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周志华机器学习与数据挖掘

周志华机器学习与数据挖掘
周志华机器学习与数据挖掘

机器学习与数据挖掘

周志华

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093

“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一,其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能,因为众所周知,没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[1]。事实上,由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的,因此机器学习需要设法对数据进行分析,这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一,并且为此而受到越来越多的关注。

“数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论,并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义,例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”[2]。其实顾名思义,数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看,数据挖掘可以视为

机器学习和数据库的交叉,它主要利用机器

学习界提供的技术来分析海量数据,利用数

据库界提供的技术来管理海量数据。

因为机器学习和数据挖掘有密切的联

系,受主编之邀,本文把它们放在一起做一

个粗浅的介绍。

1 无处不在

随着计算机技术的飞速发展,人类收集数据、存储数据的能力得到了极大的提高,无论是科学研究还是社会生活的各个领域中都积累了大量的数据,对这些数据进行分析以发掘数据中蕴含的有用信息,成为几乎所有领域的共同需求。正是在这样的大趋势下,机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要,受到了广泛的关注。

例如,网络安全是计算机界的一个热门研究领域,

特别是在入侵检测方面,不仅有很多理论成果,还出现

了不少实用系统。那么,人们如何进行入侵检测呢?首

先,人们可以通过检查服务器日志等手段来收集大量的

网络访问数据,这些数据中不仅包含正常访问模式还包

含入侵模式。然后,人们就可以利用这些数据建立一个

可以很好地把正常访问模式和入侵模式分开的模型。这

样,在今后接收到一个新的访问模式时,就可以利用这

个模型来判断这个模式是正常模式还是入侵模式,甚至

判断出具体是何种类型的入侵。显然,这里的关键问题是如何利用以往的网络访问数据来建立可以对今后的访问模式进行分类的模型,而这正是机器学习

和数据挖掘技术的强项。

实际上,机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至操作系统、软件工程等计算机科学的众多领域中发挥作用,特别是在计算机视觉和自然语言处理领域,机器学习和数据挖掘已经成为最流行、最热门的技术,以至于在这些领域的顶级会议上相当多的论文都与机器学习和数据挖掘技术有关。总的来看,引入机器学习和数据挖掘技术在计算机科学的众多分支领域中都是一个重要趋势。

机器学习和数据挖掘技术还是很多交叉学

科的重要支撑技术。例如,生物信息学是一个

新兴的交叉学科,它试图利用信息科学技术来

研究从DNA到基因、基因表达、蛋白质、基

因电路、细胞、生理表现等一系列环节上的现

象和规律。随着人类基因组计划的实施,以及

基因药物的美好前景,生物信息学得到了蓬勃

发展。实际上,从信息科学技术的角度来看,

生物信息学的研究是一个从“数据”到“发现”

的过程,这中间包括数据获取、数据管理、数

据分析、仿真实验等环节,而“数据分析”这

个环节正是机器学习和数据挖掘技术的舞台。

正因为机器学习和数据挖掘技术的进展对计算机科学乃至整个科学技术领域都有重要意义,美国NASA-JPL实验室的科学家2001年9月在《Science》上专门撰文[3]指出,机器学习对科学研究的

整个过程正起到越来越大的支持作用,并认为该领域将稳定而快速地发

展,并将对科学技术的发展发挥更大的促进作用。NASA-JPL实验室的

全名是美国航空航天局喷气推进实验室,位于加州理工学院,是美国尖

端技术的一个重要基地,著名的“勇气”号和“机遇”号火星机器人正

是在这个实验室完成的。从目前公开的信息来看,机器学习和数据挖掘

技术在这两个火星机器人上有大量的应用。

除了在科学研究中发挥重要作用,机器学习和数据挖掘技术和普通人的生活也息息相关。例如,在天气预报、地震预警、环境污染检测等方面,有效地利用机器学习和数据挖掘技术对卫星传递回来的大量数据进行分析,是提高预报、预警、检测准确性的重要途径;在商业营销中,对利用条形码技术获得的销售数据进行分析,不仅可以帮助商家优化进货、库存,还可以对用户行为进行分析以设计有针对性的营销策略;……。下面再举两个例子。

