联网标识解析体系基本建成，国家顶级节点日均解析量显著提升，工业互联网技术融入45个国民经济大类，产业规模迈过万亿元大关，较大型工业互联网平台超过150家，工业APP数量突破60万个……

2022-08-17

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计算正向智算跨越

大数据 5g 云计算工业物联神经网络

算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。在6月29日举行的中国算力大会新闻发布会上，工业和信息化部副部长张云明透露，截至2021年底，我国在用数据中心机架总规模超过520万标准机架，在用数据中心服务器规模1900万台，算力规模排名全球第二。

2022-08-15

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数字孪生五维模型及十大领域应用

数据库大数据数据处理 sql 工业物联

数字孪生(Digital Twin)作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的使能技术与手段，近期备受学术界和企业界关注，尤其是数字孪生的落地应用更是关注热点。模型是数字孪生的基础与核心，而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。在此背景下，为推动数字孪生技术在相关领域和行业的进一步应用，在数字孪生车间研究过程中，提出了数字孪生五维模型的概念，以适应新需求。基于前期相关研究，在进一步阐述数字孪生五维模型后，结合相关合作企业实际应用需求，重点探讨了数字孪生五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市10个领域的应用思路与方案，以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。

2022-08-12

1.3K0

智能遥感：AI赋能遥感技术

学习方法编程算法大数据神经网络卷积神经网络

随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先，针对遥感数据精准处理任务，从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾，并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次，针对遥感目标要素分类识别任务，从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后，针对遥感数据关联挖掘任务，从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。

2022-08-10

1.8K2

未来装备探索：数字孪生装备

工程装备、制造装备、医疗装备等各类装备是加快国家基础建设,提升国家经济实力和保障医疗健康的重要基础。在新环境、新趋势、新背景下,如何充分融合新一代信息技术,助力装备数智化升级,实现装备软硬系统的自主可控,是实现装备高质量发展,推动数字经济与实体经济融合发展的关键。基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型理论基础,探讨了数字孪生装备的概念和组成,分析了数字孪生装备理想特征能力和关键技术,提出了数字孪生装备三阶段发展路径,并在纺织车间物流装备和复材加工车间热压罐装备上对相关理论开展了实践。

2022-08-09

6922

基于互联网群体智能的知识图谱构造方法

知识图谱编程算法

知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.

2022-08-06

5260

关于迁移学习核心技术开发与应用

深度学习神经网络人工智能迁移学习

新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。”随着人工智能的发展，越来越多的机器学习应用场景的出现，现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。迁移学习专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。

2022-08-05

3212

新SCADA 系统：集成边缘计算、MQTT 和云平台

数据分析 mqtt

通过升级新的监控和数据采集（SCADA）系统，可再生能源公司在运营和业务管理方面获得更多优化和改进。

2022-08-04

1K0

机器人碰撞检测方法形式化

机器人编程算法

为应对更为复杂的任务需求, 现代机器人产业发展愈发迅猛. 出于协调工作的灵活性、柔顺性以及智能性等多项考虑因素, 多臂/多机器人充分发挥了机器人的强大作用, 成为现代机器人产业的重要研究热点. 在机器人双臂协调运行当中, 机械臂之间以及机械臂与外部障碍物之间容易发生碰撞, 可能会造成财产损失甚至人员伤亡. 对机器人碰撞检测方法进行形式化验证, 以球体和胶囊体形式化模型为基础, 构建基本几何体单元之间最短距离和机器人碰撞的高阶逻辑模型, 证明其相关属性及碰撞条件, 建立机器人碰撞检测方法基础定理库, 为多机系统碰撞检测算法可靠性与稳定性的验证提供技术支撑和验证框架.

2022-08-02

6170

基于马尔科夫边界发现的因果特征选择算法综述

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

摘要因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].

2022-07-29

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室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

编程算法图像处理数据库 sql

针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题. 全球定位系统(global positioning system, GPS), 凭借其广泛的应用范围和较高的定位精度, 受到了各方面专家和学者的青睐, 其在室外可以提供比较可靠的定位服务. 然而, 由于室内环境较为复杂, 信号的传播过程中会遇到障碍物(行人、墙壁、桌椅等)的阻塞, 使得信号发生反射、折射或散射, 导致强度减弱, GPS并不能实现精确的定位, 即在存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内环境中, 定位精度会有所下降. 如何有效识别和抑制NLOS, 从而提高定位精度是目前室内定位研究的热点问题之一. 室内定位作为定位技术在室内环境的延续, 应用更加广泛. 精确的节点位置信息可以应用在环境监测、军事侦察、定位打击目标、公共安全及应急响应等方面.

2022-07-23

3470

递归神经网络（RNN）

机器学习神经网络深度学习人工智能

RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。前馈网络的设计只是为了一次性地查看所有特征并将它们映射到输出。让我们看一个文本示例，它显示了为什么顺序或序列特性对文本很重要。I had cleaned my car和I had my car cleaned两个英文句子，用同样的单词，但只有考虑单词的顺序时，它们才意味着不同的含义。

2022-07-20

4931

使用深度学习进行图像分类

编程算法 pytorch 深度学习 linux

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data下载数据。数据集包含25,000张猫和狗的图片。在实现算法前，预处理数据，并对训练、验证和测试数据集进行划分是需要执行的重要步骤。数据下载完成后，可以看到对应数据文件夹包含了如图3.6所示的图片。

2022-07-07

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