简介：

简介：摘要：本文针对基于机器学习的语音识别与处理技术进行了研究，并介绍了相关的方法和应用。通过分析语音信号的特征以及机器学习算法的发展，我们探讨了如何利用机器学习技术实现准确的语音识别和高效的语音处理。实验结果显示，基于机器学习的语音识别与处理技术在语音识别、语音合成和语音情感分析等领域具有广泛应用前景。

简介：摘要：本文研究基于机器学习算法的电能负荷预测方法。通过分析电能负荷的历史数据，利用机器学习算法构建预测模型，从而实现对未来电能负荷的准确预测。本研究对比了常用的机器学习算法，如支持向量机、随机森林和神经网络，并结合实际数据对比验证了预测结果的准确性和可靠性。研究结果表明，基于机器学习算法的电能负荷预测具有较高的预测精度，并具备一定的应用潜力。

简介：摘要：传感器、卫星、移动设备、社交媒体、电子商务和互联网等，让我们充满了数据。特别是物联网，可以更快地生成大量数据。物联网是一个术语，描述了将计算机、智能设备和其他数据生成设备连接到网络并传输数据的过程。因此，数据会定期生成和更新，以反映所有领域和活动的变化。由于数据呈指数级增长，一个新的术语和概念被称为大数据。需要大数据来阐明事物之间的关系，预测未来趋势，并为决策者提供更多信息。然而，目前的主要问题，是如何有效地收集和评估大量多样而复杂的数据。在某些领域或应用中，机器学习模型是解释和分析数据以及获取重要信息的最常用方法，传统的机器学习方法本身无法成功处理大数据问题。

简介：摘要：为有效提高电力营销稽查的精细化管理水平，本文基于电力营销稽查现状，介绍了以机器学习为基础的电力营销稽查应用价值与具体应用步骤，以期通过应用机器能有效提高电力营销稽查效率，减少差错，提高营销现代化精益化水平。

简介：摘要:随着移动网络和业务的飞速发展，用户感知成为各运营商关注的重点。常规感知优化需要网络优化工程师花费大量的精力进行统计、分析、定位，手段匮乏、时效性差、资源消耗多。用户感知分析系统是以现网海量KPI数据、KQI数据、基站底层日志、告警数据、操作日志等大数据为基础，通过数据标准化清洗、预处理流程，借助AI机器学习完成多维业务特征模型的构建、训练和自学习，实现无线网络感知问题的智能化检测和主动预警，并通过算法实现自动根因定位，从而提升网络问题的识别、定位和优化效率。用户感知分析系统相比人工分析效率提升70%，质差小区识别准确率98%，根因定位准确率达95%，大幅提升感知优化效率。

简介：摘要：随着科学技术的飞速发展，人们正在朝着人工智能甚至智能时代发展，不论是由德国政府提出的高科技战略计划“工业 4.0”还是世界智能制造，都使机器人智能化成为研究热点。

简介：摘要：中药材会因产地的不同与种类的不同而在光谱照射下呈现出不同的光谱特征，由此特征的差异来对中药材的种类及产地进行鉴别。本文通过使用中药材的中红外光谱数据，将其中数据以不同波段的吸光度作为特征，通过K-邻近算法、随机森林算法、决策树算法分别建立数据模型，将数据分别代入三种模型中进行预测，并对三种模型所预测结果准确率进行了对比。

简介：摘要：随着科学技术的飞速发展，人们正在朝着人工智能甚至智能时代发展，不论是由德国政府提出的高科技战略计划“工业 4.0”还是世界智能制造，都使机器人智能化成为研究热点。

简介：摘要：本文对机器学习围合性的数据库技术进行总结与归纳，通过深入分析存储管理、查询优化、数据库调参技术、索引自动推荐技术、物化视图自动选择技术，为基于机器学习化的数据库技术在未来更好地发展奠定基础。

