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关于统计学习理论与支持向量机 被引量：2264
1
作者 张学工 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期32-42,共11页
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样... 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状。 展开更多
关键词 统计学理论 支持向量机 机器学习 模式识别
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深度学习的昨天、今天和明天 被引量：604
2
作者 余凯 贾磊 +1 位作者 陈雨强 徐伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1799-1804,共6页
机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来,机器学习领域中一个叫"深度学习"的课题开始受到学术界广泛关注,到今天已经成为互联网大数据和人... 机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来,机器学习领域中一个叫"深度学习"的课题开始受到学术界广泛关注,到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮.深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系.近年来,谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发,在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展.从对实际应用的贡献来说,深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向.将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍,并讨论深度学习所面临的挑战,以及将来的可能方向. 展开更多
关键词 机器学习 深度学习 语音识别 图像识别 自然语言处理 在线广告
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论人工智能生成的内容在著作权法中的定性 被引量：495
3
作者 王迁 《法律科学（西北政法大学学报）》 CSSCI 北大核心 2017年第5期148-155,共8页
如果人工智能生成的内容在表现形式上不符合作品的构成要件,如计算机生成的无独创性数据库,当然不能作为作品受到保护。但如果人工智能生成的内容在表现形式与人类创作的作品类似,如机器人绘制的图画、写出的新闻报道或谱出的乐曲,则需... 如果人工智能生成的内容在表现形式上不符合作品的构成要件,如计算机生成的无独创性数据库,当然不能作为作品受到保护。但如果人工智能生成的内容在表现形式与人类创作的作品类似,如机器人绘制的图画、写出的新闻报道或谱出的乐曲,则需要从其产生过程判断其是否构成作品。迄今为止这些内容都是应用算法、规则和模板的结果,不能体现创作者独特的个性,并不能被认定为作品。在不披露相关内容由人工智能生成时,该内容可能因具备作品的表现形式而实际受到了保护,但该现象是举证规则造成的,并不意味着著作权法因人工智能而改变。 展开更多
关键词 独创性 人工智能 机器学习
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基于机器学习的文本分类技术研究进展 被引量：384
4
作者 苏金树 张博锋 徐昕 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1848-1859,共12页
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.... 文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望. 展开更多
关键词 自动文本分类 机器学习 降维 核方法 未标注集 偏斜数据集 分级分类 大规模文本分类 Web页分类
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教育人工智能(EAI)的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析 被引量：381
5
作者 闫志明 唐夏夏 +2 位作者 秦旋 张飞 段元美 《远程教育杂志》 CSSCI 2017年第1期26-35,共10页
为进一步引领人工智能(AI)应用与研发,美国白宫科技政策办公室于2016年10月发布了题为《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》两份重要报告。报告认为,人工智能技术对社会各领域的影响越来越深刻,教育是人工智能... 为进一步引领人工智能(AI)应用与研发,美国白宫科技政策办公室于2016年10月发布了题为《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》两份重要报告。报告认为,人工智能技术对社会各领域的影响越来越深刻,教育是人工智能应用的一个重要领域。教育人工智能(Educational Artificial Intelligence)是人工智能与学习科学相结合的一个新领域,目前,教育人工智能的关键技术主要体现在知识的表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能代理、情感计算等方面,其应用与发展趋势集中在智能导师与助手、智能测评、学习伙伴、数据挖掘与学习分析等领域。基此,迫切需要在各级各类教育中强化人工智能方面的人才培养,以应对人工智能的快速发展。 展开更多
关键词 人工智能 教育人工智能 EAI 机器学习 智能数据 学习分析 学习计算 深度学习
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神经网络七十年:回顾与展望 被引量：364
6
作者 焦李成 杨淑媛 +2 位作者 刘芳 王士刚 冯志玺 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1697-1716,共20页
作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度... 作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度繁荣并取得了许多瞩目的成就.从20世纪40年代的M-P神经元和Hebb学习规则,到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型与自适应滤波器,再到60年代的自组织映射网络、神经认知机、自适应共振网络,许多神经计算模型都发展成为信号处理、计算机视觉、自然语言处理与优化计算等领域的经典方法,为该领域带来了里程碑式的影响.目前,模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成为类脑智能中的一个重要研究方向.通过增加网络层数所构造的"深层神经网络"使机器能够获得"抽象概念"能力,在诸多领域都取得了巨大的成功,又掀起了神经网络研究的一个新高潮.文中回顾了神经网络的发展历程,综述了其当前研究进展以及存在的问题,展望了未来神经网络的发展方向. 展开更多
关键词 类脑智能 神经网络 深度学习 大数据 并行计算 机器学习
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随机森林模型在分类与回归分析中的应用 被引量：350
7
作者 李欣海 《应用昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1190-1197,共8页