公路交通事故是人类面临的最大杀手之一,全世界每年有上百万人丧生车轮,仅我国每年就有约10万人死于车祸。美国一直在对自动驾驶车辆进行研究,因为自动驾驶车辆不仅在军事上有重要意义,还对减少因酒后、疲劳而引起的车祸有重要作用。2004年3月,在美国DARPA(国防部先进研究计划局)组织的自动驾驶车辆竞赛中,斯坦福大学的参赛车在完全无人控制的情况下,成功地在6小时53分钟内走完了132英里(约212公里)的路程,获得了冠军。比赛路段是在内华达州西南部的山区和沙漠中,路况相当复杂,有的地方路面只有几米宽,一边是山岩,另一边是百尺深沟,即使有丰富驾驶经验的司机,在这样的路段上行车也是一个巨大的挑战。这一结果显示出自动

驾驶车辆已经不再是一个梦想,可能在不久的将来就会走

进普通人的生活。值得一提的是,斯坦福大学参赛队正是

由一位机器学习专家所领导的,而获胜车辆也大量使用了

机器学习和数据挖掘技术。

Google、Yahoo、百度等互联网搜索引擎已经开始改变

了很多人的生活方式,例如很多人已经习惯于在出行前通

过网络搜索来了解旅游景点的背景知识、寻找合适的旅馆、

饭店等。美国新闻周刊曾经对Google有个“一句话评论”:

“它使得任何人离任何问题的答案之间的距离只有点击一下鼠标这么远”。现在很少有人不知道互联

网搜索引擎的用处,但可能很多人并不了解,机器学习和数

据挖掘技术正在支撑着这些搜索引擎。其实,互联网搜索引

擎是通过分析互联网上的数据来找到用户所需要的信息,而

这正是一个机器学习和数据挖掘任务。事实上,无论Google、

Yahoo还是微软,其互联网搜索研究核心团队中都有相当大

比例的人是机器学习和数据挖掘专家,而互联网搜索技术也

正是机器学习和数据挖掘目前的热门研究话题之一。

2 雄关漫道

机器学习是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物。从20世纪50年代到70年代初,人工智能研究处于“推理期”,人们认为只要给机器赋予逻辑推理能力,机器就能具有智能。这一阶段的代表性工作主要有A. Newell和H. Simon的“逻辑理论家”程序以及此后的“通用问题求解”程序等,这些工作在当时取得了令人振奋的成果。例如,“逻辑理论家”程序在1952年证明了著名数学家罗素和怀特海的名著《数学原理》中的38条定理,在1963年证明了全部的52条定理,而且定理2.85甚至比罗素和怀特海证明得更巧妙。A. Newell和H. Simon因此获得了1975年图灵奖。然而,随着研究向前发展,人们逐渐认识到,仅具有逻辑推理能力是远远实现不了人工智能的。E.A. Feigenbaum 等人认为,要使机器具有智能,就必须设法使机器拥有知识。在他们的倡导下,20世纪70年代中期开始,人工智能进入了“知识期”。在这一时期,大量专家系统问世,在很多领域做出了巨大贡献。

E.A. Feigenbaum作为“知识工程”之父在1994年获得了图灵奖。但是,专家系统面临“知识工程瓶颈”,简单地说,就是由人来把知识总结出来再教给计算机是相当困难的。于是,一些学者想到,如果机器自己能够学习知识该多好!

实际上,图灵在1950年提出图灵测试的文章中,就已经提到了机器学习的可能,而20世纪50年代其实已经开始有机器学习相关的研究工作,主要集中在基于神经网络的连接主义学习方面,代表性工作主要有F. Rosenblatt的感知机、B. Widrow的Adaline等。在20世纪6、70年代,多种学习技术得到了初步发展,例如以决策理论为基础的统计学习技术以及强化学习技术等,代表性工作主要有A.L. Samuel的跳棋程序以及N.J. Nilson的“学习机器”等,20多年后红极一时的统计学习理论的一些重要结果也是在这个时期取得的。在这一时期,基于逻辑或图结构表示的符号学习技术也开始出现,代表性工作有P. Winston的“结构学习系统”、R.S. Michalski等人的“基于逻辑的归纳学习系统”、E.B. Hunt等人的“概念学习系统”等。

