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[机器学习] 基于 PSO 优化 RBF 神经网络的溶解氧预测算法研究

说明：溶解氧浓度是渔业养殖水质安全的重要指标，也是影响养殖水产品健康的关键因素，对其进行实时监测和预测具有重要意义。溶解氧受环境中pH值等参数影响，针对溶解氧的变化情况该文采用MI_PSO_RBF（互信息_粒子群_RBF神经网络）算法对渔业养殖环境溶解氧含量进行预测，首先采用互信息理论MI降低两个随机变量统计的相关性；然后采用径向基函数RBF神经网络算法对渔业养殖水环境中溶解氧变化趋势进行预测；最后采用粒子群算法PSO对RBF神经网络的模型参数进行优化，并利用该模型对渔业养殖溶解氧变
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[机器学习] 基于ＰＦ－ＲＢＦ神经网络的短期风电功率预测

说明：为了提高风电功率的预测精度，研究了一种基于粒子滤波（ＰＦ）与径向基函数（ＲＢＦ）神经网络相结合的风电功率预测方法。使用ＰＦ算法对历史风速数据进行滤波处理，将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据，归一化后构成风电功率预测模型的新的输入数据；利用处理后的新的输入数据和输出数据，建立ＰＦ－ＲＢＦ神经网络预测模型，预测风电场的输出功率。仿真结果表明，使用该预测模型进行风电功率预测，预测精度有一定的提高，连续１２０ｈ功率预测的平均绝对百分误差达到８．０
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[机器学习] 基于 PCA-ＲBF 网络的学生写作成绩预测模型

说明：为进一步提高学生英语写作成绩预测准确率，提出一种基于主成分分析( PCA) 和径向基函数( ＲBF) 神经网络相结合的写作成绩预测模型。先用主成分分析对所建立的学生写作评价体系作数据降维处理，提取前 5 个主成分，再将这些主成分作为ＲBF 神经网络的输入，构建 3 层ＲBF 神经网络预测模型。实验结果表明，与单一的ＲBF 神经网络和 BP 神经网络相比，PCA-ＲBF 预测模型的结构简单，收敛速度快，预测准确率高，泛化能力强，验证了本文提出模型的有效性
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[机器学习] 基于 GM-RBF 神经网络的光伏发电功率预测

说明：为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及 RBF 神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在 MATLAB 应用平台编程实现对 GM-RBF 神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于 GM-RBF 神经网络光伏发
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[机器学习] 基于ＧＧＡＰ－ＲＢＦ神经网络的多参数纯电动客车蓄电池荷电状态预测

说明：为了准确预测纯电动客车蓄电池的荷电状态（ＳＯＣ），提出了基于广义生长剪枝径向基函数（ＧＧＡＰ－ＲＢＦ）神经网络的多参数纯电动客车蓄电池ＳＯＣ预测模型。首先以蓄电池端电压、放电电流、环境温度和循环次数作为神经网络输入参数建立ＧＧＡＰ－ＲＢＦ神经网络蓄电池ＳＯＣ预测模型，然后以不同放电倍率、环境温度和循环次数的蓄电池放电试验数据作为样本对模型进行训练，并建立了蓄电池仿真模型和纯电动客车整车仿真模型，最后进行了城市道路循环行驶工况（ＵＤＤＳ工况）下单体蓄电
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[机器学习] Machine Learners Archaeology of a Data Practice pdf

说明： If machine learning transforms the nature of knowledge, does it also transform the practice of critical thought? Machine learning?programming computers to learn from data?has spread across scientific disciplines, media, entertainment, and government
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[机器学习] Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms pdf

说明： Can machine learning techniques solve our computer security problems and finally put an end to the cat-and-mouse game between attackers and defenders? Or is this hope merely hype? Now you can dive into the science and answer this question for yourse
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