检索结果-内蒙古大学图书馆

电信工程技术与标准化 2025年第2期38卷 78-82页

作者：熊文剑林炳王娟顾慧琼鲍金安程文霏中移动信息技术有限公司北京100033 中国移动通信集团设计院有限公司北京100080

本文旨在提出一种针对AI对话系统模型的调优方法,运用多轮对话微调技术,精准捕捉客户需求,解决云业务开展过程中客户咨询对话理解和回复精准度不足等问题。本方法显著提高客户反馈准确性,增强系统智能化水平,从而提供更个性化、高效的... 详细信息

本文旨在提出一种针对AI对话系统模型的调优方法,运用多轮对话微调技术,精准捕捉客户需求,解决云业务开展过程中客户咨询对话理解和回复精准度不足等问题。本方法显著提高客户反馈准确性,增强系统智能化水平,从而提供更个性化、高效的咨询服务,为云业务的进一步发展筑牢根基。

关键词：人工智能模型调优 AI对话系统

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通信大模型:技术进展与案例研究

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移动通信 2025年第1期49卷 21-35页

作者：倪万里秦志金孙浩峰郑景桁田辉陶晓明清华大学电子工程系北京100084 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京100876

随着大模型技术不断向领域定制化、多模态融合及多任务处理能力深化,通信大模型在赋能网络智能化转型、高效优化资源配置、以及提升用户体验等方面展现出前所未有的潜力和价值。首先从云侧、边缘及端侧三方面系统性地综述了通信大模型... 详细信息

随着大模型技术不断向领域定制化、多模态融合及多任务处理能力深化,通信大模型在赋能网络智能化转型、高效优化资源配置、以及提升用户体验等方面展现出前所未有的潜力和价值。首先从云侧、边缘及端侧三方面系统性地综述了通信大模型的分类体系及主要网络功能。进而,探讨了通信大模型的预训练与参数微调策略,特别是强调了任务导向的参数微调和交互式协作推理等关键技术。接着,通过分析具体案例的成功实践,如中国移动九天大模型、中国联通元景大模型和中国电信星辰大模型,深入剖析了通信大模型在精细化网络管理、高效数据传输策略制定及用户体验全面升级等方面的核心优势与巨大潜力。最后,展望了通信大模型在未来网络智能化演进、创新服务模式探索及运营效率提升等方面的广阔研究前景,同时也总结了诸多前沿技术挑战,包括数据隐私与安全的严格保障、模型泛化性与鲁棒性的增强、实时处理能力的优化以及系统可扩展性的改善等。

关键词：通信网络大模型网络智能化模型调优

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基于岭回归的电量预测及经济相关性分析研究

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吉林电力 2025年第2期53卷 19-23页

作者：刘伟达昝廷全中国传媒大学北京100024

随着电力数据在宏观经济监测中的作用日益凸显,构建科学合理的电量预测模型对研判区域经济运行趋势具有重要意义。围绕小样本数据下电量预测问题,引入岭回归开展电量预测建模,并通过网格搜索搭配提前停止策略对参数进行优化以提升模型... 详细信息

随着电力数据在宏观经济监测中的作用日益凸显,构建科学合理的电量预测模型对研判区域经济运行趋势具有重要意义。围绕小样本数据下电量预测问题,引入岭回归开展电量预测建模,并通过网格搜索搭配提前停止策略对参数进行优化以提升模型稳定性与预测能力。以某省电力数据为基础,利用所提方法开展算例分析,并将本文方法与其他几种预测方法进行对比。结果表明,所提方法在预测精度方面和计算时间方面均优于对比方法,且模型预测结果与国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)趋势具有较好的一致性。

关键词：电量预测岭回归模型调优小样本数据经济相关性分析

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基于机器学习回归模型的三峡大坝混凝土强度预测

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材料导报 2023年第2期37卷 41-49页

作者：徐潇航胡张莉刘加平李文伟刘建忠东南大学材料科学与工程学院南京211189 中国长江三峡集团有限公司北京100038 江苏苏博特新材料股份有限公司南京211103