1980年夏天,在美国卡内基梅隆大学举行了第一届机器学习研讨会;同年,《策略分析与信息系统》连出三期机器学习专辑;1983年,Tioga出版社出版了R.S. Michalski、J.G. Carbonell和T.M. Mitchell主编的《机器学习:一种人工智能途径》[4],书中汇集了20位学者

撰写的16篇文章,对当时的机器学习研究工作进行了总结,产生了很大反

响a;1986年,《Machine Learning》创刊;1989年,《Artificial Intelligence》

出版了机器学习专辑,刊发了一些当时比较活跃的研究工作,其内容后来出

现在J.G. Carbonell主编、MIT出版社1990年出版的《机器学习:风范与方法》

[5]一书中。总的来看,20世纪80年代是机器学习成为一个独立的学科领域

并开始快速发展、各种机器学习技术百花齐放的时期。

R.S. Michalski等人[4]中把机器学习研究划分成“从例子中学习”、“在问

题求解和规划中学习”、“通过观察和发现学习”、“从指令中学习”等范畴;而E.A. Feigenbaum在著名的《人工智能手册》b中[6],则把机器学习技术划分为四大类,即“机械学习”、“示教学习”、“类比学习”、“归纳学习”。机械学习也称为“死记硬背式学习”,就是把外界输入的信息全部记下来,在需要的时候原封不动地取出来使用,这实际上没有进行真正的学习;示教学习和类比学习实际上类似于R.S. Michalski等人所说的“从指令中学习”和“通过观察和发现学习”;归纳学习类似于“从例子中学习”,即从训练例中归纳出学习结果c。20世纪80年代以来,被研究得最多、应用最广的是“从例子中学习”(也就是广义的归纳学习),它涵盖了监督学习(例如分类、回归)、非监督学习(例如聚类)等众多内容。下面我们对这方面主流技术的演进做一个简单的回顾。

在20世纪 90年代中期之前,“从例子中学习”的一大主流技术是归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming),这实际上是机器学习和逻辑程序设计的交叉。它使用1阶逻辑来进行知识表示,

通过修改和扩充逻辑表达式(例

如Prolog表达式)来完成对数据的

归纳。这一技术占据主流地位与

整个人工智能领域的发展历程是

分不开的。如前所述,人工智能在20世纪50年代到80年代经历了“推理期”和“知识期”,在“推理期”中人们基于逻辑知识表示、通过演绎技术获得了很多成果,而在知识期中人们基于逻辑知识表示、通过领域知识获取来实现专家系统,因此,逻辑知识表示很自然地受到青睐,而归纳逻辑程序设计技术也自然成为机器学习的一大主流。归纳逻辑程序设计技术的一大优点是它具有很强的知识表示能力,可以较容易地表示出复杂数据和复杂的数据关系。尤为重要的是,领域知识通常可以方便地写成逻辑表达式,因此,归纳逻辑程序设计技术不仅可以方便地利用领域知识指导学习,还可以通过学习对领域知识进行精化和增强,甚至可以从数据中学习出领域知识。事实上,机器学习在20世纪80年代正是被视为“解决知识工程瓶颈问题的关键”而走到人工智能主舞台的聚光灯下的,归纳逻辑程序设计的一些良好特性对此无疑居功至伟d。S.H. Muggleton主编的书[7]对90年代中期之前归纳逻辑程序设计方面的研

a Morgan Kaufmann出版社后来分别于1986年和1990年出版了该书的续篇,编为第二卷和第三卷。

b该书共4卷,分别由E.A. Feigenbaum与不同的学者合作编写而成。

c“归纳学习”有狭义的解释和广义的解释。前者要求从训练数据中学得概念,因此也被称为“概念学习”或“概念形成”;后者则对学习结果是否是可理解的概念不做要求。

d“归纳逻辑程序设计”这个名字其实是1991年S. Muggleton才提出的。

究工作做了总结。然而,归纳逻辑程序设计技术也有其局限,最严重的问题是由于其表示能力很强,学习过程所面临的假设空间太大,对规模稍大的问题就很难进行有效的学习,只能解决一些“玩具问题”。因此,在90年代中期后,归纳程序设计技术方面的研究相对陷入了低谷。

