检索结果-内蒙古大学图书馆

人工智能与机器人研究 2024年第1期13卷 143-152页

作者：向进勇王振华邓芸芸伊犁师范大学网络安全与信息技术学院新疆伊宁伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室新疆伊宁

机器学习是实现人工智能的重要技术,随机森林算法是机器学习的代表算法之一。随机森林算法以简单、有效而闻名工业界和学术界,它是基于决策树的分类器,通过投票选择最优的分类树。随机森林算法有可变重要性度量、包外误差、近似度等优... 详细信息

机器学习是实现人工智能的重要技术,随机森林算法是机器学习的代表算法之一。随机森林算法以简单、有效而闻名工业界和学术界,它是基于决策树的分类器,通过投票选择最优的分类树。随机森林算法有可变重要性度量、包外误差、近似度等优秀特性,因此随机森林被广泛的应用到分类算法中。目前,不仅在医学、农业、自然语言处理等领域被广泛提及,而且在垃圾信息分类、入侵检测、内容信息过滤、情感分析等方面都有广泛的应用。本文主要介绍了随机森林的构建过程以及随机森林的研究现状,主要从分类性能、应用领域以及分类效果加以介绍,分析随机森林算法优缺点以及研究人员对随机森林算法的改进,希望通过分析能够让初学随机森林算法的研究人员掌握随机森林的理论基础。

关键词：决策树随机森林机器学习

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半监督学习研究综述

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电脑知识与技术 2024年第6期20卷 24-26页

作者：王宁王浩莲徐苗伊犁师范大学网络安全与信息技术学院新疆伊宁835000 伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室新疆伊宁835000

在当今人工智能技术应用的大趋势下,深度学习已成为机器学习的研究热点。然而,传统的监督学习方法往往需要大量标记数据才能体现其卓越性能,这限制了许多深度学习方法的应用。半监督学习应运而生,为解决数据标记困难的问题提供了新的解... 详细信息

在当今人工智能技术应用的大趋势下,深度学习已成为机器学习的研究热点。然而,传统的监督学习方法往往需要大量标记数据才能体现其卓越性能,这限制了许多深度学习方法的应用。半监督学习应运而生,为解决数据标记困难的问题提供了新的解决方案。在本文中介绍了半监督学习方法的基本思想、半监督学习方法的分类以及半监督学习面临的问题和挑战。

关键词：深度学习半监督学习标签

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基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法

引用

现代电子技术 2025年第10期48卷 63-70页

作者：周文瑞孟林建綦小龙刘艳芳乎西旦·居马洪林玲伊犁师范大学网络安全与信息技术学院新疆伊宁835000 伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室新疆伊宁835000 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 龙岩学院数学与信息工程学院福建龙岩364012

股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法... 详细信息

股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法。该算法首先将每次重新训练模型学到的知识存储在动态提示池中,从而在学习新任务的同时记忆旧知识;其次根据动态选择组合提示池中的知识,共同提示完成不同的数据分布任务。在CSI300数据集的实验结果表明,PoolTrain算法的信息系数IC、信息比率ICIR、排名信息系数Rank IC、排名信息系数的比率Rank ICIR与当前最优的算法DDG-DA相比,分别提升了11.5%、11.41%、0.2%、34.69%。这表明所提出的算法在股票趋势预测方面取得了更好的效果,可为投资者提供更有价值的参考信息。

关键词：股票趋势预测动态提示池终身学习滚动训练相关系数信息系数

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探测器个数对非视域图像重建结果影响的研究

引用

无线互联科技 2023年第24期20卷 149-152,156页

作者：王雪峰陈兴稣伊犁师范大学网络安全与信息技术学院新疆伊宁835000 伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室新疆伊宁835000

非视域成像技术作为一种新型的成像技术,能够完成对隐藏目标的三维图像重建,在非视域成像实验中,探测器个数的选择对实验成本、复杂程度以及重建结果都有重要影响。文章通过分析不同探测器个数对重建结果质量的影响,确定如何选择探测器... 详细信息

非视域成像技术作为一种新型的成像技术,能够完成对隐藏目标的三维图像重建,在非视域成像实验中,探测器个数的选择对实验成本、复杂程度以及重建结果都有重要影响。文章通过分析不同探测器个数对重建结果质量的影响,确定如何选择探测器个数。分别进行2组实验,采用4种不同个数的探测器阵列(9个、16个、25个和36个),对3个隐藏的目标字母“N”“J”和“U”在2种不同噪声下进行探测,使用滤波反投影算法进行图像重建,并利用PSNR值和SSIM值分析其图像重建结果的质量,分析结果对非视域成像中探测器的设置具有重要的参考意义。

关键词：非视域成像探测器个数噪声隐藏物体

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