算机时序分析等领域中,经常会遇到以这类矩阵为

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2024年华为人工智能方向HCIA考试复习题库(含答案)

2024年华为人工智能方向HCIA考试复习题库(含答案)
参考答案:B 32.在训练神经网络过程中我们目的是让损失函数不断减少,我们常 用以下哪种方法最小化损失函数?
A、Dropout
B、正则化 C、梯度下降 D、交叉验证 参考答案:C 33.以下哪个不是图像识别服务的应用? A、目标检测 B、智能相册 C、场景分析 D、语音合成 参考答案:D 34.以下关于机器学习描述正确的是? A、深度学习是机器学习的一个分支
C、空字符 D、recapture 参考答案:C 49.以下列哪一项不属于语音识别场景的应用? A、会议记录
B、电话回访 C、口语测评 D、人脸识别 E、智能音箱 参考答案:D 50.tensorFlow2.0 中可用于张量合并的方法有?
A、split B、join C、concat D、unstack
A、图方法
B、源码转换 C、运算符重载 参考答案:B 16.梯度下降算法中,损失函数曲面上轨迹最混乱的算法是以下哪种 算法?
A、SGD B、BGD C、MGD D、MBGD
参考答案:A 17.长短记忆网络是基于循环神经网络发展而来的,长短神经网络主 要解决了循环神经网路的什么问题?
A、过拟合问题 B、梯度爆炸问题 C、欠拟合问题 D、梯度消失问题 参考答案:D 18.以下哪一项不是 ModelArts 中训练平台的主要任务? A、算法开发 B、收集数据 C、模型评估 D、模型可视化
2024 年华为人工智能方向HCIA 考试复习 题库(含答案)
一、单选题 1.以下哪—项不属于 MindSpore 全场景部署和协同的关键特性? A、统一模型 R 带来一致性的部署体验。 B、端云协同 FederalMetaLearning 打破端云界限,多设备协同模型。 C、数据+计算整图到 Ascend 芯片。 D、软硬协同的图优化技术屏蔽场景差异。 参考答案:C 2.在对抗生成网络当中,带有标签的数据应该被放在哪里? A、作为生成模型的输出值 B、作为判别模型的输入值 C、作为判别模型的输出值 D、作为生成模型的输入值 参考答案:B 3.下列属性中 TensorFlow2.0 不支持创建 tensor 的方法是? A、zeros B、fill C、create D、constant 参考答案:C

2022机器学习专项测试试题及答案

2022机器学习专项测试试题及答案

2022机器学习专项测试试题及答案1.机器学习的流程包括:分析案例、数据获取、________和模型验证这四个过程。

()A.数据清洗A、数据清洗B.数据分析C.模型训练(正确答案)D.模型搭建2.机器翻译属于下列哪个领域的应用?() *A.自然语言系统(正确答案)A. 自然语言系统(正确答案)B.机器学习C.专家系统D.人类感官模拟3.为了解决如何模拟人类的感性思维, 例如视觉理解、直觉思维、悟性等, 研究者找到一个重要的信息处理的机制是()。

*A.专家系统B.人工神经网络(正确答案)C.模式识别D.智能代理4.要想让机器具有智能, 必须让机器具有知识。

因此, 在人工智能中有一个研究领域, 主要研究计算机如何自动获取知识和技能, 实现自我完善, 这门研究分支学科叫()。

*A. 专家系统A.专家系统B. 机器学习(正确答案)C. 神经网络D. 模式识别5.如下属于机器学习应用的包括()。

*A.自动计算, 通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)A. 自动计算,通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)A.自动计算,通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)B.文字识别, 如通过 OCR 快速获得的图像中出汉字, 保存为文本C.语音输入, 通过话筒将讲话内容转成文本D.麦克风阵列, 如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视6.对于神经网络模型, 当样本足够多时, 少量输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对模型的输入-输出映射关系影响很小, 这属于()。

*A. 泛化能力A.泛化能力B. 容错能力(正确答案)C. 搜索能力D. 非线性映射能力7.下列选项不属于机器学习研究内容的是() *A. 学习机理A.学习机理B. 自动控制(正确答案)C. 学习方法D. 计算机存储系统8.机器学习的经典定义是: () *A.利用技术进步改善系统自身性能A. 利用技术进步改善系统自身性能B.利用技术进步改善人的能力C.利用经验改善系统自身的性能(正确答案)D.利用经验改善人的能力9.研究某超市销售记录数据后发现, 买啤酒的人很大概率也会购买尿布, 这种属于数据挖掘的那类问题()。

2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题11(答案解析)

2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题11(答案解析)

2022-2023年软件水平考试《高级系统架构设计师》预测试题(答案解析)全文为Word可编辑,若为PDF皆为盗版,请谨慎购买!第壹卷一.综合考点题库(共50题)1.软件构件是一个独立可部署的软件单元,与程序设计中的对象不同,构件()A.是一个实例单元,具有唯一的标志B.可以利用容器管理自身对外的可见状态C.利用工厂方法(如构造函数〉来创建自己的实例D.之间可以共享一个类元素正确答案:C本题解析:构件的特性是:(1)独立部署单元;(2)作为第三方的组装单元;(3)没有(外部的)可见状态。

一个构件可以包含多个类元素,但是一个类元素只能属于一个构件。

将一个类拆分进行部署通常没什么意义。

对象的特性是:(1)一个实例单元,具有唯一的标志。

(2)可能具有状态,此状态外部可见。

(3)封装了自己的状态和行为。

2.应用系统构建中可以采用多种不同的技术,( 请作答此空)可以将软件某种形式的描述转换为更高级的抽象表现形式,而利用这些获取的信息,()能够对现有系统进行修改或重构,从而产生系统的一个新版本。

A.逆向工程((Reverse Engineering)B.系统改进 (System Improvement)C.设计恢复 (DesignRecovery )D.再工程 (Re-engineering)正确答案:A本题解析:所谓软件的逆向工程就是分析已有的程序,寻求比源代码更高级的抽象表现形式。

一般认为,凡是在软件生命周期内将软件某种形式的描述转换成更为抽象形式的活动都可称为逆向工程。

与之相关的概念是:重构(restructuring),指在同一抽象级别上转换系统描述形式;设计恢复(design recovery),指借助工具从已有程序中抽象出有关数据设计、总体结构设计和过程设计的信息(不一定是原设计);再工程(re-engineering),也称修复和改造工程,它是在逆向工程所获信息的基础上修改或重构已有的系统,产生系统的一个新版本。

