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采用爬虫技术获取当前主流招聘网站的招聘信息,数据经清洗和标准化后,采用Python语言分别应用线性回归、支持向量机(SVM)、决策树......
在国家“互联网+”智慧城市战略的指导下,全国掀起了建设政务大数据服务系统的热潮。然而政务大数据服务系统在海量数据压力下容易......
基于风电机组运维历史大数据,探索齿轮箱油温异常预测性预警及异常原因分析的方法.首先,基于齿轮箱油温正常状态的SCADA运维大数据......
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组合测试是一种能有效检测由参数间相互作用所引发错误的软件测试方法，覆盖表的生成是该研究领域的一个重要问题。目前，很多方法......
Apache Spark分布式大数据计算框架应用广泛,但是其配置参数繁多导致使用难度较大,且不合理的配置将严重影响作业执行性能,研究Spa......
在动车组安全可靠运行的研究中,依赖于列车自动驾驶（ATO）系统。针对现采用单一自适应控制方法的ATO控制器控制列车制动时,在制动开始......
摘要：该文利用机器学习算法对随机序列数据进行了实证研究。首先对比了常见机器学习算法模型在该数据上的预测性能，发现决策树算法效......
近年来,3D立体电影等大范围普及流行,为了提升观看3D电影等的舒适度,很多舒适度评价方法被提出,这些方法均可归类到主观质量评价和......
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目前基于Spark的应用十分广泛,合理的参数配置会使Spark作业具备较高的执行效率,很多学者对虚拟机集群上的Spark参数调优进行了深......
针对人脸动画技术中的面部特征与语音特征的映射问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的映射模型学习方法.首先,在训练......
随着互联网用户的增加,由其产生的文本数据也在爆炸式增长,如何有效地对这些海量数据进行分类管理并提高分类精度,成为自然语言处......
针对普通广义预测控制器在列车控制过程中不能修改控制器参数,以至列车运行中遇到未知干扰时影响控制精度和稳定性。本文采用基于......
近年来,Hadoop分布式计算平台被广泛应用于工业界中解决大规模数据处理相关问题。一个庞大的计算集群对于任何一个企业来说在财政......
传统高速列车广义预测控制方法的控制器参数根据人为经验设定,影响控制效果。针对这一问题,本文结合不同的研究方法分别将高速列车......
移动设备的广泛使用和用户位置信息的实时可用性正在促进新的个性化、基于位置的应用程序和服务(LBSs)的开发。此类应用程序需要能......
本文主要基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting极限梯度提升)模型,研究在互联网金融场景中对有贷前逾期风险的用户进行识别的问......
大数据时代的到来意味着新技术,新产品,和新系统的出现。如基准测试在过去三十年推动数据库技术和系统长足发展一样。基准测试将在......
蚁群算法因其较强的并行性、鲁棒性和正反馈性,在优化组合领域得到很好的应用。但应用中易发生停滞、陷入局部最优,收敛慢等不足。......
Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用,针对手动和经验调优方法中参数空间庞大和运行流程复杂的问题,提......
早期的软件缺陷预测通常使用的是数据挖掘的技术,后来人们从度量元、挖掘算法等方面对软件缺陷预测模型在不同方面进行了改进,如提......
