利用aiNet执行资源聚类的算法分为两部分：第一部分是aiNet学习算法，如上所述；第二部分是在获得记忆细胞矩阵M和Ab-Ab之间的dij矩阵S基础上，实现连通图的剪枝聚类。
标签： matlab、人工免疫
上传时间： 2015-05-12
上传用户：weizhuofu
资料很好啊好啊。如何研究学习一个机器学习算法 cao345657340 计算机科学与技术专业双学士课程 性格决定命运-...
标签： 语言程序编写
上传时间： 2017-12-14
上传用户：hehaohao2013
某些策略在高度波动，动荡的市场中将表现良好，而其他策略则需要强劲，平稳的趋势，否则将面临长期亏损的风险。弄清楚何时应该开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技术。 能够确定不同的市场体制并相应地改变策略，可能意味着市场成功与失败之间的区别。在本文中，我们将探索如何使用称为“隐马尔可夫模型”的强大的机器学习算法来识别不同的市场体系。
上传时间： 2020-05-02
上传用户：ttyxy
基于knn的职业预测用 KNN（k-nearst neighbors，KNN）作为机器学习算法中的一种非常基本的算法，其原理比较简单直接，被广泛应用于电影/音乐推荐等方面， KNN算法主要用于分类任务中，用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别，即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类，k是KNN中最基本的参数，表示任意数目的近邻，在k确定后，KNN算法还依赖于一个带标注的训练集，对没有分类的测试集中的样本进行分类，KNN确定训练集中与该新样本“距离”最近的k个训练集样本，并将新样本类别判定到这k个近邻中占比最大的那个类中。
标签： knn职业预测
上传时间： 2020-07-08
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华为AI安全白皮书2018-cn近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识 别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。越来越多公司都将增大在AI的投入，将其作为业务发展 的重心。华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到 云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。 人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。1956年，麦卡锡、明斯基、 香农等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠 军，人工智能技术开始全面爆发。如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的 路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年 快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增 长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。2）高扩展计算机和软件系统：近 年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。3）已有资源的可获得 性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供 了随时可获取的计算和存储资源。 在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业，人工智能正朝着历史性时刻迈进。谷 歌、微软、亚马逊等大公司纷纷将AI作为引领未来的核心发展战略。2017年谷歌DeepMind升级版的AlphaGo Zero横 空出世；它不再需要人类棋谱数据，而是进行自我博弈，经过短短3天的自我训练就强势打败了AlphaGo。AlphaGo Zero能够发现新知识并发展出打破常规的新策略，让我们看到了利用人工智能技术改变人类命运的巨大潜能。 我们现在看到的只是一个开始；未来，将会是一个全联接、超智能的世界。人工智能将为人们带来极致的体验，将 积极影响人们的工作和生活，带来经济的繁荣与发展。
上传时间： 2022-03-06
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人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-14
上传用户：bluedrops
本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则，有监督的Hebb学习，Widrow-Hoff学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的 竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的随机学习机器，最后是与动态规 划相关的增强式学习。
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：fliang
本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示&
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：默默
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
标签： python
上传时间： 2022-06-21
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木书以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，详细介绍了神经网络结构和算法步骤，并给出实例和练习，目的是使读者易看懂，能动手，会应用。主要内容包括：人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、 Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于 MATLAB的仿真实例以及练习。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-07-12
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