机械设备故障规律及运行趋势预测方法综述

机械设备故障规律及运行趋势预测方法综述

机械设备故障规律及运行趋势预测方法综述摘要:机械设备是指由具有特定功能的结构巧成,使用或者巧用机械动力装置,用来完成特定的工作,支持企业功能的附属资产,包括单独的机器和机器的组合。

而现代机械设备精度高、功能多、自动化程度高,可以实现企业高速、高负荷的生产作业要求。

所以在机械设备运行时应该找出机械设备故障的规律和掌握其的运行趋势,从而进行预测预防。

关键词:机械设备;故障规律;运行趋势;预测方法目前,机械设备正朝着大型化、连续化、高速化、精密化、系统化和自动化方向发展,设备结构越来越复杂,给设备管理与维修工作带来新的问题。

为了使设备的监控和维修取得最佳经济技术效果,掌握机械设备的故障规律,并对其运行状态劣化趋势进行预测就显得非常重要。

1机械设备故障规律分析由于运行环境、设备操作、维修保养和出厂时间等因素的不同,机械设备在运行中一般会出现不同的故障。

机械故障的发生往往会有许多特定表征。

这就要求设备管理人员拥有丰富的经验及时发现这些表征并作出故障判断,防止严重的机械设备事故的发生。

如发动机运行时出现异常响动,管理人员需要及时评估是否会出现突发性机械设备事故,如缸盖和曲轴等关键零部件被损坏。

随着现代机械设备结构和材料的升级换代,传统机械设备的“浴盆曲线”故障规律已经无法全部适用于机械故障一般情况,需要工作人员重新总结经验和规律,判断机械设备运行状态、故障表征、故障发生根源和故障潜伏期。

机械设备主要有磨损、变形、断裂、裂纹和腐蚀等故障类型。

机械设备故障除了遵循一定的“浴盆曲线”规律以外,还遵循其它故障曲线规律,如稳定磨损期故障曲线规律,机械设备有恒定磨损期,故障率增长缓慢;新设备故障率曲线规律,运行一段时间后机械设备就逐渐表现出恒定的故障率;寿命周期内的故障曲线反映出机械设备总体稳定的故障率;机械设备开始由高的故障曲线规律,反映该机械设备初期故障率往往较高,但是中后期故障率稳定。

一般来说,机械设备越复杂,控制要求越高,容易出现机械设备初期故障率较高的情况。

特种设备安全检查表法(SCL)、工作危害分析法、事件树分析法(ETA、FTA)、风险矩阵法(LS)

特种设备安全检查表法(SCL)、工作危害分析法、事件树分析法(ETA、FTA)、风险矩阵法(LS)

附录A安全检查表法(SCL)依据特种设备相关的法律、法规、安全技术规范和标准,可以通过编制安全检查表,对特种设备及其作业过程中的潜在危险和有害因素进行判别检查。

安全检查表应列举需查明的所有能导致事故的不安全状态或行为,通常依据据以下四个方面进行编制:a)特种设备有关法律、法规、安全技术规范、标准及规定;b)国内外事故案例和企业以往事故情况;c)系统分析确定的危险部位及防范措施;d)过往经验与研究成果。

安全检查表无统一格式,可以依据需求自行设计,但应条目清晰、内容全面、要求详细,如表B.1。

表B.1 安全检查表基本格式编制安全检查表的程序如下:a)系统功能的分解。

一般工程系统都比较复杂,难以直接编制总的安全检查表。

可按系统工程观点将系统进行功能分解,建立功能结构图。

这样既可以显示各构成要素、部件、组件、子系统与总系统之间的关系,又可以通过各构成要素的不安全状态的有机组合求得总系统的检查表。

b)人、机、物、管理和环境因素。

车间中的人、机、物、管理和环境都是生产系统的子系统。

从安全的观点出发,不只是考虑“人-机系统”,应该是“人-机-物-管理-环境系统”。

c)潜在危险因素的探求。

一个复杂的或新的系统,人们一时难以认识起潜在的危险因素和不安全状态,对于这类系统可以采用类似“黑箱法”原理探求,即首先设想系统可能存在哪些危险及其潜在因素,并推论其事故发生过程和概率,然后逐步将危险因素具体化,最后寻求处理危险的方法。

通过分析不仅可以发现其潜在的危险因素,而且可以掌握事故发生的机理和规律。

编制安全检查表应注意的问题如下:a)编制安全检查表的过程,应组织技术人员、管理人员、操作人员和安全人员深入现场共同编制。

b)按查隐患要求列出的检查项目应齐全、具体、明确,突出重点,抓住要害。

为了避免重复,尽可能将同类性质的问题列在一起,系统的列出问题或状态。

另外应规定检查方法,并有合格标准。

防止检查表笼统化,行政化。

c)各类检查表都有其适用对象,各有侧重,不宜通用。

人工智能机器学习技术练习(习题卷11)

人工智能机器学习技术练习(习题卷11)

人工智能机器学习技术练习(习题卷11)说明:答案和解析在试卷最后第1部分:单项选择题,共155题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]分箱用于处理()A)连续型数据B)离散型数据C)连续型和离散型数据即可2.[单选题]决策树每个非叶结点表示()A)某一个特征或者特征组合上的测试B)某个特征满足的条件C)某个类别标签3.[单选题]关于回归问题,说法正确的是()A)可以不需要labelB)label列是连续型C)属于无监督学习4.[单选题]分类模型在进行训练时需要()A)训练集B)训练集与测试集C)训练集、验证集、测试集5.[单选题]分类问题的label是一个( )值A)数B)类别C)类别或者数6.[单选题]以下()是 Python 中的二维图形包。

A)MatplotlibB)PandasC)NumPyD)BoKeh7.[单选题]唤醒功能作为麦克风阵列技术中重要的一环,误唤醒率指标是低 于( )次/天? [] *A)1B)2C)3D)0.58.[单选题]自然语言处理包括语言识别、语音合成和()B)语言理解C)语言交流D)语言训练9.[单选题]AGNES是一种采用(__)策略的层次聚类算法。

