论文研究- 专家系统与目标规划相结合的多目标决策分析研究.pdf, 一、问题提出 目标规划在处理相互矛盾的多目标决策分析中,无疑是一个比较好的方法,并得到广泛的应用。但目标规划和所有的多目标优化决策(MODM)方法一样,都只限于有良好定义,确定的决策问题。然而在实际应用中,对于存在着非程序化决策或含有不良结构问题(如难以量化的社会
2021-12-12 17:40:24
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这项研究工作部署了一种很有前景的方法来识别手写英文字母和神经数字。 在这项研究工作中，分析和研究了基于深度神经网络的卷积神经网络模型在 MNIST 数据集上的性能。 该标准化数据集包括手写文本，包括数字和字母。 在各种实验中，CNN 的参数在多个实例中配置，以分析其在不同环境下的性能。 虽然主要配置集包括误差函数、激活函数、隐藏层数、时期数、各种优化技术以解决凸和非凸可优化目标函数。 实验结果证明了其与现有艺术相当的有前途的价值。 所讨论模式的结论性能在具有交叉熵误差函数的 sigmoid 激活函数下达到了 99.65 的最高分类率，并且首先将性能延迟评估为不同隐藏层数的度量。
2021-12-10 15:37:25
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淘宝APP用户行为数据分析研究 python代码
分析了淘宝APP用户行为数据记录，根据数据集内容的特征，主要从流量指标、用户类指标、用户行为以及用户购买商品四大方面进行入手分析，以下为本次分析的一些结论和建议。
2021-12-09 14:38:34
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视觉情感分析的目的是使用带有主观感情色彩的方式表述图像和视频，并使计算机能够检测和表达这些信息。伴随着社会化媒体的兴盛和充沛训练数据的出现，深度学习之类的技术革命给该领域带来新的机遇和挑战。从视觉情感语义提取框架出发，对传统视觉情感分析中视觉特征提取、情感空间建立和特征与情感的映射等关键技术进行综述；并对基于中间表达层、目标对象检测的视觉情感分析以及大数据背景下深度学习技术在该领域的应用进行论述；最后对视觉情感分析存在的问题进行总结并对未来有前景的研究方向进行展望。
2021-12-06 02:06:18
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本文以数字图像为研究对象,对基于深度学习的隐写分析特征学习和分类进行了研究,论文的主要研究成果包括:(1)提出一种基于深度学习与差异增强的隐写分析模型。
2021-12-04 16:21:09
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“伪造”一词是主观的。 根据使用它的上下文，图像可能会成为赝品。 为娱乐而编辑的图像或某人拍了一张糟糕的照片但经过修改以使其看起来更好，即使它已从原始捕获中更改，也不能被视为伪造。 在当前场景中，由于普遍使用强大的图像编辑工具，因此识别图像真实性的需求显着增加。 确定数字图像是真实的还是被篡改是一项重大挑战。 在数字图像中找到操纵痕迹是一项艰巨的任务。 现在，这些篡改痕迹可以通过称为旋转、缩放、JPEG 压缩、高斯噪声等称为攻击的各种操作来完成。 为了测试数字图像的原创性，技术得到了创新。 近年来，在这一研究领域中提出了不同的技术来检测上述攻击。 本文详细概述了用于检测图像伪造的各种方法和方法。
2021-12-03 11:56:45
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SPSS因子分析功能的专业课程设置分析方法,其目的是从数据挖掘的新视角,探索教学计划中专业课程设置的科学方法,为教学和教学管理改革提供有效的参考。实验结果表明此方法快速、直观、全面且针对性较强。
2021-12-02 13:19:12
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介绍了基于数字图像的信息隐藏技术的基本内容及方法，着重研究了图像信息隐藏的反向检测技术——隐写分析技术，总结了其方法和分类。针对隐写分析中的RS（Regularand Singular groups method）检测算法进行了深入的研究，提出了改进算法，在一定程度上减小了RS检测算法对统计假设的依赖性，并且在不改变像素间相关特性的同时可以对图像进行二次检验，增加了检测结果的准确性。在不同的掩码和嵌入率下进行了大量实验，实验结果验证了该改进算法的有效性，基于该改进算法编写了检测程序，实现了对灰度及彩色图像的LSB（Least Significant Bit）隐藏检测。
2021-11-28 10:42:35
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物联网 DDoS 僵尸网络 C＆amp;C 通信检测是识别 DDoS 僵尸网络的重要组成部分。通过分析僵尸网络C＆amp;C通信流量总结出C＆amp;C通信数据分组较小和DNS通信的周期性的特点，从而提出基于网络通信流量的特性识别僵尸网络C＆amp;C通信的方法，提升了僵尸网络C＆amp;C通信识别的查准率。
2021-11-14 07:04:03
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