基于弹性网络正则化的隐因子预测模型
从零开始学推荐系统二：隐语义模型
从零开始学推荐系统⼆：隐语义模型2. 隐语义模型隐语义模型⼜可称为LFM（latent factor model），它从诞⽣到今天产⽣了很多著名的模型和⽅法，其中和该技术相关且⽿熟能详的名词有pLSA、 LDA、隐含类别模型（latent class model）、隐含主题模型（latent topic model）、矩阵分解（matrix factorization）。
本节将对隐含语义模型在Top-N推荐中的应⽤进⾏详细介绍，并通过实际的数据评测该模型。
核⼼思想：通过隐含特征(latent factor)联系⽤户兴趣和物品。
举例：⽤户A的兴趣涉及侦探⼩说、科普图书以及⼀些计算机技术书，⽽⽤户B的兴趣⽐较集中在数学和机器学习⽅⾯。
对A和B推荐图书时，根据第⼀篇⽂章，我们可以采⽤基于邻域的算法：UserCF 和ItemCF。
UserCF：⾸先需要找到和他们看了同样书的其他⽤户（兴趣相似的⽤户），然后给他们推荐那些⽤户喜欢的其他书。
ItemCF：需要给他们推荐和他们已经看的书相似的书，⽐如⽤户B看了很多关于数据挖掘的书，可以给他推荐机器学习或者模式识别⽅⾯的书。
还有⼀种是基于兴趣分类的⽅算法，也就是隐语义模型，隐语义模型通过如下公式计算⽤户u对物品 i 的兴趣：其中，pu,k 和 qi,k 是模型的参数，其中 pu,k 度量了⽤户u的兴趣和第k个隐类的关系，⽽ qi,k 度量了第k个隐类和物品 i 之间的关系。
这样，就可以通过隐类，把⽤户u与物品 i 的兴趣联系起来。
需要注意的是推荐系统的⽤户⾏为分为显性反馈和隐性反馈。
LFM在显性反馈数据（也就是评分数据）上解决评分预测问题并达到了很好的精度。
不过本章主要讨论的是隐性反馈数据集，这种数据集的特点是只有正样本（⽤户喜欢什么物品），⽽没有负样本（⽤户对什么物品不感兴趣）。
因此，需要构造负样本数据。
构造负样本时，要注意以下两点：1. 对每个⽤户，要保证正负样本的平衡（数⽬相似）。
基于深度学习的股票预测模型设计与实现
基于深度学习的股票预测模型设计与实现股票市场的波动性和不确定性使得股票预测成为投资者们关注的焦点。
近年来，深度学习技术在众多领域取得了巨大成功，而在股票预测方面也展现出了巨大的潜力。
在本文中，我将详细介绍基于深度学习的股票预测模型的设计与实现。
第一部分：引言股票市场的投资风险高，变动快，因此精确预测股票价格的模型一直是金融领域的研究热点。
深度学习作为一种基于神经网络的机器学习方法，由于其对非线性模式的擅长能力，成为预测股票价格的有力工具。
第二部分：数据收集与预处理在构建股票预测模型之前，首先需要收集并预处理相应的数据。
数据收集可以通过各大金融数据提供商获取，例如Yahoo Finance等。
常见的措施包括获取股票历史价格和交易量，宏观经济指标以及行业相关指标等。
预处理工作包括数据清洗、缺失值处理、特征工程等。
通过这些步骤，可以得到一个可以用于模型训练的数据集。
第三部分：模型设计在基于深度学习的股票预测模型中，常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
其中，LSTM在时间序列数据的处理上具有优势，因此成为了预测股票价格的主要模型之一。
在设计模型时，需要考虑以下几个关键因素：1. 输入特征的选择：根据股票市场风险、宏观经济指标以及行业相关信息，选择合适的输入特征。
常见的输入特征包括历史股票价格、技术指标、市场流动性等。
2. 模型架构的选择：根据问题的特点和数据的属性，选择合适的深度学习模型架构。
例如，可以使用多层LSTM网络来捕捉时间序列特征。
3. 隐藏层的配置：根据实际情况，根据数据量和问题复杂度来确定隐藏层的节点数、层数以及激活函数等参数。
第四部分：模型训练与评估在模型设计完成后，需要通过训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集进行评估。
常用的训练方法是使用梯度下降算法，通过反向传播来更新模型的权重和偏置。
在训练过程中，可以使用一些性能评估指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）等来评估模型的预测准确性。
基于神经网络的风险预测模型分析
基于神经网络的风险预测模型分析在当今社会，随着金融市场的发展，风险预测和风险管理对于金融机构和投资者来说变得愈发重要。
传统的风险预测方法依赖于统计模型和时间序列分析，然而，随着神经网络技术的发展，基于神经网络的风险预测模型在金融领域中展现出强大的优势。
基于神经网络的风险预测模型是一种基于人工智能技术的模型，它模拟了人脑神经元之间的相互作用，通过学习大量的历史数据来发现数据中的模式和关联，从而进行风险预测和决策。
首先，神经网络模型可以处理非线性关系。
在金融市场中，很多因素相互影响，存在复杂的非线性关系。
传统的统计模型难以捕捉这种非线性关系，而神经网络模型可以通过适应性的节点和权重来拟合复杂的非线性模型，从而更准确地预测风险。
其次，神经网络模型具有良好的容错性。
在实际应用中，金融数据常常存在噪声和异常值，这会对风险预测模型的准确性造成很大的影响。
传统的模型对于数据的噪声和异常值比较敏感，而神经网络模型通过大量的样本和隐藏层的处理，具有一定的鲁棒性和容错性，能够更好地适应数据的复杂性和不确定性。
此外，神经网络模型还具有自适应学习能力。
金融市场变化多端，数据分布和规律也在不断变化。
传统的风险预测模型需要不断调整参数和模型结构来适应新的数据分布，而神经网络模型可以通过反向传播算法和随着数据的变化自动更新权重和调整网络结构，从而适应新的数据分布，实现自适应学习。
