基于监督学习的负荷监测算法的比较研究。

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简介：
非侵入式负荷监测(NILM)具备着显著的优势，它能够有效地识别用户用电设备类型并分解用电负荷，同时又在成本上非常经济，这使得它特别适合于家庭用户的用电状况监测。由于大量智能电表已广泛安装在家庭用户中，从而为居民区的NILM研究提供了充足的数据基础，也因此，居民NILM的研究成为了当前的热点领域。为了进一步提升分类效果，研究人员采用了家庭负荷稳态电流样本作为基础，并以负荷电流谐波系数作为关键的负荷分类特征。随后，他们构建了四种基于不同神经网络和机器学习算法的NILM分类模型：多层感知器(MLP)神经网络、k-近邻算法、逻辑回归以及支持向量机。这些模型分别利用BLUED数据库进行训练和测试，并进行了详细的对比分析，评估了它们在识别精度、训练时间、识别速度以及抗噪能力等方面的表现。最后，对这四种分类器在家庭负荷识别中的应用效果进行了深入的研究和比较。实验结果表明，其中MLP神经网络展现出了总体最优的分类性能和计算效率，因此更具优势地适用于家庭用户的用电监测需求。

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关于监督学习在非侵入式负荷监测中的算法对比研究

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本研究聚焦于监督学习技术在非侵入式负荷监测领域的应用，通过比较不同算法的性能，旨在为该领域提供有效的数据分析方法和决策支持。非侵入式负荷监测（NILM）能够在不影响用户正常用电的情况下以低成本实现对家庭用电设备类型识别及用电负载分解，因此非常适合于家用电力监控领域。随着智能电表在居民区的广泛安装，大量数据得以收集并支持了关于居民NILM的研究热潮。本段落基于家庭电器稳态电流样本建立模型，并采用负荷电流谐波系数作为分类特征，构建了四种不同的NILM分类器：多层感知器（MLP）神经网络、k-近邻算法、逻辑回归和支持向量机。通过BLUED数据库对这四个分类器进行训练和测试后发现，在识别精度、计算时间效率及抗噪性能方面，基于MLP的模型表现最佳。实验结果表明，与其它三种方法相比，MLP神经网络在家庭负载监测中具有最优越的整体效果以及运行速度，并且更适合用于日常的家庭电力消耗监控。

关于图像分类的最新技术综述：21种半监督、自监督及无监督学习方法的比较研究.pdf

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本文为一篇全面的技术综述，探讨了当前图像分类领域内21种半监督、自监督以及无监督学习方法，并对其进行了深入的比较分析。图像分类是计算机视觉中的基本任务之一，深度学习的发展使得该技术日益完善。近期自监督学习与预训练技术的进步为图像分类带来了新的变革。本段落综述了在实际应用中面对少标签小样本等挑战时，关于自监督、半监督和无监督方法的最新进展，非常值得一读。

半监督学习中的图基算法

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简介：本文介绍了在半监督学习领域中应用的一种创新算法——图基算法。该方法结合了少量标记数据和大量未标记数据的优势，通过构建有效的图形模型来提升学习性能，在多种应用场景下展现了优越的分类效果。学习机器学习算法中的半监督学习算法会有所帮助。

基于监督学习的WEB入侵检测方法

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本研究提出了一种基于监督学习算法的Web入侵检测方法，通过分析网络流量数据，识别潜在的安全威胁，有效增强网络安全防护能力。毕业设计——基于监督学习的Web入侵检测系统（0day收集器）在机器学习方面，我使用的技术相对基础，主要应用了scikit-learn库中的SVM算法。最初尝试使用KNN算法，但随着样本数量达到数万级别时发现其性能明显不足。数据处理占据了大量时间。据一些资料提到，在大型企业中约80%的时间用于清洗数据；而我现在则是花费大约90%的时间在收集数据上。我已经编写了数据清洗的脚本，但是实际的数据收集过程非常繁琐。对于SQL注入样本来说还好，正常的请求是从火狐插件代理日志中通过正则匹配得出的。昨晚浏览了许多网页后进行了大量的去重工作，最终整理出了大约一千多条记录。

基于非监督学习的遥感图像分类算法研究与发展VC

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本研究聚焦于非监督学习在遥感图像分类中的应用，探索并发展创新算法以提高自动识别与分类精度，推动遥感技术进步。遥感图像分类可以通过非监督方法进行。传统上采用的非监督分类技术适用于处理这类数据。