随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异... 随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异。随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题,不用做变量选择。现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性。另外,随机森林便于计算变量的非线性作用,而且可以体现变量间的交互作用(interaction)。它对离群值也不敏感。本文通过3个案例,分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析、有无数据的分析(取代逻辑斯蒂回归)和回归分析上的应用。案例的数据格式和R语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考。 展开更多
关键词 随机森林 分类树 判别分析 回归 机器学习
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神经网络集成 被引量：245
8
作者 周志华 陈世福 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期1-8,共8页
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一... 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成 ,可以显著地提高学习系统的泛化能力 .它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究 ,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题 .因此 ,它被视为一种有广阔应用前景的工程化神经计算技术 ,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点 .该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状 。 展开更多
关键词 神经网络 集成 机器学习 神经计算 泛化
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大数据下的机器学习算法综述 被引量：323
9
作者 何清 李宁 +1 位作者 罗文娟 史忠植 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期327-336,共10页
随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界... 随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注.由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用.因此,研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题.文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.此外,并行是处理大数据的主流方法,因此介绍一些并行算法,并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题.最后指出大数据机器学习的研究趋势. 展开更多
关键词 大数据 机器学习 分类 聚类 并行算法
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支持向量机及其应用研究综述 被引量：185
10
作者 祁亨年 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第10期6-9,共4页
在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。
关键词 支持向量机 机器学习 统计学习理论
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中国技术创新激励政策:激励了数量还是质量 被引量：255
11
作者 陈强远 林思彤 张醒 《中国工业经济》 CSSCI 北大核心 2020年第4期79-96,共18页
中国创新驱动发展战略的实施助推了整体科技创新水平的提升,但也带来了微观层面策略性创新和宏观层面“数量长足、质量跛脚”的创新困境。在迈向创新强国之路上,作为创新驱动发展战略的核心内涵和重要工具,以税收优惠、创新补贴为核心... 中国创新驱动发展战略的实施助推了整体科技创新水平的提升,但也带来了微观层面策略性创新和宏观层面“数量长足、质量跛脚”的创新困境。在迈向创新强国之路上,作为创新驱动发展战略的核心内涵和重要工具,以税收优惠、创新补贴为核心的一揽子技术创新激励政策是否导致了中国技术创新上述困境?基于对这一问题的回答,本文利用中国企业授权发明专利数据,以及机器学习和语义引用方法,测度了企业技术创新质量;在此基础上,利用中国税收调查数据、中国工业企业科技活动调查数据和中国高新技术企业名录等,实证检验了中国技术创新主要激励政策对企业技术创新质量和数量的影响。研究发现:①以“研发费用加计扣除”为代表的普适型政策仅促使了企业增加技术创新数量,对企业技术创新质量的影响不显著;②以“高新技术企业认定”以及“高新技术企业所得税减免”为代表的选择支持型政策,同时激励了企业提升技术创新质量和创新数量;③以“政府科技活动资金投入”为代表的自由裁量型政策,则对企业技术创新数量和质量都无影响。本文为企业技术创新质量提供了新的测度方法,更为合理评估中国技术创新激励政策提供了重要依据。 展开更多
关键词 创新激励政策 技术创新质量 企业创新 机器学习 语义引用
原文传递
论空间数据挖掘和知识发现 被引量：180
12
作者 李德仁 王树良 +1 位作者 史文中 王新洲 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期491-499,共9页
随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它... 随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它与数据挖掘和知识发现、机器学习、地学数据分析、空间数据库、空间数据仓库、数字地球等相关学科的关系 ,概述了SDMKD的产生和发展 。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 知识发现 机器学习 SDMKD DMKD 计算机技术 数据库
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人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述 被引量：222
13
作者 杨挺 赵黎媛 王成山 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期2-14,共13页
推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系... 推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系统中的应用,将改变能源传统利用模式,促进系统进一步智能化。文中主要从人工智能概述、电力系统及综合能源系统对人工智能的需求,以及人工智能在能源领域中的应用几个层面进行综述和分析,最后对人工智能在电力系统及综合能源系统中应用所面临的挑战进行了分析和展望。 展开更多
关键词 人工智能 电力系统 综合能源系统 机器学习
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遗传算法的研究与进展 被引量：109
