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用机器学习揭示全球中大地震破裂模式
机器学习 全球 中大地震 破裂模式
2022/6/29
中国科学技术大学李泽峰研究员利用机器学习方法,总结了全球3000多个5.5级以上地震的震源时间函数特征,全景式地展示全球地震破裂过程的相似性和多样性,深化了对地震能量释放模式的认识,对地震早期预警具有启示意义。研究成果日前发表在国际知名地学期刊《地球物理研究快报》上。
研究了控制信号被恶意篡改的信息物理系统的安全控制问题.首先,提出一种改进果蝇优化核极限学习机算法(Kernel extreme learning machine with improved fruit fly optimization algorithm,IFOA-KELM)对攻击信号进行重构.然后,将所得重构信号作为系统扰动加以补偿,进而设计模型预测控制策略,并给出了使被控系统是输入到状态稳定的...
近日,北京大学信息科学技术学院肖臻研究员课题组发布并开源了一款针对于海量数据处理任务的分布式机器学习系统xLearn,仅48小时之后即在全球最大开源社区Github收获近750颗星,并在Github趋势(Github trending)排名超越了谷歌开发的开源软件库TensorFlow。其主要开发者、信息学院博士研究生马超在Github排行榜上跻身前五甲,与微软、脸书、谷歌、Apache等行业翘楚...
机器学习方法在少数民族
机器学习方法 少数民族 云计算、大数据
2013/10/10
随着互联网、移动通信技术的快速发展,信息安全与个性化信息服务成为人们关注的焦点云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语像雨后春笋般地相继涌现.
基于机器学习的入侵检测系统研究
机器学习 遗传算法 贝叶斯分类法
2009/4/9
入侵检测系统存在特征不能自动生成、特征库更新慢、无法适应大量数据等缺点。该文该文提出了基于机器学习的入侵检测系统,将遗传算法和贝叶斯分类算法结合使用,使得检测规则可以自动生成,克服手工编码的不精确、更新慢的缺陷,同时能够处理和分析大数量数据。最后给出了实验分析结果。
一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法
汉语分词 N-gram模型 机器学习
2009/4/3
汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题。该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表...