除了以上优势，基于神经网络的风险预测模型还面临一些挑战。
首先，由于神经网络模型具有很强的拟合能力，容易出现过拟合问题。
过拟合指的是模型在训练阶段过度拟合了训练数据，导致在新数据上预测效果下降。
为了解决过拟合问题，可以采用交叉验证、正则化等方法进行模型的优化和调整。
其次，神经网络模型需要大量的计算资源和高效的算法来训练和优化模型。
训练一个复杂的神经网络模型通常需要许多的样本和大量的计算时间。
此外，选择合适的优化算法也对模型的性能和准确性有很大影响。
因此，在使用神经网络模型进行风险预测时，需要充分考虑数据和计算资源的限制，选择合适的网络结构和算法，以提高模型的预测能力。
基于改进的BP神经网络的预测模型
基于改进的BP神经网络的预测模型随着人工智能技术的发展，神经网络在各个领域得到了广泛的应用。
其中，BP 神经网络是最常用的神经网络之一，用于各种模式识别、回归和预测问题。
然而，BP神经网络仍然存在一些问题，例如收敛速度慢、易陷入局部极小值等。
因此，为了提高预测精度和速度，改进BP神经网络成为研究的重点。
改进的BP神经网络显著提高了预测精度和速度。
一种常见的方法是增加隐藏层的神经元数量。
更多的神经元可提供更多的信息和更强的学习能力。
通过增加神经元数量，可以从输入到输出层更准确地建立非线性映射。
然而，过多的神经元也会导致训练时间过长和过拟合问题。
这时，正则化技术可以使用，通过权重衰减来避免过拟合问题，从而提高预测精度。
除了增加神经元和正则化技术，优化神经网络算法也是提高BP神经网络的一种方法。
例如，引入动量项可以加快算法的收敛速度，提高预测的准确性。
动量项是前一次更新误差的线性组合和本次更新误差的线性组合的和。
这样做可以加速权重更新，使权重更新的方向不会轻易改变。
同时，也可以避免由于梯度变化而导致的震荡情况。
在BP神经网络中，选择适当的激活函数也是非常重要的。
常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。
sigmoid函数可以将任何输入压缩到0到1之间，但是，它的导数在输出与0或1的附近为0，这导致了训练过程中的梯度弥散问题。
ReLU和tanh函数可以解决这个问题。
ReLU函数直接将输出截断为0 ，因此没有出现梯度弥散问题。
但是，ReLU函数本身也存在一些问题，例如输出为0导致该神经元失活。
Tanh函数把输入压缩到-1到1之间，也能避免梯度弥散问题。
因此，在特定的问题中选择适当的激活函数是非常重要的。
总之，改进BP神经网络是提高预测精度和速度的关键。
增加隐藏层神经元数量、正则化技术、动量项、适当选择激活函数等方法都可以提高神经网络的性能。
这些改进方法的选用和经验的总结，是构建基于改进的BP神经网络预测模型的关键所在。
PET影像组学在消化系统肿瘤诊疗中的研究进展
407PET 影像组学在消化系统肿瘤诊疗中的研究进展黄文鹏，邱永康，宋乐乐，杨琦，孙昕瑶，王天尧，康磊*北京大学第一医院核医学科，北京 100034；*通信作者 康磊 【基金项目】北京市杰出青年项目（JQ21025）；首都临床特色应用研究专项基金（Z221100007422027）【摘要】影像组学采用医工相结合的方式，将传统图像转化为高维度、深层次的数字定量特征，挖掘图像的潜在生物标志物和异质性。
消化系统恶性肿瘤在中国的发病率和死亡率均较高，近年来在人工智能发展和大数据时代的推动下，PET 影像组学应用发展迅速，并在消化系统肿瘤的诊断、鉴别、疗效及预后评估等方面取得了一些有前景的研究成果，向无创性精确医学分析迈进。
本文对PET 影像组学在消化系统肿瘤中的诊疗进展进行综述，并分析面临的挑战与展望。
【关键词】消化系统肿瘤；正电子发射断层显像术；影像组学；综述 【中图分类号】R735；R445.6 【DOI 】10.3969/j.issn.1005-5185.2024.04.020Research Progress of PET Radiomics in the Diagnosis and Treatment of Digestive System TumorsHUANG Wenpeng, QIU Yongkang, SONG Lele, YANG Qi, SUN Xinyao, WANG Tianyao, KANG Lei *Department of Nuclear Medicine, Peking University First Hospital, Beijing 100034, China; *Address Correspondence to: KANG Lei; 【Abstract 】Radiomics adopts a combination of medical and industrial approaches to transform traditional images into high-dimensional and deep digital quantitative features, and to mine the potential biomarkers and heterogeneity of the images. Malignant tumors of the digestive system have high morbidity and mortality rates in China. In recent years, driven by the development of artificial intelligence and the era of big data, the application of PET radiomics has been developing rapidly and has achieved some promising research results in the diagnosis, differentiation, efficacy, and prognostic assessment of digestive tumors, and has progressed toward noninvasive precision medical analysis. This article reviews the progress of PET radiomics in the diagnosis and treatment of digestive system tumors, and analyzes the challenges and prospects. 