人工神经网络、决策树与支持向量机为目前混凝土强度预测的常用机器学习算法。为实现三峡大坝大体积混凝土原材料筛选以及配比经验的学习与应用,并对大坝维护以及其他水利工程的建设提供指导,本研究基于三峡大坝主体工程混凝土28 d抗压... 详细信息

人工神经网络、决策树与支持向量机为目前混凝土强度预测的常用机器学习算法。为实现三峡大坝大体积混凝土原材料筛选以及配比经验的学习与应用,并对大坝维护以及其他水利工程的建设提供指导,本研究基于三峡大坝主体工程混凝土28 d抗压强度数据,构建了原材料性能及配合比与混凝土强度之间的关系,并结合随机森林特征权重排序与统计分析的方法,确定了水泥用量、混凝土温度、水灰比为影响三峡大坝混凝土抗压强度的关键特征参数。探讨了常用机器学习算法对三峡大坝28 d混凝土强度预测效果,依据固定特征参数、通用参数与超参数综合调优后的多种算法的预测结果对比可知,经体系化综合调优的Epsilon支持向量回归(SVR)算法在预测中更优。

关键词：混凝土三峡工程抗压强度机器学习模型调优

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公司财务舞弊识别模型构建及优化研究

公司财务舞弊识别模型构建及优化研究

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作者：唐湘勇长沙理工大学

学位级别：硕士

目前我国市场经济发展迅速,上市公司数量逐渐增加,新股发行由原来的核准制变为注册制。由于制度方面还有待完善,上市公司财务舞弊现象较为普遍。为了严惩舞弊上市公司,我国逐步出台了相应的监管措施,但财务舞弊现象仍然屡禁不止。财务... 详细信息

目前我国市场经济发展迅速,上市公司数量逐渐增加,新股发行由原来的核准制变为注册制。由于制度方面还有待完善,上市公司财务舞弊现象较为普遍。为了严惩舞弊上市公司,我国逐步出台了相应的监管措施,但财务舞弊现象仍然屡禁不止。财务舞弊行为隐蔽、手法多样,扰乱资本市场,损害投资者利益。传统财务舞弊识别方法难度大,近年来智能财务技术发展迅速,为舞弊识别提供了新的途径。在此背景下,本文构建财务舞弊识别模型并进行模型优化,提高模型识别效果,从而判断公司是否进行财务舞弊具有研究和现实意义。本文以2010-2019年的上市公司为研究对象,选取了关于风险水平、经营能力、现金流分析、偿债能力、发展能力、盈利能力在内的25个财务指标,以及关于外部审计、治理结构的5个非财务指标共同构成初始指标体系用于财务舞弊识别。在2010-2019年中,本文共筛选出2338条舞弊样本数据,并按照行业相同、年份相同、从未违规的原则选取了4676条非舞弊样本数据,通过差异显著性检验剔除3个指标后进行主成分分析,提取了11个因子,基于逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络4类机器学习模型建立财务舞弊模型并进行模型比较。利用Python构建多层神经网络,通过适当增加神经网络的隐藏层数进行模型优化。本文还选取了 2020年证监会公布的5家典型舞弊公司用于检测模型的实际应用效果。研究发现,应收账款周转率、流动比率、速动比率、资产负债率、营业成本率等财务指标以及前十大股东持股比例、审计意见两个非财务指标对模型有较好的解释力;基于支持向量机和神经网络构建的财务舞弊模型的F1 Score较高,神经网络模型的识别效果最佳;适当增加神经网络中隐藏层数可以提高神经网络模型的识别效果,从而实现模型优化;实际应用中,模型泛化能力较好,预测效果较准确。

关键词：财务舞弊机器学习舞弊识别模型调优

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轻量级目标检测模型的设计与实现

轻量级目标检测模型的设计与实现

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作者：王雪力南京邮电大学

学位级别：硕士

深度学习凭借海量训练样本和不断提升的硬件算力的支持,在计算机视觉的多个领域里获得了巨大成功,基于深度卷积神经网络的模型目前已成为目标检测领域的主流。基于深度学习的目标检测分为两个研究方向:一是高精度检测,借助性能强大的运... 详细信息