14
作者 陈根社 陈新海 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1994年第4期215-222,共8页
遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法，本文介绍了遗传算法的思想来源和基本原理，比较了遗传算法与其他人工智能技术，论述了它在优化、机器学习，尤其是控制领域中的应用成果，并对进一步的研究工作提出了一些展望。
关键词 遗传算法 人工智能 控制系统
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决策树的优化算法 被引量：130
15
作者 刘小虎 李生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第10期797-800,共4页
决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层... 决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层结点．提出的改进算法的时间复杂性与ＩＤ３相同，对于逻辑表达式的归纳，改进算法明显优于ＩＤ３． 展开更多
关键词 机器学习 决策树 分类 信息增益 熵
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深度学习研究进展 被引量：199
16
作者 郭丽丽 丁世飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期28-33,共6页
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结... 深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题。 展开更多
关键词 机器学习 浅层学习 深度学习 卷积神经网络 深度置信网
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支持向量机的新发展 被引量：132
17
作者 许建华 张学工 李衍达 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期481-484,495,共5页
Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法—支持向量机 ,比较成功地解决了模式分类问题 .其后 ,机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热潮 ,引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造... Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法—支持向量机 ,比较成功地解决了模式分类问题 .其后 ,机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热潮 ,引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造支持向量机 ,依据统计学习理论和支持向量机的优点设计新的非线性机器学习算法等 .对此 ,较为系统地回顾了近 展开更多
关键词 机器学习 统计学习理论 支持向量机
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分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究 被引量：198
18
作者 伊志宏 杨圣之 陈钦源 《中国工业经济》 CSSCI 北大核心 2019年第1期156-173,共18页
股价同步性是衡量股票市场资源配置效率的重要指标。党的十九大报告提出,要"增强金融服务实体经济能力"。在这一要求下,探索如何降低股价同步性,提升金融市场合理配置资源的能力具有重要意义。本文借助支持向量机的文本分类方... 股价同步性是衡量股票市场资源配置效率的重要指标。党的十九大报告提出,要"增强金融服务实体经济能力"。在这一要求下,探索如何降低股价同步性,提升金融市场合理配置资源的能力具有重要意义。本文借助支持向量机的文本分类方法,通过机器学习度量了2009—2015年中国A股上市公司的分析师研究报告中公司特质信息,研究证券分析师报告内容对股价同步性的影响。研究发现,分析师报告中公司特质信息含量越高,所关注公司的股价同步性越低;当公司所面临的信息不对称问题更加严重、分析师报告影响力更大时,这一负向关系更加显著;进一步研究发现,分析师的能力越强,研究报告中公司特质信息含量越丰富,其盈余预测准确性也更高;分析师降低股价同步性的机制是因为公司特质信息含量高的报告更受投资者关注,能引起更强烈的市场反应,使得股价更多地吸收公司特质信息。以上主要发现在控制样本选择偏差、变更主要变量衡量方式、变换实证模型后依然稳健。本文首次在对分析师报告进行信息分类的基础上,研究分析师传递的具体信息对股价同步性的影响,不仅丰富了股价同步性影响因素的研究,同时从公司特质信息的角度丰富了分析师报告信息含量的研究,具有重要的理论与实践意义。 展开更多
关键词 分析师研究报告 公司特质信息含量 股价同步性 文本分析 机器学习
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高斯过程回归方法综述 被引量：183
19
作者 何志昆 刘光斌 +1 位作者 赵曦晶 王明昊 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1121-1129,1137,共10页
高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法,适于处理高维数、小样本和非线性等复杂回归问题.在阐述该方法原理的基础上,分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等问题,给出了改进方法.与神经... 高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法,适于处理高维数、小样本和非线性等复杂回归问题.在阐述该方法原理的基础上,分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等问题,给出了改进方法.与神经网络和支持向量机相比,该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率意义等优点,方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合.最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向. 展开更多
关键词 高斯过程回归 机器学习 函数空间 协方差矩阵 近似法 不确定度
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集成学习之随机森林算法综述 被引量：176
20
作者 王奕森 夏树涛 《信息通信技术》 2018年第1期49-55,共7页
集成学习是一类非常重要且实用的方法,以简单高效著称的随机森林算法是集成学习算法的代表之一,它集成众多决策树并以投票的方式输出结果,在许多应用领域取得了巨大的成功。文章介绍决策树和随机森林算法,总结随机森林算法在性能改进、... 集成学习是一类非常重要且实用的方法,以简单高效著称的随机森林算法是集成学习算法的代表之一,它集成众多决策树并以投票的方式输出结果,在许多应用领域取得了巨大的成功。文章介绍决策树和随机森林算法,总结随机森林算法在性能改进、理论性质方面的研究进展,及其和深度学习算法之间的区别与联系。 展开更多
关键词 随机森林 机器学习 深度学习
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