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大数据下机器学习关键技术研究及应用: 2021年; 项目利用机器学习和深度神经网络技术等方法,对生物信息处理技术、NLP深度学习文本特征提取以及视频场景模式识别等领域进行研究,所研究的问题属于人工智能在生物信息提取、优化、识别、文本特征提取识别以及图像视频信息分类描述等领域中的交叉问题.利用全基因组关联分析的基因重测序数据,提出和研发了一套全基因组的高维SNP相互作用挖掘软件和并行计算平台;将进化算法与信息熵结合,提出了基于模糊C均值、信息熵和人工鱼群的聚类算法.在基于深度学习的高维稀疏分类模型研究、进化算法与信息熵结合研究、智能监护视频对象识别研究,以及检索关键算法研究等方面取得了一系列研究成果,丰富了大数据领域机器学习关键算法的理论研究和应用技术.把人工智能技术与传统养老康复设备相结合,促进了智能养老综合服务平台系统的研发和实现.项目成果对机器学习在信息科学等学科交叉问题中的应用具有重要的理论意义和实用价值.; 无梁艳春姜静清傅晓阳乔世成魏中华裴志利吕威姜明洋王婧春花冯广慧张智丰李想刁宇峰路扬; 关键词：综合服务平台模式识别人工智能大数据

改进惯性权重的简化粒子群优化算法被引量：5: 2016年; 针对传统的粒子群优化算法收敛速度慢、易陷入局部空间极值的缺点,提出一种基于简化粒子群优化算法同时改进惯性权重的新算法.该算法首先去掉速度项,使算法更加简便,然后改进位移项,最后改进惯性权重.对6个经典函数分别采用传统的粒子群优化算法、简化的粒子群优化算法和该改进的算法进行比较,数值实验表明,该改进的粒子群优化算法比其他两个算法的性能好.; 高苇平环张成刚姜静清; 关键词：惯性权重

关于Bézier曲面的一种降阶逼近: 2014年; 提出了关于Bézier曲面的一种降阶逼近方法.对于Bézier曲面的控制顶点进行分割,在不同方向上的伯恩斯坦基函数分别用低阶S幂基函数表示,由曲面的定义得到分段的张量积降阶逼近曲面.最后进行数值实例的比较,该逼近方法有效.; 植物包德喜杨海涛; 关键词：曲面最佳逼近

基于Hadoop的改进遗传算法被引量：3: 2015年; 利用Hadoop的并行式处理技术改进了遗传算法.通过将种群划分为多个子种群,并将每个子种群由一个单一的MapReduce任务来处理,实现了遗传算法的并行化.通过解决OneMax问题的一系列实验,验证了基于Hadoop的遗传算法提高了运行效率与正确性.; 包达尔罕; 关键词：遗传算法

Bézier曲面的降多阶最佳逼近: 2013年; 提出了张量积Bézier曲面的降阶最佳逼近方法.给定的张量积Bézier曲面,采用了分向降阶方法,对u向,w向的Bernstein基函数分别由二范数意义下低阶S幂基的线性组合来最佳逼近,再由最佳逼近元的张量积就得到降阶逼近曲面.所得到的降阶曲面的误差比较小,最后给出了数据实例.; 植物白根柱包德喜; 关键词：线性赋范空间最佳逼近

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内蒙古自治区自然科学基金(2013MS0910)