深度学习凭借海量训练样本和不断提升的硬件算力的支持,在计算机视觉的多个领域里获得了巨大成功,基于深度卷积神经网络的模型目前已成为目标检测领域的主流。基于深度学习的目标检测分为两个研究方向:一是高精度检测,借助性能强大的运算设备刷新模型在通用基准数据集上的检测精度;二是轻量级检测,侧重于模型的轻量性和实时性,在检测精度不显著降低的同时尽可能减小模型的规模,使其更适合部署于实际应用场景中。当前的轻量化检测技术大多只针对于模型的设计与训练中的某个步骤,缺少贯穿整个过程的系统性框架和指导思路,而直接搜索网络结构则需要较高的训练成本或良好的搜索空间构建能力。本文研究通用的轻量级目标检测模型实现框架,可用于各类算力资源受限的实际检测任务。根据框架构建基础检测网络,并结合实际任务对模型进行针对性优化,实现适用于给定任务的轻量级模型。首先,本文梳理了检测任务的约束性条件和网络结构的复杂度指标,总结出影响网络表现的三个结构性因素:深度、宽度、分辨率,并结合Roofline模型提出轻量级检测网络的构建思路。接着,本文在此基础上引入One-Shot聚合(One-Shot Aggregation,OSA)连接方式和跨阶段局部网络改造,改进主流检测网络的主干部分,实现CSPOSA模块并构建通用的轻量级检测网络。由于通用网络对于具体的检测任务而言在结构上存在一定冗余,本文接着提出专用性优化策略,分别对网络结构和训练过程进行优化,提升训练出的模型的针对性。对于网络结构,分别调整网络的宽度和深度,裁剪冗余部分,进一步压缩模型的参数量;对于训练过程,将其分为前中后三个阶段,训练开始前分析目标尺寸分布等数据特征;训练进行中根据具体任务调节学习率和锚框参数;训练完成后用蒸馏恢复高压缩比模型损失的精度。通过优化训练过程,在不增加额外运算量的同时提升模型的检测表现。本文选取两个差异较大的实际检测任务,将嵌入式平台安全帽检测和无人机平台行人车辆检测作为实验场景,验证提出的框架的有效性,实现的轻量化检测模型的参数量是高精度对照模型YOLOv3、YOLOv4的1/10～1/100,同时检测精度相仿,更适合部署在算力有限的设备上。

关键词：目标检测轻量化网络高效网络模型压缩模型调优

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公司财务舞弊的智能识别与模型优化策略

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长沙理工大学学报（社会科学版） 2021年第1期36卷 81-92页

作者：曾小青唐湘勇长沙理工大学经济与管理学院湖南长沙410114

公司财务舞弊行为隐蔽、手法多样,扰乱资本市场,损害投资者利益。传统方法对财务舞弊识别困难,而近年来智能财务技术发展迅速,为识别财务舞弊提供了新的途径。本文以2010-2019年我国A股上市公司为研究对象,筛选出2338条舞弊数据和4676... 详细信息

公司财务舞弊行为隐蔽、手法多样,扰乱资本市场,损害投资者利益。传统方法对财务舞弊识别困难,而近年来智能财务技术发展迅速,为识别财务舞弊提供了新的途径。本文以2010-2019年我国A股上市公司为研究对象,筛选出2338条舞弊数据和4676条非舞弊数据进行对照,构建了基于逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络四类模型,并通过调参进行模型比较和优化,智能识别财务舞弊现象。研究发现,财务杠杆、流动资产周转率等十个财务指标以及大股东持股比例、审计意见两个非财务指标对模型有较好的解释力;基于多层神经网络的模型有更好的识别效果。

关键词：财务舞弊智能财务机器学习舞弊识别模型调优

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中厚板层流模型中水冷换热系数参数回归及优化

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材料与冶金学报 2006年第1期5卷 64-67页

作者：王丙兴于明王君王国栋东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110004

阐明了中厚板层流冷却系统中的数学模型,对传热过程中的核心———换热系数做了分析和回归计算,并对其进行了参数化和自学习调优.实践证明,这些方法能够满足现场的需要,取得了良好的控制效果.

关键词：层流冷却换热系数模型调优

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