特征關(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用畢業(yè)論文【附代碼】

基于特征關(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用探究主要內(nèi)容：本文將探討一種基于特征關(guān)聯(lián)性的特征構(gòu)造算法，重點(diǎn)研究其在分類問題中的應(yīng)用。通過分析特征之間的相關(guān)性，構(gòu)造新的特征組合，以提高分類模型的性能。研究將采用基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)作為研究背景，探索如何通過特征構(gòu)造實(shí)現(xiàn)癌癥預(yù)測等實(shí)際應(yīng)用。我們將使用多個公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，比較新算法與傳統(tǒng)特征選擇方法的效果，使用指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率和F1-score進(jìn)行評估。希望通過本研究，推動特征構(gòu)造算法在生物信息學(xué)和醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。文檔說明：本文闡述了特征關(guān)聯(lián)、特征構(gòu)造、分類問題、基因調(diào)控、癌癥預(yù)測、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示?；谔卣麝P(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用探究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊(duì)。核心思路隨著數(shù)據(jù)采集和存儲技術(shù)的飛速發(fā)展，研究人員如今能夠獲取大量復(fù)雜且高維度的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系變得愈發(fā)錯綜復(fù)雜。在此背景下，特征工程的重要性愈發(fā)凸顯，通過從原始數(shù)據(jù)中選擇、轉(zhuǎn)換和構(gòu)造特征，特征工程有助于提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測性能和泛化能力，使數(shù)據(jù)得到高效利用。特征構(gòu)造算法是特征工程的一個重要組成部分，它從原始數(shù)據(jù)中提取和構(gòu)造特征，使得這些特征能夠攜帶更豐富的信息并具備更強(qiáng)的區(qū)分能力，從而增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測能力。特征構(gòu)造算法也常與特征選擇共同出現(xiàn)相輔相成，以確保所選的特征子集在模型性能方面達(dá)到最優(yōu)。然而，當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時，隨機(jī)的特征構(gòu)造可能引發(fā)維度災(zāi)難問題。因此，融合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識成為特征構(gòu)造不可或缺的一環(huán)，通過引入先驗(yàn)知識能夠指導(dǎo)特征構(gòu)造的操作方向，限制特征生成的范圍，從而挖掘數(shù)據(jù)的本質(zhì)結(jié)構(gòu)，提高模型的魯棒性和可靠性。另一方面，不同類別之間的特征關(guān)聯(lián)性存在差異，特征構(gòu)造算法可以定量地衡量這些關(guān)聯(lián)性差異，為機(jī)器學(xué)習(xí)中的下游預(yù)測任務(wù)提供有益的信息。計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展，使得生物信息學(xué)已成為一個多領(lǐng)域交叉的前沿研究領(lǐng)域。生物信息學(xué)涉及大規(guī)模的生物數(shù)據(jù)分析，如基因組、轉(zhuǎn)錄組，蛋白質(zhì)組等。而且在生命機(jī)體中，分子之間具有復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，當(dāng)生命機(jī)體出現(xiàn)生理或者病理變化時，往往是多個分子協(xié)同作用導(dǎo)致，所以生物組學(xué)數(shù)據(jù)兼具高維度和復(fù)雜關(guān)聯(lián)性。此時，特征構(gòu)造算法可以幫助將復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具解釋性的特征，也可以幫助鑒定生物數(shù)據(jù)中潛在的生物標(biāo)志物，這些標(biāo)志物可以用于疾病診斷和預(yù)測治療反應(yīng)等。因此本文從融合生物信息學(xué)領(lǐng)域知識的角度出發(fā)，將基因看作特征，通過量化基因間關(guān)聯(lián)性的差異挖掘數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，輔助下游的預(yù)測任務(wù);并將捕獲不同組間特征關(guān)聯(lián)差異的思想歸納為特征構(gòu)造算法，本文的主要工作如下:1.基于調(diào)控差異的特征構(gòu)造算法當(dāng)前差異調(diào)控分析中存在多個基因的協(xié)同關(guān)聯(lián)信息在預(yù)測階段應(yīng)用不充分，且對非差異表達(dá)基因關(guān)注不足的問題。為了克服上述問題，本文提出一種基于模型的定量轉(zhuǎn)錄調(diào)控刻畫方法(ModelbasedQuantitativeTranscriptionRegulationDescription，mqTrans)。首先，在參考樣本下利用回歸模型對轉(zhuǎn)錄因子與靶基因的調(diào)控關(guān)系進(jìn)行建模;然后，量化其他表型下每個樣本調(diào)控關(guān)系的失調(diào)距離，將其定義為mqTrans構(gòu)造特征;再在預(yù)測階段利用mqTrans特征進(jìn)行淋巴結(jié)是否發(fā)生遠(yuǎn)端轉(zhuǎn)移的差異調(diào)控分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法檢測出原始值不差異表達(dá)但其調(diào)控關(guān)系具有統(tǒng)計(jì)顯著性的隱藏生物標(biāo)志物。