导读:本文包含了组合学习论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:软件可靠性模型,组合模型,神经网络,极限学习机
组合学习论文文献综述
李思雨[1]（2019）在《基于极限学习机的组合软件可靠性模型研究》一文中研究指出针对单一软件可靠性模型适应性不强和数据驱动模型稳定性较差的问题,本文选取3种典型软件可靠性模型作为基模型,利用极限学习机对基模型的预测结果进行加权优化,得到组合软件可靠性模型,实现经典软件可靠性模型和人工智能算法的有机结合。通过对3组失效数据进行仿真实验,并与单一模型、基于其他神经网络算法的组合模型以及数据驱动模型的预测结果进行对比,验证了本文模型能够有效地提升预测精度和模型的适应性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年11期）
王志刚,袁宏俊[2]（2019）在《基于机器学习方法的区间组合预测模型优化》一文中研究指出随着数据量的不断增多,对于预测精度的要求也越来越高。引入了机器学习中的损失函数和梯度下降算法,与传统的线性规划求解组合系数方法相比,简化了计算步骤,在保证精度的同时也提升了算法对大量数据的处理能力。最后通过实例表明,基于机器学习方法的区间组合预测模型能够有效地提升预测精度。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
王凤春,李德明[3]（2019）在《幂平均组合性质的深度学习》一文中研究指出基于核心素养的深度学习是指学习者在心流的状态下,运用高阶思维,将所学的知识和技能应用到新的复杂情境的认知过程,并逐步形成正确的价值观和必备品格.深度学习是落实核心素养的有效途径,幂平均有许多神秘的性质,为广大师生深度学习提供了很好的素材,等待你去发现.(本文来源于《中小学数学(高中版)》期刊2019年10期）
任敏[4]（2019）在《北京财贸职业学院：“四个一”组合深化党史新中国史学习》一文中研究指出本报讯（ 任敏）北京财贸职业学院在“不忘初心、牢记使命”主题教育中，密集开展围绕党史和新中国史的“四个一”组合学习，即通过组织参加一个读书班、观看一场电影、参观一次香山革命纪念地和开展一次集中研讨，引领广大党员干部接受精神洗礼，找寻前进动力。(本文来源于《北京日报》期刊2019-10-12）
张森悦,谭文安,王楠[5]（2019）在《基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机》一文中研究指出针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题,提出将再生核函数与多项式核函数相结合,建立一种新的组合核极限学习机模型,使其具有全局核与局部核的优点,并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择.仿真实验结果表明,采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行,在实验数据集的多值分类和回归问题上,与传统支持向量机及单核极限学习机相比,该模型具有更好的泛化性能.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年05期）
吴明珠,陈瑛[6]（2019）在《面向高职的“叁螺旋”优化组合学习模式与实践》一文中研究指出针对目前高职院校学生在学习中缺乏主动性、互动性、拓展性等问题,提出一种基于学习的"叁螺旋"优化组合学习模式。通过分析学习的叁大要素与学习之间的内在联系,构建学生在学习中自主学习、小组学习、探索学习的"叁螺旋"优化组合学习模式,并以Unity3D游戏设计课程为例,对"叁螺旋"优化组合学习模式进行实证分析。(本文来源于《计算机教育》期刊2019年09期）
孙安,于英香,罗永刚,孙逊[7]（2019）在《序列标注模型中不同输入特征组合的集成学习与直推学习方法研究——以CCKS-2018电子病历命名实体识别任务为例》一文中研究指出[目的/意义]研究机器学习中集成学习与直推学习方法对电子病历命名实体识别任务的性能影响,为基于机器学习方法的文本信息抽取提供一种性能优化方法。[方法/过程]首先对CCKS-2018提供的电子病历文本进行分析,提取中文分词、词性标注、临床实体类别特征;然后在条件随机场CRF算法下,采用不同输入特征组合的方法构造"基学习器"进行投票集成;最后用直推学习方法对集成学习结果进行优化。[结果/结论]实验中集成学习获得总体效果F_1值86.93%均优于"基学习器"结果值,直推学习获得了模型的最佳泛化性能87.06%,同时多特征组合比单独字特征可以获得更好的"基学习器"。实验证明采用不同输入特征组合的集成学习和直推学习可以有效提升模型的泛化性能,该方法可以在其他相关机器学习与文本信息抽取领域中推广。(本文来源于《情报杂志》期刊2019年10期）
任晓娟[8]（2019）在《中职学校营销教学中自主学习能力的培养——以产品组合策略为例》一文中研究指出市场营销作为中职物流服务与管理专业学生的一门专业基础性课程,能否真正掌握这门课程的核心内容,达到学以致用的目标,是教学过程的重点和难点。教师的教学方法与教学设计思路要与时俱进,以培养学生的自主学习能力为出发点,不断激发学生的学习兴趣,让学生更好的掌握课程所学内容。因此,围绕中职学校营销教学中对学生自主学习能力的培养进行探讨,以产品组合策略为例。(本文来源于《现代营销(经营版)》期刊2019年09期）
谷远利,陆文琦,李萌,王硕,邵壮壮[9]（2019）在《基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究》一文中研究指出随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年04期）
于振宇[10]（2019）在《补精神之“钙” 强信念之“魂”》一文中研究指出湖南日报8月12日讯（ 于振宇）“最是忠诚显初心。对党忠诚，要拥抱新时代，做好分内事，不辜负检察官的身份和使命。”近日，湖南省检察院机关“不忘初心、牢记使命”微党课比赛举行，检务督察处调研员何旭光讲述的《半条被子》微党课荣获一等奖。该比赛结合检察工作(本文来源于《湖南日报》期刊2019-08-13）
组合学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着数据量的不断增多,对于预测精度的要求也越来越高。引入了机器学习中的损失函数和梯度下降算法,与传统的线性规划求解组合系数方法相比,简化了计算步骤,在保证精度的同时也提升了算法对大量数据的处理能力。最后通过实例表明,基于机器学习方法的区间组合预测模型能够有效地提升预测精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
组合学习论文参考文献
[1].李思雨.基于极限学习机的组合软件可靠性模型研究[J].计算机与现代化.2019
[2].王志刚,袁宏俊.基于机器学习方法的区间组合预测模型优化[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2019
[3].王凤春,李德明.幂平均组合性质的深度学习[J].中小学数学(高中版).2019
[4].任敏.北京财贸职业学院：“四个一”组合深化党史新中国史学习[N].北京日报.2019
[5].张森悦,谭文安,王楠.基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机[J].吉林大学学报(理学版).2019
[6].吴明珠,陈瑛.面向高职的“叁螺旋”优化组合学习模式与实践[J].计算机教育.2019
[7].孙安,于英香,罗永刚,孙逊.序列标注模型中不同输入特征组合的集成学习与直推学习方法研究——以CCKS-2018电子病历命名实体识别任务为例[J].情报杂志.2019
[8].任晓娟.中职学校营销教学中自主学习能力的培养——以产品组合策略为例[J].现代营销(经营版).2019
[9].谷远利,陆文琦,李萌,王硕,邵壮壮.基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究[J].交通运输系统工程与信息.2019
[10].于振宇.补精神之“钙”强信念之“魂”[N].湖南日报.2019