A)自顶向下B)自底向上C)自左至右D)自右至左10.[单选题]关于BP算法反向传播的说法正确的是( )。

A)BP算法反向传播进行更新时一般用到微积分的链式传播法则B)BP算法更新量与步长关系不大C)BP算法反向传播的预测误差值一般由真实标签值和预测标签值的差计算得来D)BP算法反向传播的目的是只对权值进行更新11.[单选题]任何一个核函数都隐式地定义了一个()空间。

A)希尔伯特空间B)再生希尔伯特空间C)再生核希尔伯特空间D)欧式空间12.[单选题]( )是基于Topic Model的关键词抽取。

A)TF-IDFB)TextRankC)LDAD)PCA13.[单选题]Spark可以处理的数据任务包括()A)数据批处理任务B)准实时处理任务C)图数据处理任务D)A, B和C14.[单选题]下列函数中,用于沿着轴方向堆叠Pandas对象的是()。

时序预测中的多步预测技巧

时序预测中的多步预测技巧

时序预测中的多步预测技巧随着人工智能和机器学习技术的不断发展,时序预测作为一种重要的预测技术,正在被广泛应用于各个行业中。

在时序预测中,多步预测是一种重要的技巧,它可以帮助我们预测未来一段时间内的数据走势。

在本文中,我们将探讨时序预测中的多步预测技巧,并介绍一些常用的方法和模型。

一、多步预测的概念多步预测是指在时序预测中,预测未来多个时间步的数值。

与单步预测相比,多步预测需要考虑更多的因素和变量,因此更加复杂。

多步预测在实际应用中具有重要的意义,比如在股票价格预测、气象预测、交通流量预测等领域都有广泛的应用。

为了提高预测精度,我们需要运用一些技巧和方法来进行多步预测。

二、多步预测的挑战多步预测相比单步预测面临更大的挑战,其中之一是累积误差的问题。

在多步预测过程中,每一步的预测结果都会影响到下一步的预测,如果前面的预测结果存在误差,那么这个误差会不断累积,导致最终预测结果的精度下降。

另外,多步预测还需要考虑时间序列中的长期依赖关系,因此需要运用一些更加复杂的模型和算法来处理这些问题。

三、多步预测的方法和技巧在多步预测中,有一些常用的方法和技巧可以帮助我们提高预测的准确性。

其中之一是递归预测法,它是一种基于历史数据的递归预测方法,通过不断迭代的方式来得到未来多步的预测结果。

递归预测法可以充分利用历史数据的信息,但需要考虑到误差累积的问题。

另外,还有一种基于转移矩阵的方法,它可以通过分析时间序列数据的转移规律来进行多步预测,适用于一些具有明显规律的时间序列数据。

除了这些方法,还有一些基于深度学习的模型可以用于多步预测。

比如循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等模型,在处理多步预测时具有一定的优势。

这些模型可以学习时间序列数据中的长期依赖关系,从而更好地预测未来多步的走势。

另外,还可以结合一些特征工程的技巧,比如滑动窗口法和指数平滑法等,来提取时间序列数据中的特征,从而更好地进行多步预测。

人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)

人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)

人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来,那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案:B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。

A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案:A3.2016年5月,在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出,到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案:D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计,发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案:D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案:D6.云计算提供的支撑技术,有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案:A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动,如医疗诊断、定理证明,这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案:C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案:B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起,一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案:D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案:D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案:D12.()是人工智能地核心,是使计算机具有智能地主要方法,其应用遍及人工智能地各个领域。

A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案:B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的,并通过()手段进行学习的方法。

《线性方程组的直接解法及其应用》研究综述

《线性方程组的直接解法及其应用》研究综述

学院:建筑工程学院专业:结构工程组号:16 成绩:报告题目:《线性方程组的直接解法及其应用》研究学院:建工学院专业:结构工程组号:16号成员:xxx学院: 建筑工程学院 专业:结构工程 组号:16 成绩:《线性方程组的直接解法及其应用》研究第一章对象描述一、 《线性方程组的直接解法及其应用》描述在科技、工程、医学、经济等各个领域中,经常遇到求解n 阶线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++,,,22112222212*********m n mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (1.1) 的问题.方程组(1.1)的系数),,2,1.(n j i a ij =和右端项),,2,1(n i b i =均为实数,且1b 、2b ,……,n b 不全为零。

方程组(1.1)可简记为b Ax =其中 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x x 21 , ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m b b b b 21. 线性方程组的数值解法有两大类,一类是直接法,另一类是迭代法。

本次主要研究的是直接解法。

所谓直接法就是经过有限步算术运算,可求得线性方程组精确解的方法(若计算过程中没有舍入误差)。

但实际计算中由于舍入误差的存在和影响,这种方法也只能求得现行方程组的近似解。

这类算法中最基本的是高斯消元法及其某些变形,它是解决低阶稠密矩阵方程组及某些系数矩阵方程组的有效方法学院: 建筑工程学院 专业:结构工程 组号:16 成绩:二、 《线性方程组的直接解法及其应用》的相关概念1.特征值和特征向量设A 是一个n n ⨯阶实矩阵,若对于数λ,存在非零向量x ,使得x Ax λ=成立。

则称λ是A 的特征值(Characteristic Value),x 为A 的对应于λ的特征向量(Characteristic Vector)。

人工智能机器学习技术练习(习题卷24)

人工智能机器学习技术练习(习题卷24)

人工智能机器学习技术练习(习题卷24)第1部分:单项选择题,共58题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]分类模型评估指标中的召回率如何计算()A)(TP+TN)(P+N)B)TP(TP+FN)C)TP(TP+FP)答案:B解析:召回率的定义为正确预测为正占全部正样本的比例。

2.[单选题]关于线性回归算法,说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理答案:A解析:3.[单选题]行业应用解决的是行业( )问题,并为企业应用提供基础平台。

A)单一B)共性C)基础D)根本答案:B解析:4.[单选题]2.JC系数的度量公式()A)a/b+cB)a/a+bC)b/b+cD)a/a+b+c答案:D解析:5.[单选题]数据治理任务通常有三个部分不包含(__)。

A)主动定义或序化规则B)接触数据的业务流程C)为数据利益相关者提供持续D)跨界的保护、服务和应对并解决因不遵守规则而产生的问题答案:B解析:6.[单选题]( )不是卷积神经网络的损失函数。