【Key words 】Digestive system neoplasms; Positron-emission tomography; Radiomics; Review Chinese Journal of Medical Imaging, 2024, 32 (4): 407-4162019年中国恶性肿瘤流行情况及防控现状报告显示，消化系统恶性肿瘤的发病率和死亡率均较高，其早期诊断、疗效和预后评估仍是目前重点关注的难题[1]。
基于弹性网的几何优化问题求解
基于弹性网的几何优化问题求解
李霞
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】1999(004)001
【摘要】无
【总页数】4页(P70-73)
【作者】李霞
【作者单位】无
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于蜂窝数值流形元的静弹性力学问题求解 [J], 张慧华;严家祥
2.基于混沌果蝇优化的覆盖网弹性路由层选择算法 [J], 张亚坤;孟相如;崔文岩;赵志远
3.基于几何规划的布尔可满足问题求解方法 [J], 何安平;吴尽昭;梁艺;熊玲芳;吴昊
4.基于几何抽象的约束问题求解 [J], 谭孟恩;董金祥
5.几何约束问题求解的方向可选指数进制步长优化算法 [J], 周友行;张建勋;董银松;韦衍
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分类、回归、聚类、降维、模型选择、数据预处理六大模块
分类、回归、聚类、降维、模型选择、数据预处理六大模块1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题和内容，为读者提供一个整体的了解。
本文主要围绕分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理这六个模块展开讨论。
这六个模块是机器学习领域中常见且重要的技术和方法，它们在数据分析和模式识别任务中起着关键作用。
首先，分类是一种对数据进行分组的技术，根据给定的特征将数据划分为不同的类别。
分类算法通过从已知的样本中学习规则和模式，从而对新的未知数据进行分类。
在实际应用中，分类算法被广泛应用于垃圾邮件过滤、图像识别、文本分类等领域。
其次，回归是一种用于预测连续变量的方法。
回归算法通过建立输入特征和输出变量之间的数学模型，来预测未知的连续变量值。
回归技术在金融市场预测、房价预测、销量预测等场景中表现出了很好的效果。
聚类是将相似的样本组合在一起的过程，旨在发现数据中的隐含模式和结构。
聚类算法通过计算样本之间的相似性或距离，将其分配到不同的簇中。
聚类技术在市场细分、社交网络分析、图像分割等方面具有广泛的应用。
降维是将高维数据映射到低维空间的过程，目的是减少数据的维度并保留有效的信息。
降维算法可以帮助我们在可视化、特征选择和数据压缩等方面处理复杂的数据。
模型选择是指在机器学习中选择最适合数据集的模型或算法。
不同的模型有不同的优缺点，模型选择方法可以通过评估和比较不同模型的性能来选择最佳模型。
数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和归一化等预处理操作。
数据预处理方法可以帮助我们处理缺失值、异常值，提高数据的质量和可靠性。
通过对分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理这六个模块的研究和理解，我们可以更好地应对实际问题，从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策和预测提供有力的支持。
在接下来的章节中，我们将详细介绍每个模块的定义、概念和常用算法，希望能为读者提供全面而深入的学习和理解。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以从以下角度进行撰写：文章结构是指整篇文章的组织框架和布局，它直接关系到读者对文章内容的理解和逻辑的推演。
基于隐层优化的RBF神经网络预测模型
基于隐层优化的RBF神经网络预测模型
王纯子;张斌
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(036)018
【摘要】提出一种基于隐层优化算法的RBF神经网络预测模型--HLOA-IRBFM.在传统的免疫径向基神经网络模型(IRBFNM)的基础上引入粗糙集,将初始隐层空间进行划分.定义隐层区域密度和相对近似度等概念,提出边界区域中冗余点和孤立点的约减算法.优化后的隐层空间分布均匀,能以较少的中心数覆盖整个样本空间,弥补了IRBFNM模型过分依赖参数选取的不足.实验结果证明,HLOA-IRBFM模型比IRBFNM模型在预测性能方面具有更好的稳定性和准确性.