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简介：摘要： 本文提出了一种基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法，该方法利用机器学习技术对矿山生产数据进行分析和预测，从而实现矿山生产效率的提高。首先，本文介绍了露天矿山开采的基本情况及其生产过程。其次，针对露天矿山开采中的问题，提出了基于机器学习的解决方案，并对其进行了详细的描述。最后，通过实际应用案例验证了本文提出的方法的可行性和有效性，表明本文提出的基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法是一种可行的解决方案。

简介：摘要：结合作者在中医药院校机器学习课程教学中的体会，根据机器学习课程的特点、学生在学习中存在的问题、并结合学校的以产出为导向的人才培养目标，提出了基于“雨课堂”的机器学习课程教学改革实践方法，流线型地介绍如何加入“雨课堂”班级、课前预习任务布置、基于“雨课堂”的课堂交互发布、基于复习的课后任务发布、课情数据统计与分析等环节。实践证明基于“雨课堂”的课程教学改革能够有效激发学生的学习兴趣，帮助学生理解知识点，提升学生的动手与应用能力，获得了较好的教学效果。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法。对机电系统常见故障进行特征提取与数据采集，并介绍了传感器数据采集、预处理与特征选择方法。随后，综述了监督学习和无监督学习等机器学习算法在故障预测与诊断中的应用，以及深度学习算法的潜在优势。讨论了基于机器学习的机电系统故障预测模型的建立、训练与性能评估方法。探讨了机器学习在机电系统故障预测与诊断领域的挑战和未来发展方向。通过对基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法的研究与探索，本研究旨在为提高机电系统故障诊断的准确性和效率，促进智能化维护与管理提供理论指导和应用参考。

简介：摘要：

简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习算法的光伏电站性能预测方法，通过深入探讨光伏电站的基本原理、机器学习算法的基本概念以及性能评估指标，为光伏电站运营和维护提供了理论支持。数据采集和预处理的过程中，详细介绍了数据来源、预处理方法以及数据集划分的关键步骤，以确保数据质量。在机器学习算法的应用方面，特征选择与提取、模型训练与验证以及模型优化与评价都是重要的步骤。

简介：摘要：本研究旨在探索机器学习技术在电梯预测性维护中的应用。随着城市化的加速，电梯作为现代建筑中不可或缺的部分，其安全和效率的保障显得尤为重要。传统的电梯维护方法往往依赖于定期检查或故障响应，这不仅耗时且效率低下，而且无法预防突发故障。针对这一问题，本研究采用了随机森林（RF）和长短期记忆网络（LSTM）两种机器学习模型，以从电梯运行数据中提取有用信息，并预测潜在的维护需求。通过这种方法，期望实现对电梯故障的早期识别和预防，优化维护资源的分配，从而提高电梯系统的运行效率和安全性。

简介：摘要：本论文深入探讨了机器学习在自动化控制领域的创新应用。传统自动化控制方法在面对系统复杂性、实时性要求和不确定性时存在限制。机器学习技术的发展为克服这些挑战提供了新的机会。论文首先分析了传统方法的局限性，然后介绍了机器学习算法在控制系统中的应用，包括深度强化学习、卷积神经网络和循环神经网络等。通过案例研究和实例展示，论文突出了机器学习在工业自动化、智能交通系统和机器人控制中的优势和创新潜力。研究了机器学习未来的研究方向，强调了提高系统智能性、可解释性和数据管理的重要性，为自动化控制领域的未来发展提供了有益的指导。

简介：摘要：随着物联网技术的迅猛发展，预测性维修成为了许多行业的热门话题。在工业领域中，设备的故障可能导致生产中断和额外的维修成本。因此，准确地预测设备可能发生故障的能力变得至关重要。而机器学习作为一种强大的数据分析工具，正逐渐成为预测性维修的主要支持技术。本文将探讨机器学习在预测性维修数据集中的应用，并深入研究其在提高设备效率和降低维修成本方面的潜力。