A)sigmoidB)L1范数解析:7.[单选题]“啤酒-纸尿布”问题讲述的是,超市购物中,通过分析购物单发现,买了纸尿布的男士,往往又买了啤酒。

这是一个什么问题( )A)关联分析B)回归C)聚类D)分类答案:A解析:8.[单选题](__)算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习,在训练过程的每一轮中,根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重。

A)BoostingB)支持向量机C)贝叶斯分类器D)神经网络答案:A解析:9.[单选题](__)是在不影响数据完整性和数据分析结果准确性的前提下,通过减少数据规模的方式减少数据量,进而提升数据分析的效果与效率。

A)数据缩减B)数据加工C)数据清洗D)数据归约答案:D解析:10.[单选题]以下对智慧描述不正确的是( )。

A)智慧是人类超出知识的那一部分能力B)智慧是人类的创造性设计、批判性思考和好奇性提问的结果C)智慧是从信息中发现的共性规律、模型、模式、理论、方法等D)智慧运用知识并结合经验创造性的预测、解释和发现答案:C解析:11.[单选题]下列关于半朴素贝叶斯描述错误的为A)假设属性之间完全独立;B)假设属性之间部分相关;C)独依赖估计为半朴素贝叶斯最常用的策略;D)假设所以属性都依赖于同一个属性;答案:A解析:12.[单选题]请阅读下面的程序:From pandas import SeriesImport pandas as pd执行上述程序后,最终输出的结果为( )。

2021年人工智能理论知识竞赛考试题库及答案

2021年人工智能理论知识竞赛考试题库及答案
37. Tens。rfl 。w 框架默认对网络结构等数据进行可视化的工具是 A 、 V i sdom
B 、 F la s k C 、 Vue
D 、以上选项均不正确 答案: D
38. 编译程序的最终目标是 A 、发现源程序中的语法错误 B 、改正源程序中的语法错误 C 、将源程序编译成目标程序 D 、将某一高级语言程序翻译成另一高级语言程序 答案: C 39. 下列哪些包是图像处理时常用的?
答案: C 29. 下面哪个不是人工智能的主要研究流派? A 、符号主义 B 、经验主义 c 、连接主义 D 、模拟主义 答案: D 30. 知识图谱构建过程中对每个实体进行分类打标签操作的是? A 、实体命名识别 B 、关系抽取 C 、实体统一 D 、指代消减 答案: A
31 . 现有一个输入像素的矩阵[ [ - 1, 2, - 1] , [O, 0, O] , [1, 2, 1] ] ,
B 、 chownuserstest
C 、 chowna I ice: userstest D 、 ch。wnusers:al icetest 答案: C 44. 相量测量装置 (PMU)与智能电网调度控制系统之间的通信通道宣采用() 。 A 、电力载波 B 、电力调度数据网络 C 、微波通道
D 、其它模拟通道 答案: B 45. 自动化管理部门应在一次设备投产 ()天前 ,完成调度技术支持系统中电网公 共模型、图形、实时数据的维护等相关工作。
A 、 1nd3 B 、 1and4 C 、 2and3 D 、 2an4
答案: A 24. 人工智能领域通常所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑 电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行 () A 、分类和计算 B 、清洗和处理 C 、辨识和分类 D 、存储和利用 答案: c 25. 神经网络模型训练过程的主要目的是让损失函数取得如下哪种结果? A 、损失函数值尽可能大 B 、损失函数值尽可能小 c 、损失函数为差值尽可能大 D 、损失函数方差值尽可能小 答案: B 26. 对于图像数据,通常使用的模型是 A 、循环神经网络 B 、卷积神经网络

HCIA人工智能3.0 考试题库(完整版)

HCIA人工智能3.0 考试题库(完整版)
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答案:A 42.符号主义的落脚点主要体现在哪里? A、落脚点在神经元网络与深度学习。 B、落脚点在推理,符号推理与机器推理。 C、落脚点在感知和行动。 D、落脚点在行为控制、自适应与进化计算。 答案:B 43.HUAWEIHiAI 平台支持与哪一个工具集成? A、JupyterNotebook B、MyEclipse C、AndroidStudio D、Spider 答案:C 44.在神经网络中,我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数,从而 最小化损失函数的? A、正向传播算法 B、池化计算 C、卷积计算 D、反向传播算法 答案:D 45.关于语音识别服务中的一句话识别指的是,用于短语音的同步识别。一次性 上传整个音频,响应中即返回识别结果。 A、TRUE B、FALSE 答案:A 46.感知器在空间中可以展现为? A、线 B、平面 C、超平面
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C、KNN D、神经网络 答案:C 26.对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题? A、感知器 B、循环神经网络 C、卷积神经网络 D、全连接神经网络 答案:C 27.计算机视觉是研究如何让计算机“看”的科学。 A、TRUE B、FALSE 答案:A 28.以下哪个不是 MindSpore 核心架构的特点? A、自动微分 B、自动调优 C、自动编码 D、自动并行 答案:C 29.TensorFlow 是当下最流行的深度学习框架之一。 A、TRUE B、FALSE 答案:A 30.某电商公司一直存在官网卡顿,网络资源利用率不佳,运维困难的问题,那 么该公司可以使用以下哪一种 EI 服务? A、园区智能体 B、交通智能体 C、网络智能体 D、工业智能体
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答案:C 31.图像标签服务返回的 tag 可以有多个。 A、TRUE B、FALSE 答案:A 32.以下哪个不是 MindSpore 常用的 Operation? A、signal B、math C、array D、nn 答案:A 33.TensorFlow2.0 支持 GPU 加速主要表现在对矩阵的加减乘除有一个并行运算 的加速。 A、TRUE B、FALSE 答案:A 34.Atlas200DK 所基于的异腾 310 芯片主要的应用是? A、模型推理 B、构建模型 C、训练模型 答案:A 35.机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知? A、人工程序 B、神经网络 C、训练算法 D、历史数据 答案:D 36.TensorFlow2.0 的 keras.preprocessing 的作用是? A、keras 数据处理工具

人工智能基础(习题卷54)

人工智能基础(习题卷54)

人工智能基础(习题卷54)第1部分:单项选择题,共50题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]人工智能发展历程大致分为三个阶段。