并進(jìn)一步針對結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行了性別特異性建模，生存分析的結(jié)果表明構(gòu)造特征與生存相關(guān)且呈現(xiàn)性別特異性。最后，將核心特征類比于調(diào)節(jié)因子，次要特征類比于被調(diào)控靶基因，設(shè)計(jì)特征工程框架應(yīng)用于高維不平衡小樣本的分類問題，在15個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集下，將此算法與6種對比算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明構(gòu)造特征在AUC和G-mean兩個指標(biāo)下可以提升模型預(yù)測性能。2.基于類別子空間特異性的特征構(gòu)造算法特征之間常存在相關(guān)性，現(xiàn)有的特征選擇或特征抽取方法多基于距離或信息熵的計(jì)算考慮成對特征相關(guān)性，但在降低特征冗余性的同時忽略了多個特征之間的關(guān)聯(lián)性提供的信息。因此本文提出一種基于類別子空間特異性的特征構(gòu)造算法(FeatureConstructionAlgorithmsBasedonClass-SpecificSubspaceSpecificity，F(xiàn)CS3)。首先，采用正則化自表示的方法挖掘特征之間的關(guān)聯(lián)性，選擇在不同類別間的差異表示特征作為種子特征，依據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)弱將特征分組，每個分組視為一個子空間，再通過主成分分析獲取在每個類別下子空間的正交變換矩陣，最后將原始特征在每種類別的每個子空間下進(jìn)行正交變換，將原始數(shù)據(jù)映射到更具類別代表性的特征空間，并結(jié)合費(fèi)舍特征選擇方法選擇具有最優(yōu)分類性能的特征子集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法與6種對比算法相比具有更優(yōu)的分類性能。3.基于健康對照的癌癥分期標(biāo)志物檢測算法基于健康狀態(tài)與癌癥狀態(tài)之間存在的演化關(guān)系，即生物體內(nèi)分子的調(diào)控失調(diào)會導(dǎo)致生理或病理學(xué)上的變化，拓展mqTrans模型。本實(shí)驗(yàn)首先通過模型模擬同一樣本的數(shù)據(jù)在不同平臺的處理差異，通過數(shù)據(jù)擴(kuò)增得到了929個同一平臺的健康血液組織樣本;再采用GRU網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本中轉(zhuǎn)錄調(diào)控層面的關(guān)聯(lián)關(guān)系，作為健康狀態(tài)的特征表示;最后，將癌癥早期和晚期表型相較于健康狀態(tài)下的調(diào)控失調(diào)關(guān)系進(jìn)行量化以構(gòu)造特征，得到表示調(diào)控變化的生物標(biāo)志物。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了數(shù)據(jù)擴(kuò)增對于回歸模型性能提升的有效性;并且在TCGA的結(jié)腸癌和胃癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明構(gòu)造特征在AUC和準(zhǔn)確率兩個性能指標(biāo)下均可以提升預(yù)測性能，同時發(fā)現(xiàn)多個有突出貢獻(xiàn)的生物標(biāo)志物，可為未來濕實(shí)驗(yàn)研究提供指導(dǎo)。4.應(yīng)用于生存預(yù)測的多任務(wù)調(diào)控差異表征算法在基于基因關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建疾病預(yù)測模型任務(wù)中，現(xiàn)有的方法多針對不同的任務(wù)分別構(gòu)建模型且存在過擬合的問題，缺少一個預(yù)訓(xùn)練的模型供下游預(yù)測任務(wù)使用。因此，本文提出了一個健康預(yù)訓(xùn)練模型和多任務(wù)的生存預(yù)測模型(SurvivalPredictionModelbasedonDysregulationQuantitativeDescription，DQSurv)。首先，采用GTEx數(shù)據(jù)庫健康組織樣本作為源域，基于圖卷積模型訓(xùn)練調(diào)控因子與靶基因之間的調(diào)控模型;再將健康模型的圖自注意力網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重遷移到癌癥樣本的預(yù)測任務(wù)中，并捕獲網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中隱藏層特征的差異學(xué)習(xí)基因之間的關(guān)聯(lián)信息;最后將癌癥樣本的靶基因表達(dá)預(yù)測作為輔助任務(wù)，輔助生存預(yù)測主任務(wù)。實(shí)驗(yàn)證明了長鏈非編碼RNA作為調(diào)控因子對于預(yù)測的輔助作用，證明了在源域和目標(biāo)域之間具有演化關(guān)系時利用兩個數(shù)據(jù)域的特征差異性構(gòu)造特征對于預(yù)測任務(wù)的有效性，該算法在10個數(shù)據(jù)集上與7種生存預(yù)測算法和6種基因表達(dá)預(yù)測算法相比，在兩個任務(wù)中均具有較好的性能。綜上所述，本文從特征之間的關(guān)聯(lián)性變化出發(fā)，引入生物信息學(xué)背景知識，提出了量化不同表型下調(diào)控關(guān)系差異，以提升隱藏標(biāo)志物檢測和癌癥預(yù)測性能的系列算法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它們的有效性;并將此思路拓展為特征構(gòu)造算法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在公開數(shù)據(jù)集上證明了算法的優(yōu)勢。