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使用机器学习和专家系统技术构建的自适应多领域人工智能系统的开发
通过结合经典人工智能技术 —— 专家系统与现代适应性梯度下降训练的专家系统（GDTES），利用生成式人工智能（GAI）创建网络和训练数据集的机制，本研究提出了一种人工智能的学习和发展推理路径以在先验未知领域做决策的方法，并展示了朝着产生人工
PDF17 days ago
LeMo-NADe: 使用 LLMs 进行多参数神经架构探索
通过用户定义的参数、专家系统和基于大量开放领域知识训练的 LLM，我们引入了一个新的框架（LeMo-NADe），用于自动发现基于用户定义参数的新的神经网络架构。该框架专为非人工智能专家设计，不需要预先确定的神经结构搜索空间，并考虑大量特定于
PDF4 months ago
测量文本的不确定性和主观性：从符号到神经 VAGO
我们提出了一种混合方法来自动测量文本中的模糊性和主观性，首先介绍了专家系统 VAGO，然后在小型事实与意见语句基准上加以说明，并在更大的法国新闻语料库 FreSaDa 上进行测试以确认讽刺性与常规文本中主观标记的更高普遍性。然后我们基于类似
PDF10 months ago
诊断脊柱疾病的专家系统
该研究开发的专家系统基于混合推理算法和综合综合知识，能够协助专家快速高质量地诊断脊柱疾病，包括积极的结果和对其应用的潜在影响做了综合评估。
PDFa year ago
基于规则加权专家系统选择大学合格的教练员
本文介绍了一种基于规则的专家系统，该系统可以自动选择合适的教师来教授某门课程，并使用决策树和多数表决算法来提高系统的准确性。在真实数据的测试中，该专家系统的准确性为 85.55%，且具有实现简单和透明的特点。
PDF2 years ago
评估小型脚印深度学习方法在新标注数据集上的西地中海湿地鸟类分类
本文提出了一种基于生态学价值自动化分析和检测鸟类物种的专家系统的部署，该系统通过无线声学传感器网络和具有深度学习技术的深度神经网络来实现鸟类的准确分类，并对 VGG16、ResNet50 和 MobileNetV2 这三种深度神经网络的效果
PDF2 years ago
自动化设计和开发梯度下降训练的专家系统网络
本文介绍一种使用梯度下降算法训练的专家系统，将神经网络的学习能力与专家系统的可理解性和可防御的逻辑相结合。该系统能够从数据中学习模式，并在决策水平上表现出与神经网络系统相媲美的水平，同时提出了一种用于克服该方法局限性的技术。实验结果表明，该
PDF2 years ago