符号主义(Symbolism)是在人工智能发展历程的哪个阶段发展起来的?A)20世纪50年代-80年代B)20世纪60年代-90年代C)20世纪70年代-90年代答案:A解析:符号主义(Symbolism)是在人工智能发展历程的20世纪50年代-80年代发展起来的2.[单选题]Skip-gram在实际操作中,使用一个()(一般情况下,长度是奇数),从左到右开始扫描当前句子。

A)过滤器B)滑动窗口C)筛选器D)扫描器答案:B解析:3.[单选题]在前馈神经网络中,误差后向传播(BP算法)将误差从输出端向输入端进行传输的过程中,算法会调整前馈神经网络的什么参数A)输入数据大小B)神经元和神经元之间连接有无C)相邻层神经元和神经元之间的连接权重D)同一层神经元之间的连接权重答案:C解析:4.[单选题]下列不属于数据科学开源工具的是( )。

A)MapReduceB)ERPC)HadoopD)Spark答案:B解析:ERP系统是企业资源计划(Enterprise Res。

urce Planning)的简称,是指建立在信 息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决 策层提供决策手段的管理平台。

5.[单选题]军用战术无人机的一大优势是可以靠近目标实施侦察,小型机甚至可以飞临目标上空,在距目标( )米进行拍摄。

A)300~400B)100~200C)20~50D)50~100答案:BA)随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)B)不知道C)整批梯度下降法(Full Batch Gradient Descent)D)都不是答案:A解析:梯度下降法分随机梯度下降(每次用一个样本)、小批量梯度下降法(每次用一小批样本算出总损失, 因而反向传播的梯度折中)、全批量梯度下降法则一次性使用全部样本。

机器学习工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)2024年

机器学习工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)2024年

2024年招聘机器学习工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、题干:在机器学习中,以下哪一项不属于监督学习算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 随机森林2、题干:以下哪种机器学习算法在处理异常值方面表现较好?A. K最近邻(KNN)B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 聚类算法3、以下哪项不是机器学习中的监督学习算法?A、决策树B、支持向量机C、K-均值聚类D、神经网络4、以下哪种机器学习算法适用于解决分类问题?A、线性回归B、K-均值聚类C、逻辑回归D、主成分分析5、以下哪种机器学习算法最适合处理具有非线性数据关系的分类问题?A、线性回归B、逻辑回归C、支持向量机(SVM)D、随机森林6、在使用交叉验证技术进行模型评估时,以下哪种方法可以减少方差,提高模型的泛化能力?A、K折交叉验证B、留一法交叉验证C、时间序列交叉验证D、分层抽样交叉验证7、在以下机器学习算法中,能够直接处理分类问题的是:A)决策树B)神经网络C)主成分分析D)K-means聚类8、以下哪个评价指标最适合用于评估两分类问题的模型性能?A)假正率(False Positive Rate, FPR)B)准确率(Accuracy)C)收敛速度(Convergence Rate)D)假否定率(False Negative Rate, FNR)9、题干:在以下机器学习算法中,哪一种算法通常用于处理分类问题?A. 决策树B. 线性回归C. 主成分分析D. K-means聚类 10、题干:在深度学习中,以下哪项技术通常用于提高神经网络的泛化能力?A. 数据增强B. 深度可分离卷积C. L1正则化D. Dropout二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些属于机器学习领域常用的评估指标?A. 精确率(Precision)B. 召回率(Recall)C. f1分数(F1 Score)D. AUC(面积 Under 曲线下)E. 准确率(Accuracy)F. k-近邻算法(K-Nearest Neighbors)2、下列哪些数据预处理方法可以用于处理缺失值?A. 随机插补B. 使用平均值填充C. 使用中位数填充D. 删除包含缺失值的样本E. 一阶差分法F. 使用众数填充3、以下哪些选项是机器学习中的监督学习算法?()A. 决策树B. 线性回归C. 支持向量机D. K-means聚类E. 深度学习4、以下哪些技术是为了提高机器学习模型的泛化能力?()A. 增量学习B. 数据增强C. 正则化D. 超参数调优E. 聚类算法5、以下哪些技术或方法通常用于提高机器学习模型的泛化能力?()A. 数据增强B. 正则化C. 提高模型复杂度D. 减少模型复杂度E. 使用更多的训练数据6、在机器学习项目中,以下哪些情况可能导致模型性能下降?()A. 特征工程不当B. 模型选择不当C. 训练数据质量差D. 超参数设置不合适E. 模型过拟合7、关于机器学习中的监督学习,以下说法正确的是:A、监督学习中的目标是预测一个连续的输出值B、监督学习需要带有标签的训练数据集C、监督学习分为回归和分类两种类型D、监督学习的模型通常比较难以解释其预测结果8、以下算法中,属于无监督学习算法的是:A、支持向量机(SVM)B、K-means聚类C、卡尔曼滤波D、深度神经网络(DNN)9、以下哪些技术是机器学习工程师在处理自然语言处理(NLP)任务时可能会使用的?()A. 词袋模型(Bag of Words)B. 支持向量机(SVM)C. 隐马尔可夫模型(HMM)D. 长短期记忆网络(LSTM)E. 决策树 10、以下关于机器学习模型评估指标的说法,正确的是?()A. 准确率(Accuracy)适用于分类问题,表示正确预测的样本数占总样本数的比例。

机器学习工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2024年

机器学习工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)2024年

2024年招聘机器学习工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、在监督学习中,下列哪个选项不属于分类问题?A. 预测明天是否会下雨B. 判断邮件是否为垃圾邮件C. 识别手写数字D. 估计房屋的销售价格2、以下哪一项是用于解决过拟合问题的方法?A. 增加模型复杂度B. 减少训练数据量C. 使用正则化技术D. 提高学习率3、以下哪种算法不属于监督学习算法?A. 支持向量机(SVM)B. 决策树C. 深度学习D. K-均值聚类4、在深度学习中,以下哪个不是常见的网络层类型?A. 卷积层B. 全连接层C. 池化层D. 循环层5、题干:以下哪种算法属于无监督学习?A. 决策树B. K最近邻(KNN)C. 支持向量机(SVM)D. 主成分分析(PCA)6、题干:在机器学习中,以下哪个指标通常用于评估分类模型的性能?A. 精确度B. 召回率C. F1分数D. 以上都是7、题干:以下哪项不属于机器学习中的监督学习算法?A. 决策树B. 神经网络C. 随机森林D. KNN8、题干:在机器学习中,以下哪项不是影响模型过拟合的主要因素?A. 模型复杂度B. 训练数据量C. 正则化参数D. 特征选择9、题干:以下哪项不是机器学习中的监督学习算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 神经网络 10、题干:在机器学习中,以下哪项不是特征选择的目的?A. 提高模型性能B. 减少模型复杂度C. 减少计算时间D. 增加模型的可解释性二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些技术或工具通常用于机器学习的数据预处理阶段?()A. 数据清洗(Data Cleaning)B. 特征选择(Feature Selection)C. 特征提取(Feature Extraction)D. 数据标准化(Data Standardization)E. 模型选择(Model Selection)2、以下关于深度学习的说法中,正确的是哪些?()A. 深度学习是一种监督学习方法。