本團(tuán)隊(duì)擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流。可訪問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%基于特征關(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用探究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=275;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=275;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團(tuán)隊(duì)提供learningRate=0.01;numEpochs=275;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進(jìn)行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=275;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=275;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊(duì)擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計(jì)1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運(yùn)行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機(jī)分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機(jī)森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.21OVO多分類支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預(yù)測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.4BF粒子濾波預(yù)測2.2.5DKELM回歸預(yù)測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.9GMDN預(yù)測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測2.2.19TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.20XGBoost回歸預(yù)測2.2.21模糊預(yù)測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時間序列預(yù)測2.2.25LightGBM回歸預(yù)測2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測2.2.28Transformer時間序列預(yù)測2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測2.2.31自編碼器預(yù)測2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.39LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.40模型集成預(yù)測2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測2.2.42多變量時間序列預(yù)測2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測PM2.5濃度預(yù)測SOC預(yù)測產(chǎn)量預(yù)測車位預(yù)測蟲情預(yù)測帶鋼厚度預(yù)測電池健康狀態(tài)預(yù)測電力負(fù)荷預(yù)測房價預(yù)測腐蝕率預(yù)測故障診斷預(yù)測光伏功率預(yù)測軌跡預(yù)測航空發(fā)動機(jī)壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強(qiáng)度預(yù)測加熱爐爐溫預(yù)測價格預(yù)測交通流預(yù)測居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測空氣質(zhì)量預(yù)測糧食溫度預(yù)測氣溫預(yù)測清水值預(yù)測失業(yè)率預(yù)測用電量預(yù)測運(yùn)輸量預(yù)測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測員工離職預(yù)測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預(yù)測自然災(zāi)害預(yù)測圖像分割預(yù)測視頻行為預(yù)測心電異常預(yù)測腦電波分類汽車故障預(yù)測智能家居用電量預(yù)測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計(jì)數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災(zāi)檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標(biāo)志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗(yàn)證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題4.4機(jī)器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無人機(jī)集群仿真4.6.5無人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機(jī)編隊(duì)4.6.7無人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機(jī)任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