人工智人-家居设计-基于MAS的建筑智能化系统集成模型研究.pdf

单源多路径配装_运输集成模型算法研究.docx

货物配装和运输是物流配送系统的重要组成部分,是提高物流配送系统运作效率的关键。针对物流配送系统的复杂约束,建立了单源多路径配装-运输集成模型。为求解上述模型,采用基于客户点序号编码,最大保留交叉和自适应交叉变异等技术,设计了改进的遗传算法。实例计算表明,模型和算法可行有效,能较好地解算单源多路径配装-运输问题,为物流配送系统的优化提供了新的思路。

为了验证股票的价格运动与过去应该是相似的这一假设，运用K近邻算法，将价格运动简单划分为涨跌两类进行预测，进行假设验证。使用滑窗方法比较现在的价格运动与何时的历史价格更为相似，将多个K近邻模型组合成集成模型，实现模型的泛化和策略收益的调整。使用中证500指数的历史价格数据进行预测实证，2017年～2018年9月的预测结果显示单个K近邻模型策略获得76.72%的收益，现在的价格运动与遥远的过去更为相似，集成模型能更好地控制风险。该模型利用K近邻模型的含义验证了股票价格运动具有相似性，可以作为证券交易的择时策略。

文献：Uncertainty-aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation（半监督方法：不确定性感知自增强模型） 原文：https://arxiv.org/abs/1907.07034 代码：https://github.com/yulequan/UA-MT

官方翻译的CMMI-dev 1.3中文版最新版，翻译质量很高。内有PPT非常方面查看可以直接使用，亲自阅读过，请放心下载。

matlab自相关代码“基于变分模式分解和长短期记忆的流量预测的分解集成模型”的代码存储库 左建义 电子邮件：Github： 这项研究在很大程度上依赖于开源软件。 Pandas（McKinney，2010）和numpy（Stéfanet al。，2011）用于管理和处理流数据。 Matlab用于执行流分解任务并计算子信号的PACF。 Matlab的实现分别来自Dragomiretskiy和Zosso（2014）以及Wu和Huang（2009）。 这是基于Matlab内置工具箱（“ Wavelet Analyzer”中的“ Wavelet 1-D”）执行的。 （Pedregosa et al。，2011）中的GBRT模型用于衡量分解后的子信号的重要性。 使用Matplotlib（Hunter，2007）绘制数字，并使用（Abadi等人，2016）训练LSTM模型。 这些开源软件也被先前的研究人员（例如Kratzert等人）部分使用。 （2018）。 如何验证研究结果 克隆此存储库表单。 git clone https://github.com/zjy8006/DailyStreamflo

基于Petri网和Web服务的纺织企业应用集成模型.pdf

堆码 简述 主要的三类集成学习方法为装袋，提升和堆叠。目前，大型的数据挖掘比赛（如Kaggle），排名靠前的基本上都是集成机器学习模型或深度神经网络。 将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，第$ j $个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第$ i $个样本的第$ j $个特征值，同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测。 具体原理讲解参考，简单来说，集成学习其实都是将基本模型组合形成更优秀的模型，Stacking也不例外。stacking是各个算法训练全样本的结果再用一个元算法融合这些结果，它可以选择使用网格搜索和交叉验证。 Mlxtend框架 基本上，现代传统机器学习领域的库基本上被sciket-learn（sklearn）占领，如果你没有使用过sklearnlib，那就不能使用过机器学习算法进行数据挖掘。但是，自定义集成学习库依

基于知识关联的产品知识聚类集成模型研究.pdf