人工智能与机器学习测试 选择题 60题

人工智能与机器学习测试 选择题 60题

1. 人工智能的定义是什么?A. 模拟人类智能的计算机系统B. 计算机硬件的发展C. 计算机软件的发展D. 网络技术的发展2. 机器学习的主要目的是什么?A. 提高计算机的计算速度B. 使计算机能够从数据中学习并改进C. 优化计算机内存使用D. 增强计算机图形处理能力3. 下列哪项不是机器学习的主要类型?A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 指令学习4. 在监督学习中,模型的训练数据包括什么?A. 只有输入数据B. 只有输出数据C. 输入数据和输出数据D. 随机数据5. 无监督学习通常用于什么场景?A. 分类问题B. 回归问题C. 聚类问题D. 时间序列预测6. 强化学习的核心是什么?A. 最大化奖励B. 最小化错误C. 数据预处理D. 模型优化7. 下列哪项是深度学习的一个例子?A. 决策树B. 神经网络C. 线性回归D. 支持向量机8. 卷积神经网络(CNN)主要用于什么类型的数据?A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 时间序列数据9. 循环神经网络(RNN)适用于处理哪种类型的数据?A. 静态图像B. 视频数据C. 序列数据D. 表格数据10. 下列哪项技术不是自然语言处理(NLP)的一部分?A. 语音识别B. 机器翻译C. 图像识别D. 情感分析11. 什么是过拟合?A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳D. 模型在所有数据上表现一致12. 如何防止过拟合?A. 增加数据量B. 减少模型复杂度C. 使用正则化D. 以上都是13. 什么是交叉验证?A. 一种模型评估方法B. 一种数据预处理方法C. 一种模型优化方法D. 一种数据增强方法14. 下列哪项是评估分类模型性能的指标?A. 均方误差B. 准确率C. 平均绝对误差D. 决定系数15. 什么是混淆矩阵?A. 一种数据存储结构B. 一种模型训练方法C. 一种评估分类模型性能的工具D. 一种数据预处理技术16. 下列哪项不是特征选择的方法?A. 过滤法B. 包装法C. 嵌入法D. 排除法17. 什么是集成学习?A. 使用单一模型进行学习B. 使用多个模型进行学习C. 使用单一数据集进行学习D. 使用多个数据集进行学习18. 随机森林是一种什么类型的集成学习方法?A. 提升方法B. 装袋方法C. 堆叠方法D. 混合方法19. 下列哪项是支持向量机(SVM)的主要目标?A. 最大化分类间隔B. 最小化数据点数量C. 最大化数据点数量D. 最小化分类间隔20. 什么是降维?A. 增加数据维度B. 减少数据维度C. 增加模型复杂度D. 减少模型复杂度21. 主成分分析(PCA)是一种什么技术?A. 数据增强B. 特征选择C. 降维D. 模型优化22. 下列哪项是时间序列分析的主要目标?A. 预测未来值B. 分类数据C. 聚类数据D. 回归分析23. 什么是异常检测?A. 识别数据中的异常值B. 识别数据中的缺失值C. 识别数据中的重复值D. 识别数据中的噪声24. 下列哪项是推荐系统的主要目标?A. 分类用户B. 聚类用户C. 为用户推荐物品D. 为用户生成报告25. 什么是协同过滤?A. 基于内容的推荐方法B. 基于用户的推荐方法C. 基于物品的推荐方法D. 基于模型的推荐方法26. 下列哪项是强化学习中的一个重要概念?A. 状态B. 特征C. 标签D. 维度27. 什么是Q学习?A. 一种监督学习算法B. 一种无监督学习算法C. 一种强化学习算法D. 一种深度学习算法28. 下列哪项是生成对抗网络(GAN)的主要组成部分?A. 生成器和判别器B. 编码器和解码器C. 分类器和回归器D. 聚类器和降维器29. 什么是迁移学习?A. 在不同任务间迁移数据B. 在不同任务间迁移模型C. 在不同任务间迁移算法D. 在不同任务间迁移特征30. 下列哪项是半监督学习的主要特点?A. 使用大量标记数据B. 使用少量标记数据和大量未标记数据C. 使用大量未标记数据D. 不使用任何数据31. 什么是主动学习?A. 模型主动选择数据进行学习B. 模型被动接收数据进行学习C. 模型随机选择数据进行学习D. 模型不选择数据进行学习32. 下列哪项是元学习的主要目标?A. 学习如何学习B. 学习如何分类C. 学习如何聚类D. 学习如何回归33. 什么是贝叶斯网络?A. 一种概率图模型B. 一种决策树模型C. 一种神经网络模型D. 一种支持向量机模型34. 下列哪项是深度强化学习的一个例子?A. Q学习B. 策略梯度C. 深度Q网络(DQN)D. 蒙特卡洛方法35. 什么是注意力机制?A. 一种数据预处理技术B. 一种模型优化技术C. 一种神经网络中的机制D. 一种数据存储技术36. 下列哪项是自然语言生成(NLG)的主要目标?A. 理解人类语言B. 生成人类语言C. 识别语音D. 翻译语言37. 什么是知识图谱?A. 一种数据结构B. 一种模型C. 一种图数据库D. 一种算法38. 下列哪项是计算机视觉的主要任务?A. 语音识别B. 图像识别C. 文本分析D. 数据挖掘39. 什么是目标检测?A. 识别图像中的目标B. 识别图像中的背景C. 识别图像中的颜色D. 识别图像中的纹理40. 下列哪项是图像分割的主要目标?A. 将图像分成多个区域B. 将图像分成多个颜色C. 将图像分成多个纹理D. 将图像分成多个背景41. 什么是风格迁移?A. 改变图像的风格B. 改变图像的内容C. 改变图像的分辨率D. 改变图像的格式42. 下列哪项是图像超分辨率的主要目标?A. 提高图像的分辨率B. 降低图像的分辨率C. 提高图像的颜色D. 降低图像的颜色43. 什么是图像生成?A. 从数据中生成图像B. 从图像中生成数据C. 从图像中生成文本D. 从图像中生成音频44. 下列哪项是图像识别的主要挑战?A. 图像分辨率B. 图像颜色C. 图像背景D. 图像光照变化45. 什么是图像标注?A. 为图像添加标签B. 为图像添加描述C. 为图像添加注释D. 为图像添加链接46. 下列哪项是图像检索的主要目标?A. 从数据库中检索图像B. 从数据库中检索文本C. 从数据库中检索音频D. 从数据库中检索视频47. 什么是图像分类?A. 将图像分成多个类别B. 将图像分成多个区域C. 将图像分成多个颜色D. 将图像分成多个纹理48. 下列哪项是图像识别的主要应用?A. 自动驾驶B. 语音识别C. 文本分析D. 数据挖掘49. 什么是图像理解?A. 理解图像的内容B. 理解图像的风格C. 理解图像的分辨率D. 理解图像的颜色50. 下列哪项是图像处理的主要步骤?A. 图像采集B. 图像预处理C. 图像分析D. 以上都是51. 什么是图像增强?A. 提高图像的质量B. 降低图像的质量C. 提高图像的分辨率D. 降低图像的分辨率52. 下列哪项是图像压缩的主要目标?A. 减少图像的存储空间B. 增加图像的存储空间C. 提高图像的质量D. 降低图像的质量53. 什么是图像融合?A. 将多个图像合并成一个图像B. 将一个图像分成多个图像C. 将一个图像复制成多个图像D. 将一个图像删除成多个图像54. 下列哪项是图像配准的主要目标?A. 将多个图像对齐B. 将多个图像分离C. 将多个图像合并D. 将多个图像删除55. 什么是图像重建?A. 从损坏的图像中重建图像B. 从完整的图像中重建图像C. 从图像中重建数据D. 从数据中重建图像56. 下列哪项是图像去噪的主要目标?A. 去除图像中的噪声B. 增加图像中的噪声C. 去除图像中的颜色D. 增加图像中的颜色57. 什么是图像分割?A. 将图像分成多个区域B. 将图像分成多个颜色C. 将图像分成多个纹理D. 将图像分成多个背景58. 下列哪项是图像识别的主要技术?A. 深度学习B. 机器学习C. 传统图像处理D. 以上都是59. 什么是图像特征提取?A. 从图像中提取特征B. 从图像中提取颜色C. 从图像中提取纹理D. 从图像中提取背景60. 下列哪项是图像识别的主要应用领域?A. 医疗影像分析B. 自动驾驶C. 安全监控D. 以上都是1. A2. B3. D4. C5. C6. A7. B8. B9. C10. C11. C12. D13. A14. B15. C16. D17. B18. B19. A20. B21. C22. A23. A24. C25. B26. A27. C28. A29. B30. B31. A32. A33. A34. C35. C36. B37. C38. B39. A40. A41. A42. A43. A44. D45. A46. A47. A48. A49. A51. A52. A53. A54. A55. A56. A57. A58. D59. A60. D。

