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在机器学习领域，如何有效训练最终的模型是研究者们不断探讨的问题。为了达到理想的性能，需要遵循一系列关键步骤。首先，详细了解和分析数据，发现潜在的模式和趋势。数据预处理是不可或缺的一环，包括处理异常值、
根据刨煤机刨刀截割煤岩阻力谱以及截割机理,辨识出刨头破碎煤岩的所受截割阻力,提出了基于单刨刀截割阻力、刨刀截割规律及运行参数来确定刨头瞬时截割阻力方法,建立刨头截割阻力试验-理论综合模型,给出了截割阻
基于机器视觉的关节机器人的研究，张凯良，张铁中，果蔬采摘机器人的研发在一些作业领域已十分迫切，而机器视觉技术和关节型机器人机构在果蔬采摘领域又有着很大的应用价值。本课题
针对船舶件排样问题，基于成组原理开发一种优化排样及数控切割系统。探讨了船舶件缺口和孔洞消除方法，完成船舶件多边形曲线的简化；基于射线投影法完成船舶件的形状特征识别，把其分类成预定义的模式；构建了零件成
基于粗糙集的模糊神经网络降水预报模型研究。
针对传统大坝安全监测预报模型存在的受环境量相关性影响较大和网络训练时间长、易收敛到局部最优点等缺点,通过对原始监测信息的粗糙集预处理提取主要影响因素和决策规则集,并通过对规则集的不确定性推理建立了大坝
传统的推荐系统中，基于矩阵分解的协同过滤方法只考虑单一的评分信息，而且作为浅层模型无法学习到更深层次的特征信息。提出一种基于深度学习的多交互混合推荐模型，通过深度学习模型融合更多的辅助信息作为输入，能
为解决e-learning领域内学习资源的有效检索，提出了一个基于领域本体的e-learning学习资源语义检索模型。用Protégé构建了教育技术领域本体，通过对检索方法的研究分析和算法实现，开发了
基于深度学习模型的语音特征提取方法研究，梁静，刘刚，随着移动互联网的发展，语音识别作为实现人机自由交互的关键技术越来越受到重视。特别是目前已经进入大数据时代，海量语音数据的
网络学习流程是一个学习流程业务过程的全部或部分自动执行。通过分析现实世界学习流程业务过程提出了一套基于消息中间件,符合教学活动特性和要求的、针对网络学习的学习流程控制模型,并采用Petri网对其进行动
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