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数据库内AI模型优化

在大量变化着的数据中,数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据.然而,利用机器学习模型进行推理的工作流程中,由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织,用户必须先通过sQL语句查询出全部数据,即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃.指出了在这个过程中,如果可以预先从模型中提取信息,就有望能在数据获取阶段快速排除不需要的数据。从而降低数据获取过程中的多表连接代价、进程间通信代价以及模型预测代价,进而加速整个工作流程.以决策树模型为例,首先提出一种预筛选+验证的执行方法对查询过程进行优化,之后给出了从决策树中提取用于预筛选谓词的离线算法,最后在真实数据集上进行测试.实验结果表明,所提出的方法能够对借助决策树模型推理结果对数据进行筛选的应用场景起到较好的加速效果.

  • 2021-04-26
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滑坡次声信号简正波模型的匹配场超前定位算法_赵久彬

滑坡灾害发生前夕,滑体内的局部岩土体发生爆裂、摩擦和断裂等破坏会产生次声波向外传播,基于次声信号的超前定位成为滑坡监测预警的关键技术。将波动方程通过傅里叶变换到亥姆霍兹方程,利用汉克尔变换得到波动方程的核函数,建立了基于简正波的地质声场模型,仿真分析了土层与空气、土层与岩层之间反射折射关系;提出滑坡次声信号的简正波模型匹配场超前定位算法,将垂直接收阵的测量次声信号与传播模型的拷贝次声信号进行相关匹配计算,搜索计算得到模糊函数最大值处的坐标定位为声源点,并采用12元垂直接收阵仿真分析3种匹配场算法性能,发现可变系数似然匹配场算法具有旁瓣小、定位准确的优点,可应用于滑坡定位技术;将垂直接收阵置于空气层中、土层中不同位置发现,土层中的垂直阵能够精确定位,而空气中误差较大;并将该算法应用于滑坡超前定位,定位了滑体的局部破坏位置和预测滑移线。该算法为滑坡超前定位技术提供了新的思路。

  • 2021-04-22
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算法模型自动超参数优化方法

什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)。还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper parameter)。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反,其他参数的值通过训练得出。

  • 2021-03-24
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招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法_黄学文

招标采购是采购物品(货物或服务)的有效方式,采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合,在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品,且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少,本文通过定义采购包和采购打包方案等概念,建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征,为此首先将其转化为旅行商问题,并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比,本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。

  • 2021-04-22
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谷歌中国工程师团队提出颠覆性算法模型,Waymo实测可提高预测精准度

“周围的车辆和行人在接下来数秒中会做什么?”要实现安全的自动驾驶,这是一个必须回答的关键问题,这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。 自动驾驶公司 Chris Urmson 去年曾在一次采访中表示,感知和预测能力很关键,如果有一个模型能预测未来 5 秒会发生什么,这将能很大程度加速自动驾驶的发展。 行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测,只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。另一个难点是盲区与遮挡问题。

  • 2021-04-17
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了类阶隐马氏模型, 其中状态转移 和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态。研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前向后 算法、解码问题的Viterbi算法 和学习问题的Base-Wech算法,对此类阶隐马氏权型。 构造了个与之等价的一 阶隐马氏模型, 提出并证明了它们的等价性定理。研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为共实际应用提供更好的方法。

  • 2021-04-18
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从浅层模型到深度模型:概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者,尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先,我们推导出一个监督学习问题的公式,并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后,我们讨论这些优化问题的一些显著特征,重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法,首先是凸 logistic 回归,然后讨论一阶方法,包括了随机梯度法(SGD)、方差缩减随机方法(variance reducing stochastic method)和二阶方法的使用。最后,我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练,并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

  • 2021-04-18
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基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法_王树亮

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。

  • 2021-05-07
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