2022-3 大数据分析师(初级)考前冲刺题A3卷

2022-3 大数据分析师(初级)考前冲刺题A3卷

信息素养培训平台2022.3 大数据分析师(初级)考前冲刺题A3卷1.【单选题】下列不属于分布式计算技术的是()。

A:MapReduceB:SparkC:FlinkD:TensorFlow正确答案:D答案解析:分布式计算技术包括MapReduce、Spark和Flink。

2.【单选题】在Flume日志采集过程中,目的地对应的组件为()。

A:sourceB:sinkC:channelD:selector正确答案:B答案解析:Flume日志采集中,source对应源,sink对应目的3.【单选题】下列关于HBase特性描述不正确的是()。

A:Google的Bigtable的开源实现B:是典型的分布式数据库系统C:采用行式存储D:支持数据的随机读取正确答案:C答案解析:HBase是一个开源的、分布式NoSQL数据库系统,是Google的Bigtable的开源实现,是Apache基金会的顶级项目。

作为一个典型的分布式数据库系统,HBase具有高可靠性、高性能、可伸缩等分布式架构特性。

虽然HBase底层采用了H DFS的存储,但与HDFS支持顺序存取不同,HBase采用列式存储结构,支持数据的随机存取功能。

因此,HBase 是一个可以进行随机存取和检索数据的存储平台。

HBase的目标是存储并处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

具体来说,HBase可以通过水平扩展的方式,利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。

4.【单选题】大数据在哪个领域的应用是最为成熟的()。

A:教育领域B:商业领域C:医疗领域D:智能城市领域正确答案:B答案解析:目前,大数据在商业领域的应用是最为成熟的。

这主要有两个原因。

第一个原因是商业领域变现更快,大数据能够快速、直接地体现出来价值。

另外一个原因是商业领域产生的数据量非常庞大,消费者的行为都会成为对企业非常有价值的数据来源,这也让大数据能够在商业领域落地有了非常扎实的基础。

卷积和循环矩阵

卷积和循环矩阵

卷积和循环矩阵介绍在信号处理和机器学习领域,卷积和循环矩阵是两个重要的概念。

它们在处理时域信号和时间序列数据时发挥着重要的作用。

本文将探讨卷积和循环矩阵的定义、性质以及在信号处理和机器学习中的应用。

卷积矩阵的定义与性质定义卷积矩阵是一种特殊的方阵,用于描述线性时不变系统对输入信号的响应。

卷积矩阵的大小与输入信号的长度相关。

性质1.卷积矩阵是一个对称矩阵,因为输入信号在时域上满足交换律。

2.卷积矩阵的主对角线上的元素表示系统的冲击响应。

3.卷积矩阵可以通过矩阵乘法运算来实现卷积操作。

循环矩阵的定义与性质定义循环矩阵是一种特殊的方阵,其具有循环对称性质。

循环矩阵的每一行元素都是原始向量向右循环移位得到的。

性质1.循环矩阵的特征值与其第一列的离散傅里叶变换频谱相关。

2.循环矩阵与傅里叶变换之间存在密切的联系。

3.循环矩阵可以通过矩阵乘法运算来实现循环卷积操作。

卷积和循环矩阵在信号处理中的应用时域滤波卷积矩阵可以用于时域滤波,通过与输入信号的卷积得到输出信号。

在图像处理领域,卷积矩阵通常用于图像的平滑、锐化、边缘检测等操作。

频域滤波循环矩阵可以用于频域滤波,通过与输入信号的循环卷积得到输出信号。

在信号处理领域,频域滤波通常用于降噪、去除干扰等应用。

信号压缩卷积矩阵和循环矩阵在信号压缩中也有广泛的应用。

通过适当选择卷积矩阵或循环矩阵,可以将信号表示为更紧凑的形式,从而实现信号的压缩和重构。

语音识别卷积和循环矩阵在语音信号处理中有重要的应用。

语音信号通常被表示为时间序列数据,可以使用卷积和循环矩阵进行特征提取和分类,从而实现语音识别任务。

卷积和循环矩阵在机器学习中的应用卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种使用卷积层和池化层来提取特征的深度学习模型。

卷积层中使用了卷积操作,可以通过卷积矩阵来实现。

循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种具有记忆性的深度学习模型。

循环层中使用了循环操作,可以通过循环矩阵来实现。

差异模态分解

差异模态分解

差异模态分解差异模态分解(Differential Modal Decomposition,DMD)是一种数据分析和模态分解技术,广泛应用于信号处理、流体力学、图像处理等领域。

它通过对数据进行矩阵分解,提取数据中的模态特征,从而实现数据的降维和分析。