【总页数】4页(P191-193,196)
【作者】王纯子;张斌
【作者单位】西安建筑科技大学管理学院,西安,710055;西安建筑科技大学管理学院,西安,710055
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型 [J], 王锦文
2.基于PCA-LLE组合的优化RBF神经网络降水预测模型 [J], 罗芳琼;吴春梅
3.基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究 [J], 董辉
4.基于RDPSO结构优化的三隐层BP神经网络水质预测模型及应用 [J], 伏吉祥
5.基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型[J], 刘辉;张超勇;戴稳
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基于CEEMDAN-SE-TCN_的集群资源预测研究
第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide基于CEEMDAN-SE-TCN的集群资源预测研究史爱武，张义欣，韩超，黄河（武汉纺织大学计算机与人工智能学院，湖北武汉 430200）摘要：针对服务器集群负载数据的波动性和非线性特点，提出一种基于CEEMDAN-SE-TCN的预测算法。
该算法首先将原始服务器集群数据经过自适应加噪集合经验模态分解（CEEMDAN），有效降低负载序列复杂度。
然后，在得到分解后的相关IMF分量后，利用相关系数法将各IMF分量与原始序列进行比较，去除相关性较弱的分量。
最后，提取各分量相应的特征值输入并加入注意力机制的时间卷积网络（SE-TCN）进行建模预测。
通过Google集群数据集中的CPU负载率序列实测证明，在同等条件下CEEMDAN-SE-TCN模型整体优于其他基准模型，MAPE指标相较于其他模型分别降低7.1%、6.5%、2.5%，证明了该算法的有效性和可行性。
关键词：自适应加噪的集合经验模态分解；相关系数法；注意力机制；时间卷积网络；负载预测DOI：10.11907/rjdk.221466开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP302 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）004-0043-05Research on Cluster Resource Prediction Based on CEEMDAN-SE-TCNSHI Ai-wu， ZHANG Yi-xin， HAN Chao， HUANG He（School of Computer and Artificial Intelligence， Wuhan Textile University， Wuhan 430200， China）Abstract：Prediction algorithm based on CEEMDAN-SE-TCN is proposed according to the volatility and nonlinearity of server cluster load data. First， the original server cluster data is decomposed into adaptive noisy set empirical mode decomposition （CEEMDAN）， which effec‐tively reduces the complexity of the load sequence. Then， after the decomposed relevant IMF components are obtained， the correlation coeffi‐cient method is used to compare each IMF component with the original sequence to remove the components with weak correlation. Finally， the corresponding eigenvalues of each component are extracted and input into the time convolution network （SE-TCN） with attention mechanism for modeling and prediction. The actual measurement of CPU load rate sequence in Google cluster dataset shows that CEEMDAN-SE-TCN model is better than other benchmark models under the same conditions， and MAPE indicators are reduced by 7.1%， 6.5% and 2.5% respec‐tively compared with other models， which proves the effectiveness and feasibility of this algorithm.Key Words：adaptive denoising ensemble empirical mode decomposition； correlation coefficient method； attention mechanism； time convo‐lution network； load prediction0 引言集群技术是指将多台计算机通过集群软件相互连接，组成一个单一系统模式进行管理，其目的是为了通过较低的成本获取更高性能，增加系统的可扩展性与可靠性。
基于隐层优化的RBF神经网络预测模型
ｆ ｐ ｒ ｎ ｆ ｎ ｇ ｍｅ ｔＸｉ ｉｅ ｓ ｙｏ Ａｒｈｔｃｕ ｅ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｘｉ ｎ７ ０ ５ ， ｉａ Ｄｅ ａｔ ｔ Ｍａ ａ ｅ ｎ， ’ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ ｃ ｉ ｔｒ ｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ’ １ ０ ５ Ｃｈｎ ） ｍｅ ｏ ｎ ａ ｔ ｅ ａ ａ