关于弱监督学习在目标检测中的研究进展

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本研究探讨了弱监督学习技术在计算机视觉领域中目标检测任务的应用现状与发展趋势，总结并分析了近年来的关键研究成果及未来挑战。随着卷积神经网络（CNN）的不断发展，目标检测作为计算机视觉中最基本的技术已经取得了显著进展。然而，现有的强监督学习算法对数据集标注精度的要求较高，导致实际应用中存在诸多挑战。因此，基于弱监督学习的目标检测方法逐渐受到关注。这类方法可以大致分为四类： 1. 多示例学习（MIL）：这种方法假设一个类别可以通过一组实例来代表，并且即使某些实例不属于该类别也能够进行训练。 2. 类激活图（CAM）：通过中间层特征映射生成与特定类别相关的热图，帮助确定目标的大致位置。不过，在处理小目标和多个对象场景时表现较差。 3. 注意力机制：模仿人类视觉系统的工作原理，使模型在图像中自动聚焦于关键区域，从而提高对重要特征的识别能力。 4. 伪标签生成：利用未标注的数据来创建初步预测边界框，并将这些作为“伪标签”反馈给算法进行训练。随着迭代优化，“伪标签”的准确性也会逐步提升。近年来，一些基于弱监督学习的目标检测算法如YOLO、SSD和RetinaNet等已经取得了显著成果，在保持高效的同时提高了精度。尽管与强监督方法相比，其准确度可能稍逊一筹，但在实际应用中由于标注成本低且效率高而具有明显优势。未来的研究方向包括： 1. 提升弱监督学习算法的检测精度； 2. 开发更高效的伪标签生成策略以减少对人工标注的需求； 3. 结合多种弱监督技术实现互补效应，增强模型泛化性能和鲁棒性； 4. 针对特定领域（如医疗成像或自动驾驶）开发适应性强的目标检测算法； 5. 探索如何利用无标记数据以及半监督学习进一步降低对于标注信息的依赖。总的来说，基于弱监督的学习方法在解决大规模目标检测任务中的高成本问题上展现出了巨大潜力。随着研究深入和技术进步，这些技术有望在未来实现更高的准确性和实用性。

监督学习、无监督学习及强化学习

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本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。

基于半监督学习的假评论检测

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本研究提出了一种基于半监督学习的方法来检测在线商品评论中的虚假评论。通过利用少量标注数据和大量未标注数据，提高了模型在区分真实与虚假评论上的准确性和鲁棒性。在电子商务迅速发展的今天，产品评论已成为消费者进行购买决策的重要参考依据。然而，虚假评论的出现不仅让消费者难以做出正确的判断，还可能损害整个平台的信誉度。因此，在平台上有效识别并过滤掉这些虚假评论成为了一个重要的研究课题。本段落采用半监督学习方法来检测虚假评论。作为一种结合了有监督和无监督机器学习的技术，半监督学习可以利用少量标注数据与大量未标注数据进行训练，解决了完全依赖人工标注的难题。文中提出了一种基于半监督学习的新算法用于识别虚假评论，并使用多种特征（如内容相似度、频率等）来提高检测效果。研究表明，虚假评论通常具有高度一致的内容和短时间内集中出现的特点。实验结果表明该方法能达到预期的效果。引言部分强调了在线评价对消费者与商家的重要性：对于前者来说，这是获取商品信息的重要途径；而对于后者，则有助于改进产品和服务质量。然而，虚假评论的存在扭曲了消费者的判断力，并可能导致错误的购买决策。此外，一些商家可能雇佣写手为其产品提供好评或为竞争对手的产品制造差评，从而影响潜在顾客对真实产品质量的看法。传统的有监督学习方法在数据集标注上存在困难，因为完全依靠人工阅读和正确分类评论几乎是不可能实现的任务。通过对已有研究发现虚假评论表现出特定的模式（如内容相似性和短时间内集中出现），本段落提出了一个基于半监督学习的新算法来解决此问题，并有效利用了少量已知的数据与大量未标记数据。本研究所用的半监督学习方法通过分析未标注数据分布，结合少量标注信息以了解整体结构和规律。这种技术在处理自然语言文本（如评论）时尤其有用，因为这类数据往往缺乏足够的标签进行训练。研究表明采用半监督学习技术可以有效识别虚假评论，并有助于提高在线平台的信任度、保护消费者免受误导性评价的影响以及为商家提供公正的反馈机制。此外，该研究还展示了在大规模数据集处理中使用这种技术的巨大潜力和广阔应用前景。

基于Growing Neural Gas (GNG)的无监督学习方法研究：利用Growing Neural Gas ...

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本文探讨了基于Growing Neural Gas（GNG）算法的无监督学习技术，着重于其在网络拓扑自适应增长及数据特征提取方面的应用与优化。通过深入分析和实验验证，提出改进策略以提升模型在复杂数据集上的聚类效果和泛化能力。生长神经气体（GNG）网络属于拓扑表示网络（TRN）。它可以进行有监督和无监督的学习。这里演示了在线无监督学习模式的实现过程。其学习方法结合改良后的Kohonen学习法来调整神经元的位置，并采用竞争性赫布学习(CHL)来进行连接。为了使主脚本(gng_lax.m)正常运行，需要先使用相应的数据生成器选择并创建流形（即数据）。欲获取有关竞争性学习方法系列的详细报告，请参阅相关文献。[1] Fritzke B. A Growing Neural Gas Network Learns Topologies，《神经信息处理系统进展》第7卷，麻省理工学院出版社, 1995年；[2] Fritzke B.一些竞争性学习方法, 1997年。

半监督学习方法

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简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。