本文将介绍差异模态分解的基本原理、应用领域和算法流程。

差异模态分解的基本原理是将数据矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。

对于给定的数据矩阵X,差异模态分解将其分解为两个矩阵U和V的乘积,即X = UV。

其中,U矩阵包含了数据的模态特征,V矩阵描述了模态特征的时序演化。

通过对U矩阵的分析,可以了解数据的主要模态特征,从而实现数据的降维和分析。

差异模态分解的应用领域非常广泛。

在信号处理领域,差异模态分解可以应用于音频信号分析、图像处理和视频压缩等方面。

在流体力学领域,差异模态分解可以用于分析流场的模态结构和演化规律,对于理解和预测流动行为具有重要意义。

此外,差异模态分解还可以应用于金融数据分析、生物医学信号处理等领域。

差异模态分解的算法流程可以分为以下几个步骤。

首先,将原始数据矩阵X进行矩阵分解,得到U和V矩阵。

其次,计算差异矩阵D,即原始数据矩阵与分解矩阵的差值。

然后,对差异矩阵D进行奇异值分解,得到差异矩阵的奇异值和奇异向量。

最后,根据奇异值和奇异向量对差异矩阵进行重构,得到修正后的矩阵,即修正后的分解矩阵。

通过对修正后的矩阵进行分析,可以得到数据的模态特征。

差异模态分解具有许多优点。

首先,它能够提取数据中的模态特征,对于理解数据的结构和演化规律非常有帮助。

其次,差异模态分解具有良好的数值稳定性和可解释性,能够对数据进行可靠的分解和重构。

此外,差异模态分解还具有高效性,能够处理大规模的数据集,并且具有较低的计算复杂度。

然而,差异模态分解也存在一些限制。

首先,对于非线性和高维数据,差异模态分解的性能可能会下降。

其次,差异模态分解对数据的噪声和异常值比较敏感,可能会导致分解结果的不准确性。

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换因子循环矩阵, 也开始成为人们的研究课题。由 于这类特殊矩阵具有许多特殊而良好的性质和结 构,对其进行推广并探讨其性质和应用显得很有必 要。有学者分别对诣零矩阵和拟阵、 置换因子循环 矩阵、 鳞状因子循环矩阵或以它们为系数的线性方
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收稿日期: "##%H $$H E# 作者简介: 陈勇, 男, 讲师, 硕士, 研究方向为矩阵理论及其应用。
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陈! 勇,何承源
( 西华大学 数学与计算机学院,成都 F$##E% )
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摘要: 在置换因子循环矩阵的基础上给出了 !"置换因子循环矩阵的概念, 得到以这类矩阵为系数的线性方程组 #$ I % 有解的判定条件和快速算法。当 !"置换因子循环矩阵非奇异时,该快速算法求出线性方程组的唯一解, 即存在唯 一的 !"置换因子循环矩阵 &"’( &) * , 使 #$ I % 的唯一解是 & 第一列; 当 !"置换因子循环矩阵奇异时,该快速算法求 出线性方程组的特解与通解, 即存在唯一的 !"置换因子循环矩阵 +"’( &) * 及 &"’( &) * , 使得 & 的第一列 $$ 是 #$ I % 的一个特解, 而且 $ I $$ J ( , K +) - 是 #$ I % 的通解, 这里 - 是任意的 * 维列向量。 关键词: 线性方程组; 算法; !"置换因子循环矩阵; 唯一解; 通解 中图分类号: C$+$ 文献标识码: L! ! ! 文章编号: $F*"H FF%E ( "#$# ) #+H ##E*H #+
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得到以这类矩 给出了 !" 置换因子循环矩阵的概念, 阵为系数的方程 #$ . % 有解的条件以及它的唯一 解和无穷通解的结构和算法。 当 !" 置换因子循环矩 阵非奇异时,该快速算法求出线性方程组的唯一 解; 当 !" 置换因子循环矩阵奇异时,该快速算法求 出线性方程组的特解与通解。 而且还发现解这类线 性方程组不需要预先判断它是否有解, 而是将有解 与无解的判断和求解的过程一并进行。 下设 ) * 为实数域上所有 * 阶矩阵所组成的集 合。
.67+ (, ( !# ) , , ( !" ) , , ( !% ) , …, , ( ! & 5" ) )* = 即 ! 与对角矩阵 = 相似, 由于相似矩阵具有相同的 特征值, 故 ! 的特征值
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