预测性能均令人满意 。
２ Ｈ Ｏ － Ｂ Ｍ 模型结构设计 Ｌ ＡＩ Ｆ Ｒ
Ｈ Ｏ — Ｂ Ｍ 模型主要包括 以下 ３个模块 ： Ｌ ＡＩ Ｆ Ｒ
用于 工程 和经济预测 中。将人工免疫算法 的特征提取和分类
能 力运 用于 Ｒ Ｆ神 经 网络 的设 计 ， 大 大 增 强 网络 对 样 本 的 Ｂ 能
Ｈ ＯＡ Ｉ ＢＦ Ｌ Ｒ Ｍ．Ｂ ｎ ｒｄ ｃｎ ｏ ｇ ｅ ｎｏ ｔｅ ｔ ｄｔ ｎ ｌＩ ｍ ｕ ｅ ＲＢ ｕ ａ Ｎｅｗｏｋ Ｍｏ ｅ（ ＢＦ ｙ ｉｔ ｕ ｉｇ ｒ ｕ ｈ ｓ ｔ ｔ ｈ ｒ ｉ ｏ ａ ｍ ｎ Ｆ Ｎｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｄ ｌ Ｒ ＮＭ） ｈ ｎｔ ｌｈｄ ｅ ａ ｅ ａｌ ｅ ｏ ｉ ａ ｉ Ｉ ，ｔｅ ｉｉ ａ ｉｄ ｎ ｌｙ ｒ Ｃ ｌ ｂ ｉ
中 分 号 Ｔ１ 圈 类 ： Ｐ８
基于隐层优化 的 Ｒ Ｆ神 经 网络预 测模 型 Ｂ
王 纯子 ，张 斌
（ 西安建筑科技大学管理学 院，西安 ７ ０ ５ ） ０ ５ １
攮
要 ： 出一种基于 隐层优化算法 的 Ｒ Ｆ 经网络预测模 型——Ｈ ０ — Ｂ Ｍ。在传统的免疫径 向基神经 网络模型（ Ｂ Ｎ 的基础上 提 Ｂ 神 Ｌ ＡＩ Ｆ Ｒ Ｉ Ｆ Ｍ） Ｒ
第 ３ 卷 第 １ 期 ６ ８
ＶＬ ｏ ３６ Ｎｏ。８ ｌ
推荐系统之隐语义模型（LFM）
推荐系统之隐语义模型（LFM）LFM(latent factor model)隐语义模型，这也是在推荐系统中应⽤相当普遍的⼀种模型。
那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于：1. 对于UserCF，我们可以先计算和⽬标⽤户兴趣相似的⽤户，之后再根据计算出来的⽤户喜欢的物品给⽬标⽤户推荐物品。
2. ⽽ItemCF，我们可以根据⽬标⽤户喜欢的物品，寻找和这些物品相似的物品，再推荐给⽤户。
3. 我们还有⼀种⽅法，先对所有的物品进⾏分类，再根据⽤户的兴趣分类给⽤户推荐该分类中的物品，LFM就是⽤来实现这种⽅法。
如果要实现最后⼀种⽅法，需要解决以下的问题：1. 给物品分类2. 确定⽤户兴趣属于哪些类及感兴趣程度3. 对于⽤户感兴趣的类，如何推荐物品给⽤户对分类，很容易想到⼈⼯对物品进⾏分类，但是⼈⼯分类是⼀种很主观的事情，⽐如⼀部电影⽤户可能因为这是喜剧⽚去看了，但也可能因为他是周星驰主演的看了，也有可能因为这是⼀部属于西游类型的电影，不同的⼈可以得到不同的分类。
⽽且对于物品分类的粒度很难控制，究竟需要把物品细分到个程度，⽐如⼀本线性代数，可以分类到数学中，也可以分类到⾼等数学，甚⾄根据线性代数主要适⽤的领域再⼀次细分，但对于⾮专业领域的⼈来说，想要对这样的物品进⾏⼩粒度细分⽆疑是⼀件费⼒不讨好的事情。
⽽且⼀个物品属于某个类，但是这个物品相⽐其他物品，是否更加符合这个类呢？这也是很难⼈⼯确定的事情。
解决这个问题，就需要隐语义模型。
隐语义模型，可以基于⽤户的⾏为⾃动进⾏聚类，并且这个类的数量，即粒度完全由可控。
对于某个物品是否属与⼀个类，完全由⽤户的⾏为确定，我们假设两个物品同时被许多⽤户喜欢，那么这两个物品就有很⼤的⼏率属于同⼀个类。
⽽某个物品在类所占的权重，也完全可以由计算得出。
以下公式便是隐语义模型计算⽤户u对物品i兴趣的公式：其中，p u,k度量了⽤户u的兴趣和第k个隐类的关系，⽽q i,k度量了第k个隐类和物品i之间的关系接下的问题便是如何计算这两个参数p和q了，对于这种线性模型的计算⽅法，这⾥使⽤的是梯度下降法。
使用隐马尔科夫模型进行网络流量分析的方法探讨(八)
使用隐马尔科夫模型进行网络流量分析的方法探讨隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，常用于对具有隐藏状态的序列数据进行建模和分析。
在网络流量分析中，隐马尔科夫模型可以用来识别和预测网络中的异常行为，帮助网络管理员及时发现并应对可能的安全威胁。
本文将探讨使用隐马尔科夫模型进行网络流量分析的方法，包括模型建立、参数估计和应用技巧。
一、隐马尔科夫模型概述隐马尔科夫模型是由一个隐藏的马尔科夫链和一个生成观测的输出模型组成的。
在网络流量分析中，隐藏的马尔科夫链表示网络中的隐藏状态序列，比如正常状态、异常状态等；输出模型则描述了隐藏状态如何生成可观测的数据，即网络流量数据。
通过这种方式，隐马尔科夫模型可以用来对网络流量数据进行建模和分析，从而发现其中的规律和异常。
二、隐马尔科夫模型在网络流量分析中的应用隐马尔科夫模型在网络流量分析中有着广泛的应用。
例如，可以利用隐马尔科夫模型对网络流量数据进行建模，从而识别正常流量模式和异常流量模式，并及时发现网络中可能存在的安全威胁。
此外，隐马尔科夫模型还可以用来预测未来的网络流量趋势，帮助网络管理员做出相应的决策和调整。
三、隐马尔科夫模型的建立和参数估计在使用隐马尔科夫模型进行网络流量分析时，首先需要建立模型并进行参数估计。
建立模型时，需要确定隐藏状态的个数和转移概率矩阵，以及输出模型的概率分布参数。
参数估计可以通过最大似然估计或期望最大化算法来进行，得到模型的参数后，就可以利用模型对网络流量数据进行分析和预测。
四、隐马尔科夫模型在网络流量分析中的应用技巧在实际应用中，可以结合其他方法和技巧来提高隐马尔科夫模型在网络流量分析中的效果。
例如，可以利用特征选择和降维技术来减少网络流量数据的维度，提高模型的计算效率和准确性；还可以结合机器学习算法来对模型进行优化和调整，以适应不同的网络环境和流量特点。
五、结语隐马尔科夫模型作为一种强大的统计模型，在网络流量分析中有着重要的应用价值。
在Matlab中进行回归分析和预测模型的技术
在Matlab中进行回归分析和预测模型的技术在当今数据驱动的社会中，回归分析和预测模型成为了数据科学领域中不可或缺的技术。
在这方面，Matlab作为一个功能强大且广泛应用的数学软件包，为进行回归分析和预测模型提供了丰富的工具和函数。
本文将探讨在Matlab中使用回归分析进行数据建模和预测的技术。
首先，回归分析是一种通过建立一个数学方程来描述变量之间关系的统计方法。
它常用于研究自变量（也称为预测变量）与因变量之间的关系。
在Matlab中，回归分析主要通过线性回归模型来实现。
线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系。
