self.KNN_max_now_dist)] self.nums = 0 self.search_KNN_core(self.root,target,K) return self.nums # print("calu_dist_nums:",self.nums) def insert(self,root_ball,target,K): for node in root_ball.points: self.nums += 1 is_duplicate = [self.dist(node...
随着遥感卫星成像技术的提升和机器学习的蓬勃发展,越来越多的研究人员利用机器学习的方法来进行遥感图像识别,取得了很好的效果。在本次作业中,我将利用四种机器学习算法在WHU-RS19 数据集上进行遥感图像识别的尝试,这其中既包括传统的 kNN 和 SVM,也包括近年来得到青睐的 CNN 和 LSTM 算法。本文的基本结构如下: 数...
在统计学中,线性回归(英语:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归(multivariate linear regression)。(来自维基...
提出一种基于KNN的地震烈度预测方法.将不同观测站点地震P波参数(速度,加速度数据)作为输入数据去预测各站最大烈度值.实验将GSWD站,GSMX站,GSPW站数据代入预测模型,结果表明,最大烈度与真实最大烈度均相差小于1度.利用滑动预测原理设计时间步为10秒,30秒的多变量LSTM地震参数时间序列预测方案,实验结果表明,时间步...
摘要:以產线传感器回传数据为基础,根据时间序列对历史数据趋势高度依赖的特点,考虑时间节点之间的相关性,通过Gaussian_KNN(高斯加权的K最邻近法)对回转窑分解炉温度上下游参数的历史数据进行赋权,再传入含有LSTM(长短期记忆神经网络)的Sequential模型中,学习历史数据中各节点储存的信息以及节点之间的相关性,结果显示相对准...
4.R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析 5.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 6.Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 ...
长江电力申请一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法专利，更迅速更快捷有效对PT测温数据进行在线和离线分析 金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，中国长江电力股份有限公司申请一项名为“一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法”的专利，公开号CN 119046784 A，申请日期为2024年7...
Sentiment Classifier base on traditional Maching learning methods, eg Bayes, SVM ,DecisionTree, KNN and Deeplearning method like MLP,CNN,RNN(LSTM). 基于机器学习与深度学习方法的情感分析算法实现与对比,包括决策树,贝叶斯,KNN, SVM ,MLP, CNN, LSTM实现 - app
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
金融界2024年12月2日消息,国家知识产权局信息显示,中国长江电力股份有限公司申请一项名为“一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法”的专利,公开号CN 119046784 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,本发明提供了一种基于DTW‑KNN‑LSTM算法的电压互感器故障诊断方法,通过故障样本记录表获取用户期望的...