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针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

什么是智能? 在日常生活中,我们常常听到并使用智力 、智能等词语,它们有什么区别呢?简单地说 ,智力水平高,是说一个人很聪慧;而智能水 平高,是说一个人即聪明又能干。智能就是“智 力和能力的总称”。它是指人们在社会生活中表 现出来的智慧和能力

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7.1.1智能控制理论体系 模糊智能控制(Fuzzy Control)神经网络控制(Neurocontrol)模糊神经网络与神经模糊控制 遗传算法与进化控制(Genetic Algorithm/ Control)软计算(Soft Computation)

人工智能的发展历程与核心驱动力 人工智能教育应用的现状分析 人工智能教育应用的典型特征与发展趋势 结束语

1.智能控制概论 2.模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

1智能传感器的定义及功能 2智能传感器与传感系统的特点 3智能传感器与传感系统的发展及应用 4结语

1.1智能建筑 1.2智能建筑中的计算机网络 1.3智能建筑中的电话系统 1.4智能建筑与综合布线 1.5综合布线系统的概念 1.6综合布线系统组成 1.7常用通信术语

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展,已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。本白皮书版权属于中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