在Matlab中，可以使用regress函数来拟合线性回归模型。
该函数可以通过最小二乘法估计回归系数，使得预测变量与实际观测值之间的残差平方和最小化。
除了线性回归模型，Matlab还提供了其他类型的回归模型，如多项式回归模型、岭回归模型和弹性网络回归模型等。
多项式回归模型通过增加自变量的多项式项来处理非线性关系。
岭回归模型和弹性网络回归模型则通过引入正则化项来解决多重共线性问题，提高模型的鲁棒性和预测能力。
在进行回归分析时，特征工程是一个重要的环节。
特征工程涉及到对原始数据进行处理和转换，以提取对模型建立和预测有用的特征。
在Matlab中，可以利用数据预处理工具箱来进行特征工程。
数据预处理工具箱提供了一系列函数和工具来处理数据中的缺失值、异常值和重复值，进行特征选择和降维，并进行数据标准化和归一化等操作。
通过合理的特征工程，可以提高模型的性能和准确度。
除了回归分析，预测模型在许多实际应用中也起着重要的作用。
预测模型可以根据历史数据和趋势来预测未来的趋势和行为。
在Matlab中，可以利用时间序列分析和神经网络等方法进行预测建模。
时间序列分析是一种用于预测未来数值的统计方法，广泛应用于经济学、金融学和气象学等领域。
在Matlab中，时间序列分析主要通过自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型来实现。
基于人工智能的量化交易系统设计与实现
基于人工智能的量化交易系统设计与实现作者：刘力军梁国鹏来源：《现代信息科技》2022年第04期摘要：随着计算机科学技术的快速发展，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛，其与各个学科技术相结合，已成为各领域人士关注的焦点。
将人工智能应用于量化交易，通过搭建不同的神经网络模型，对股票历史数据进行挖掘，找到股票历史价格与未来价格的非线性关系，实现对未来价格的预测，早已成为历史发展的必然趋势。
通过对机器学习展开研究，基于LSTM神经网络实现股票预测模型，为投资者提供参考从而带来更高的收益。
关键词：人工智能;神经网络;量化交易中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）04-0045-03Design and Implementation of Quantization Trading System Based onArtificial IntelligenceLIU Lijun， LIANG Guopeng（Nanjing Audit University Jinshen College， Nanjing 210023， China）Abstract： With the rapid development of computer science and technology， the application of artificial intelligence in various fields has become more and more extensive， and its combination with various disciplines and technologies has become a focus of attention of people in various fields. Applying artificial intelligence to quantization trading， through building different neural network models， mining historical stock data， finding the nonlinear relationship between stock historical prices and future prices， and realizing the prediction of stock price have long become an inevitable trend in historical development. This paper conducts research on machine learning and implements a stock prediction model based on LSTM neural network to provide investors with reference to bring higher returns.Keywords： artificial intelligence; neural network; quantization trading0 引言其实传统交易和量化交易最主要的核心是要有赚钱的本事，量化无非是把这些本事经验总结出一套规律，根据这个规律写成代码让机器执行。
基于二次分解和深度学习的PM_(2.5)集成预测方法
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统计学报 2021 年 第 3 期
周尧民，等：基于二次分解和深度学习的 PM2.5 集成预测方法
（Support Vector Regression，SVR） 模型。周杉杉等 （2018）[16]提出基于互信息最大相关和最小冗余准则 并结合粒子群优化算法的混合特征选择算法，利用 递归模糊神经网络以最少的特征获得最小的预测误 差，说明该方法适用于 PM2.5 浓度预测。
［关键词］时间序列聚类；完备集成经验模态分解；变分模态分解；ELSTM神经网络；集成学习
［中图分类号］O212
［文献标识码］A
［文章编号］2096-7411（2021）03-0084-11
PM2.5 Integration Prediction Method Based on Two-Layer Decomposition and Deep Learning
基于神经网络的预测模型设计与优化
基于神经网络的预测模型设计与优化1. 引言在当今大数据时代，预测模型在各个领域都扮演着重要的角色。
基于神经网络的预测模型以其强大的学习能力和适应性被广泛应用于金融、医疗、交通等领域中的数据预测和决策支持。
本文将重点探讨基于神经网络的预测模型的设计与优化方法。
2. 神经网络模型简介神经网络是一种模拟人脑神经元运作方式的计算模型，它由多个互相连接的神经元单元组成。
神经网络模型的每个神经元由输入权重、激活函数和输出权重构成。
