Mar, 2024

高效的计算与内存使用策略的强韧预测分析

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TL;DR在当前的数据密集时代，大数据已成为人工智能（AI）的重要资产，为开发基于数据驱动模型和揭示各个未知领域提供基础。本研究通过应用 Robust Principal Component Analysis（RPCA）进行噪声降低和异常值剔除，以及应用 Optimal Sensor Placement（OSP）进行数据压缩和存储，解决数据不确定性、存储限制和数据驱动模型预测的挑战。通过此方法，从 OSP 获得的低维子集基于 Long Short-Term Memory（LSTM）网络进行模型和数据预测，加快训练阶段，适用于实时海量数据集的鲁棒数据驱动建模，特别适合用于基于历史数据预测物理系统的未来状态。所有提出的算法不仅是理论上的，还使用真实热成像数据对船舶发动机进行模拟和验证。
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发现论文，激发创造
  • 利用长短期记忆网络对高维混沌系统进行数据驱动的预测

    使用基于数据驱动的长短时记忆（LSTM）循环神经网络的预测方法，展示了该方法在高维混沌系统中的定量预测效果，并提出了一种新的具有混合结构的 LSTM 神经网络。与高斯过程相比，LSTM 在所有应用中都表现出更好的短期预测准确性，并且 MSM-LSTM 可以保证收敛到不变措施。

    Feb, 2018

  • 大数据集的主成分分析算法

    本文介绍了一种基于随机方法的主要成分分析算法，该算法适用于无法存储在内存中的大型数据集，并通过多个数值实例展示了其性能。

    Jul, 2010

  • 基于张量分解和 LSTM 网络的大规模频谱占用学习

    论文介绍了一种基于 LSTM 循环神经网络和 CANDECOMP/PARFAC 张量分解的方法，能够在大规模频谱占用学习中高效地预测及捕捉各个频谱之间的相关性，并具有噪音与缺失值的鲁棒性，预测准确度较高。

    May, 2019

  • 网络异常检测的鲁棒 PCA

    使用网络数据包捕获数据和鲁棒主成分分析的方法，可以检测网络异常和入侵攻击，能够在 DARPA 入侵检测数据集中实现低误报率和合理真阳性率，即使没有先前训练的数据也能准确检测出网络攻击。

    Jan, 2018

  • 在线（离线）鲁棒主成分分析：新算法和性能保证

    本研究旨在解决在线稳健主成分分析问题，提出了一种基于递归投影压缩感知框架的在线算法，并在合理的假设下给出了其性能保证。

    Jan, 2016

  • 基于层次 LSTM 和注意力机制的网络级短时旅行时间大数据分析

    本文通过使用 Apache Spark 和 Apache MXNet 等大数据分析引擎，利用 Caltrans PeMS 系统的大规模旅行时间数据集设计了一个 Hierarchical LSTM with Attention (HierLSTMat) 模型来预测整个路网的旅行时间。实验结果表明该模型可以在多个计算时间内成功预测未知拥堵情况，并获得了比流行数据科学和深度学习框架更高的效率。

    Jan, 2022

  • 基于长短期记忆和 TOPSIS 的深度递归学习

    本研究使用长短时记忆模型 (LSTM) 和 TOPSIS 算法，基于关键的播放器、服务、架构和功能，识别并排名云 ERP 采纳特征。我们考虑了技术、创新和抵抗问题，对用户进行了定性调查，制定了关键采纳因素的假设。

    Dec, 2022

  • 复杂动态系统极端事件的基于数据协助的降阶建模

    本文提出了一种混合框架，它将投影方程得到的不完美模型和基于数据流的递归神经网络 (LSTM) 相结合，在具有极端事件的挑战性系统中表现出更好的性能，特别是在数据稀疏的情况下。

    Mar, 2018

  • 改善年龄预测：利用基于 LSTM 的动态预测增强多变量时间序列分析

    通过数据增强和验证框架结合长短期记忆网络来丰富神经成像数据集，从而提高深度学习模型的性能，克服神经成像数据集规模有限的挑战。

    Dec, 2023

  • 机器学习技术在大型移动用户数据集上的实际应用

    在这篇论文中，作者描述了从关系数据库管理系统（RDBMS）到分布式大数据分析平台的转变，这个平台适用于大规模机器学习和数据挖掘，利用通信服务提供商 (CSPs) 的大规模交易数据资产以及数据分析技术，用于服务个性化、预测建模和产品优化，而这种数据分析技术是实现对数据的利用和挖掘的关键。

    Feb, 2015