畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開(kāi)題報(bào)告：機(jī)器學(xué)習(xí)之非線性轉(zhuǎn)換模型及應(yīng)用研究

PAGEPAGE5畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開(kāi)題報(bào)告題目機(jī)器人學(xué)習(xí)之非線性轉(zhuǎn)換模型及應(yīng)用研究專業(yè)信息與計(jì)算科學(xué)姓名班級(jí)學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師提交時(shí)間綜述本課題的研究動(dòng)態(tài)，說(shuō)明選題的依據(jù)和意義本課題研究動(dòng)態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演譯。機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于理解與研究學(xué)習(xí)的內(nèi)在機(jī)制、建立能夠通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提高自身水平的計(jì)算機(jī)程序的理論方法的學(xué)科。近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)理論在諸多應(yīng)用領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用與發(fā)展，已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)及熱點(diǎn)之一。采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的計(jì)算機(jī)程序被成功用于機(jī)器人下棋程序、語(yǔ)音識(shí)別、信用卡欺詐監(jiān)測(cè)、自主車輛駕駛、智能機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域，除此之外機(jī)器學(xué)習(xí)的理論方法還被用于大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域。實(shí)際上，在任何有經(jīng)驗(yàn)可以積累的地方,機(jī)器學(xué)習(xí)方法均可發(fā)揮作用。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過(guò)程的計(jì)算模型或認(rèn)識(shí)模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進(jìn)行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進(jìn)。選題依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于理解與研究學(xué)習(xí)的內(nèi)在機(jī)制、建立能夠通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提高自身水平的計(jì)算機(jī)程序的理論方法的學(xué)科。本課題研究機(jī)器學(xué)習(xí)中比較基礎(chǔ)的非線性轉(zhuǎn)換模型，以及誤差分析，并將這些算法在某些領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用意義現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒(méi)有什么學(xué)習(xí)能力，至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力，因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的討論和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的進(jìn)展，必將促使人工智能和整個(gè)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。本課題研究的基本內(nèi)容，擬解決的主要問(wèn)題和難點(diǎn)問(wèn)題1、基本內(nèi)容機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于理解與研究學(xué)習(xí)的內(nèi)在機(jī)制、建立能夠通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提高自身水平的計(jì)算機(jī)程序的理論方法的學(xué)科。近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)理論在諸多應(yīng)用領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用與發(fā)展,已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)及熱點(diǎn)之一。擬解決的主要問(wèn)題本課題研究機(jī)器學(xué)習(xí)中比較基礎(chǔ)的非線性轉(zhuǎn)換模型，以及誤差分析，并將這些算法在某些領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用。難點(diǎn)問(wèn)題通過(guò)軟件建立應(yīng)用領(lǐng)域的預(yù)測(cè)模型；對(duì)建立的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)；三、研究步驟、方法及措施：1、查閱、學(xué)習(xí)文獻(xiàn)資料，結(jié)合已學(xué)過(guò)的課程，明確機(jī)器學(xué)習(xí)的理論、方法、步驟；撰寫開(kāi)題報(bào)告；2、研究機(jī)器學(xué)習(xí)方法在某領(lǐng)域中的應(yīng)用；3、通過(guò)軟件建立應(yīng)用領(lǐng)域的預(yù)測(cè)模型；4、對(duì)建立的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)；5、撰寫畢業(yè)論文；6、翻譯外文科技文獻(xiàn)；7、提交論文和翻譯文獻(xiàn)，做答辯講稿，準(zhǔn)備答辯。四、工作進(jìn)度：序號(hào)設(shè)計(jì)（論文）各階段名稱日期1查閱、學(xué)習(xí)文獻(xiàn)資料，結(jié)合已學(xué)過(guò)的課程，明確機(jī)器學(xué)習(xí)的理論、方法、步驟；撰寫開(kāi)題報(bào)告；畢業(yè)實(shí)習(xí)1-5周2研究機(jī)器學(xué)習(xí)方法在某領(lǐng)域中的應(yīng)用5-8周3通過(guò)軟件建立應(yīng)用領(lǐng)域的預(yù)測(cè)模型9-10周4對(duì)建立的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)；撰寫論文初稿11-12周5撰寫畢業(yè)論文13-14周6外文翻譯資料，修改、提交論文，準(zhǔn)備答辯。15-16周五、主要參考文獻(xiàn)：[1]劉云熹.基于支持向量機(jī)的個(gè)人信用評(píng)估方法研究[D].黑龍江:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2005[2]習(xí)袁圣.江基于粗糙集和支持向量機(jī)的機(jī)械故障診斷系統(tǒng)[J].微機(jī)發(fā)展,2005,3:72-77[3]黃陳鋒.基于粗集一支持向量機(jī)的電力供需預(yù)警研究[D].北京華北電力大學(xué),2006[4]呂科奇.基于支持向量機(jī)的工程項(xiàng)目投資估算方法研究[D].浙江:浙江人學(xué),2004[5]Varfis.Univariateeconomictimeseriesforecastingbyconnectionistmethods[C].IEEEICNN.1990(90):342-345.[6]Lapedes.Nonlinearsignalprocessingusingneuralnetworks:Predictionandsystemmodeling[R].TechnicalReportLA-UR-87-2662.LosAlamosNationalLaboratoryNM,1987,54-56.[7]羅士勛.人民幣匯率預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D].吉林大學(xué)，2005.[8]楚翠玲，馬恩濤.我國(guó)地方政府性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究-基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析[J].廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào),2016(5):58-67[9]劉瀲滟.我國(guó)財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警方法優(yōu)選及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)踐[D].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2016.[10]薛曄，藺琦珠，任耀.我國(guó)通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型-基于決策樹(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2016（1）：82-89.[11]SextonJ,LaakeP.StandardErrorsforBaggedandRandomForestEstimators[J].ComputationalStastistics,2008,2(3):841-860.[12]Antipov,EA，pokryshevskaya,EB.Massappraisalofresidentialapartments:AnapplicationofRandomforestforvaluationandaCART-basedapproachformodeldiagnostics[J].ExpertSystemsWithApplications,2012,39(2):1772-1778[13]崔東文.隨機(jī)森林回歸模型及其在污水排放量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].供水技術(shù),2014,8(2),31-36[14]金宇,周可新,方穎,劉欣.基于隨機(jī)森林模型預(yù)估氣候變化對(duì)動(dòng)物物種潛在生境的影響[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào),2014,04:416-422.六、指導(dǎo)教師審核意見(jiàn)：指導(dǎo)教師簽字：年月日七、專業(yè)系（教研室）評(píng)議意見(jiàn)：