通过不断调整权重和阈值，神经网络能够学习到输入与输出之间的映射关系。
3. 预测模型设计3.1 数据预处理在进行预测模型设计之前，需要对原始数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、标准化等。
预处理后的数据能够提高神经网络模型的准确性和鲁棒性。
3.2 网络结构设计神经网络的结构设计是模型性能的重要因素。
合适的网络结构可以提高模型的泛化能力和预测精度。
常见的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
根据具体任务的特点选择适合的网络结构。
3.3 激活函数选择激活函数在神经网络中起到非线性映射的作用，决定了神经元之间的连接方式。
常用的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
激活函数的选择要考虑到函数的可微性、收敛速度和鲁棒性等因素。
4. 预测模型优化4.1 损失函数选择损失函数用于度量模型预测值与实际值之间的差异。
常用的损失函数有均方差损失函数和交叉熵损失函数等。
合适的损失函数能够帮助提高模型的预测准确性。
4.2 权重初始化权重初始化会影响神经网络的收敛速度和泛化能力。
常用的权重初始化方法有随机初始化、Xavier初始化和He初始化等。
选用合适的权重初始化方法可以提高模型的性能。
4.3 学习率调整学习率决定了参数调整的速度和稳定性。
合适的学习率能够加快模型的收敛速度并提高预测性能。
常见的学习率调整策略有固定学习率、动态学习率和自适应学习率等。
4.4 正则化方法为了防止过拟合现象的发生，可以采用正则化方法对模型进行优化。
基于神经网络的预测模型设计与实现
基于神经网络的预测模型设计与实现近年来，神经网络已经成为了机器学习领域的热门技术，多个领域都使用了神经网络来解决问题，其中预测模型就是其中之一。
预测模型可以准确地预测未来的趋势，对于企业决策和投资分析有着重要的作用。
本文将会介绍基于神经网络的预测模型设计以及实现。
一、神经网络简介首先，我们先了解下神经网络的基本概念。
神经网络是一种模仿人脑的计算模型，其结构是由大量的神经元节点组成的。
神经元之间通过连接构成网络，每个神经元会接收其他神经元传递的信息，再根据输入和自身的参数进行加工处理，最终输出给其他神经元进行传递。
神经网络的训练过程一般分为两步：前向传播和反向传播。
在前向传播中，将神经元的输入信号传递给下一层神经元，最终输出最终结果。
在反向传播中，通过对误差进行反向传播，不断优化神经网络的参数来提高预测的准确度。
二、预测模型的设计流程在神经网络中，预测模型的设计流程一般分为以下几个步骤。
1.数据预处理在构建神经网络之前，我们需要对输入的数据进行预处理。
预处理的过程中，一般会进行数据的清洗、归一化和标准化等操作，来保证数据的准确性和可靠性。
2.选择神经网络结构在设计预测模型时，我们需要为网络选择适当的结构。
一般来说，神经网络可分为前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）两种。
前馈神经网络是一种单向传递信号的网络，适用于连续变量的预测；而循环神经网络则是通过神经元之间的连接来构建时间序列预测模型。
3.确定模型参数在确定神经网络的结构之后，我们还需要确定网络的各个参数。
例如，神经元的个数、学习率、正则化系数等。
这些参数的选择会对预测模型的结果产生很大的影响，需要我们仔细考虑。
4.训练神经网络通过神经网络的训练，可以不断优化网络的参数，提高预测的准确度。
在训练过程中，我们需要确定合适的损失函数，来衡量预测结果与真实结果的差距。
LFM隐语义模型LatentFactorModel
LFM隐语义模型LatentFactorModel
实际应⽤
LFM 模型在实际使⽤中有⼀个困难，就是很难实现实时推荐。
经典的 LFM 模型每次训练都需要扫描所有的⽤户⾏为记录，并且需要在⽤户⾏为记录上反复迭代来优化参数，所以每次训练都很耗时，实际应⽤中只能每天训练⼀次。
在新闻推荐中，冷启动问题⾮常明显，每天都会有⼤量的新闻，这些新闻往往如昙花⼀现，在很短的时间获得很多⼈的关注，然后在很短时间内失去关注，实时性就⾮常重要。
雅虎对此提出了⼀个解决⽅案。
⾸先，利⽤新闻链接的内容属性(关键词、类别等)得到链接 i 的内容特征向量 yi，其次，实时收集⽤户对链接的⾏为，并且⽤这些数据得到链接 i 的隐特征向量 qi，然后，利⽤下⾯的公式预测⽤户 u 是否会单击链接 i:。
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１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｉｎａＷｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈｏｎｇ６３７０００，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ） ２（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００００，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）
关键词 高维稀疏矩阵 隐因子 大数据
中图分类号 ＴＰ３９１．９ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１９．０７．０４９
ＬＡＴＥＮＴＦＡＣＴＯＲ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＭＯＤＥＬＢＡＳＥＤ ＯＮ ＥＬＡＳＴＩＣＮＥＴＷＯＲＫ ＲＥＧＵＬＡＲＩＺＡＴＩＯＮ
摘 要 在大数据预测中，通常采用 ＳＧＤ＿ＬＦ模型对高维稀疏矩阵中的缺失数据进行预测。由于 ＳＧＤ＿ＬＦ模 型仅有 Ｌ２正则化项对目标函数进行约束，不能调整隐因子的分布，这样导致模型不能很好地描述目标矩阵中实 体特性，损失了模型精度。用 ＦＯＢＯＳ算法构造一个同时用 Ｌ１ 和 Ｌ２ 限制目标函数的弹性网络 ＥＮＬＦ模型，ＥＮＬＦ 很好地调整隐因子的分布并提高了模型性能。为了进一步提高 ＥＮＬＦ模型的性能，在其中加入偏差，构造 ＢＥＮＬＦ 模型。在大型商业数据集上的实验表明，ＥＮＬＦ和 ＢＥＮＬＦ模型的预测精度和ｔａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｔｈｅＳＧＤ＿ＬＦｍｏｄｅｌｉｓａｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａｉｎｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｓｐａｒｓｅｍａｔｒｉｃｅｓ．ＳｉｎｃｅｔｈｅＳＧＤ＿ＬＦｍｏｄｅｌｏｎｌｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｂｙｔｈｅＬ２ ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎｔｅｒｍ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎｎｏｔｒｅｇｕｌａｔｅｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｌａｔｅｎｔｆａｃｔｏｒ．Ｔｈｕｓ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｆａｉｌｓｔｏｂｅｓｏａｃｃｕｒａｔｅｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｅｎｔｉｔｙｆｅａｔｕｒｅｓｉｎ ｔｈｅｔａｒｇｅｔｍａｔｒｉｘｗｅｌｌ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａＦＯＢＯＳａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｎｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋＥＮＬＦｍｏｄｅｌ，ｕｓｉｎｇＬ１ａｎｄＬ２ ｔｏｌｉｍｉｔｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．ＥＮＬＦｒｅｇｕｌａｔｅｄｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｌａｔｅｎｔｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．ＴｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅＥＮＬＦｍｏｄｅｌ，ｗｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｈｅ ｂｉａｓｉｎｔｏｔｈｅＥＮＬＦａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｄｔｈｅＢＥＮＬＦｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎｌａｒｇｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｄａｔａｓｅｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｍｏｄｅｌｓｐａｒｓｉｔｙｏｆｔｈｅＥＮＬＦａｎｄＢＥＮＬＦｍｏｄｅｌｓａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ．
互联网是当今最好的信息共享渠道，但它也会造 成信息过载。因此用户通常需要借助搜索引擎、推荐 系统等工具来有效地过滤无关信息，仅保留最能满足 用户需求的数据。在用户短时间不能处理和筛选海量 信息的领域中，通常借助推荐系统来处理信息。推荐 系统现在运 用 到 各 个 领 域 中，包 括 电 子 商 务、科 学 研 究、在线约会、智慧教育等相关领域。
由于 在 ＨｉＤＳ矩 阵 中 的 已 知 数 据 分 布 是 不 平 衡 的，导致目标函数的高度不平衡。因此，仅用隐因子模 型来进行 ＨｉＤＳ矩阵中缺失数据的预测是不适定的， 无法得 到 全 局 最 优 解。为 解 决 这 个 问 题 通 常 采 用 Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化的方式来保持它的一般性［１－３］。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｐａｒｓｅｍａｔｒｉｘ Ｌａｔｅｎｔｆａｃｔｏｒ Ｂｉｇｄａｔａ
０ 引 言
在信息数据爆炸式发展的大数据时代，用户要在 过载且关联度很低的信息中去选择和发现有用的知 识，这给用户带来很大的挑战。研究表明，虽然过载的 信息能更好地满足用户需求，但也会降低用户的决策 质量。
２８８
计算机应用与软件
２０１９年
Ｓｐａｒｓｅ，ＨｉＤＳ）矩阵，并精准地预测稀疏矩阵中的缺失 数据。基于协同过滤的推荐系统是推荐系统中的重要 分支。在协同过滤推荐系统中 ＬＦ（ＬａｔｅｎｔＦａｃｔｏｒ）分解 技术最受青睐。ＬＦ的工作原理是通过将目标矩阵中 的实体映射到两个低维的隐特空间，并通过目标矩阵 中的已知数据建立一系列的目标函数。通过 ＬＦ模型 求解可以高效精准地预测模型中的缺失数据。因此， ＬＦ模型被大量的学者广泛应用于推荐系统中［１－５］，其 中代表性的模型有 ＳＶＤ＋＋模型［６－７］、概率矩阵分解 模型［８］和非参数化贝叶斯 ＬＦ模型［９］等。
第 ３６卷第 ７期 ２０１９年 ７月
计算机应用与软件 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３６ Ｎｏ．７ Ｊｕｌ．２０１９
基于弹性网络正则化的隐因子预测模型
贺文灏１ 王德贤１ 邓 萍２ 刘 锐１
１（西华师范大学计算机学院 四川 南充 ６３７０００） ２（西南交通大学信息科学与技术学院 四川 成都 ６１００００）
推荐系统高效的处理高维稀疏（ＨｉｇｈＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ
收稿日期：２０１９－０２－２５。国 家 自 然 科 学 基 金 面 上 项 目 （６１８７１３３０）；国 家 大 学 生 创 新 创 业 专 项 基 金 项 目 （２０１５１０６３８０４７， ２０１８１０６３８０２０ｘ）；四川省教育厅重点项目（１５ＺＡ０４８，１３ＺＡ００１５）；四川省科技厅支撑项目（２０１８ＧＦＷ０１５１）；西华师范大学英才基金资 助课题（１７ＹＣ１５０，１７ＹＣ１４９）。贺文灏，本科生，主研领域：智能物联网，推荐系统。王德贤，硕士生。邓萍，博士生。刘锐，讲师。