20世纪 90年代中期之前,“从例子中学习”的另一大主流技术是基于神经网络的连接主义学习。连接主义学习技术在20世纪50年代曾经历了一个大发展时期,但因为早期的很多人工智能研究者对符号表示有特别的偏爱,例如H. Simon曾说人工智能就是研究“对智能行为的符号化建模”,因此当时连接主义的研究并没有被纳入主流人工智能的范畴。同时,连接主义学习自身也遇到了极大的问题,M. Minsky和S. Papert在1969年指出,(当时的)神经网络只能用于线性分类,对哪怕“异或”这么简单的问题都做不了。于是,连接主义学习在此后近15年的时间内陷入了停滞期。直到1983年,J.J. Hopfield利用神经网络求解TSP问题获得了成功,才使得连接主义重新受到人们的关注。1986年,D.E. Rumelhart和J.L. McClelland主编了著名的《并行分布处理—认知微结构的探索》[8]一书,对PDP小组的研究工作进行了总结,轰动一时。特别是D.E. Rumelhart、G.E. Hinton和R.J. Williams 重新发明了著名的BP算法e,产生了非常大的影

响。该算法可以说是最成功的神经网络学习算法,

在当时迅速成为最流行的算法,并在很多应用中

都取得了极大的成功。与归纳逻辑程序设计技术

相比,连接主义学习技术基于“属性-值”的表示

形式(也就是用一个特征向量来表示一个事物;

这实际上是命题逻辑表示形式),学习过程所面临

的假设空间远小于归纳逻辑程序设计所面临的空

间,而且由于有BP这样有效的学习算法,使得它可以解决很多实际问题。事实上,即使在今天,BP 仍然是在实际工程应用中被用得最多、最成功的算法之一。然而,连接主义学习技术也有其局限,一个常被人诟病的问题是其“试错性”。简单地说,在此类技术中有大量的经验参数需要设置,例如神经网络的隐层结点数、学习率等,夸张一点说,参数设置上差之毫厘,学习结果可能谬以千里。在实际工程应用中,人们可以通过调试来确定较好的参数设置,但对机器学习研究者来说,对此显然是难以满意的。

20世纪90年代中期,统计学习粉墨登场并迅速独占鳌头。其实早在20世纪6、70年代就已经

有统计学习方面的研究工作,统计学习理论[9]在那个时期也已经

打下了基础,例如V.N. Vapnik早在1963年就提出了“支持向量”

的概念,他和A.J. Chervonenkis在1968年提出了VC维,在1974

年提出了结构风险最小化原则等,但直到90年代中期统计学习

才开始成为机器学习的主流技术。这一方面是由于有效的支持向

量机算法在90年代才由B.E. Boser、I. Guyon和V.N. Vapnik提出,

而其优越的性能也是到90年代中期才在T. Joachims等人对文本

分类的研究中显现出来;另一方面,正是在连接主义学习技术的

局限性凸显出来之后,人们才把目光转向了统计学习。事实上,

e实际上,P. Werbos在他1974年哈佛大学的博士学位论文中曾经发明了这个算法,但由于当时正处于连接主义的“冰河期”,因此没有得到应有的重视。

统计学习与连接主义学习有着密切的联系,例如RBF神经网络其实就是一种很常用的支持向量机。

在支持向量机被普遍接受后,支持向量机中用到的核(kernel)技巧被人们用到了机器学习的几乎每一个角落中,“核方法”也逐渐成

为机器学习的一种基本技巧。但其实

这并不是一种新技术,例如Mercer定

理是在1909年发表的,核技巧也早已

被很多人使用过,即使只考虑机器学

习领域,至少T. Poggio在1975年就使

用过多项式核。如果仔细审视统计学

习理论,就可以发现其中的绝大多数

想法在以往机器学习的研究中都出现

过,例如结构风险最小化原则实际上

就是对以往机器学习研究中经常用到的最小描述长度原则的另一个说法。但是,统计学习理论把这些有用的片段整合在同一个理论框架之下,从而为人们研制出泛化能力f有理论保证的算法奠定了基础,与连接主义学习的“试错法”相比,这是一个极大的进步。然而,统计学习也有其局限,例如,虽然理论上来说,通过把原始空间利用核技巧转化到一个新的特征空间,再困难的问题也可以容易地得到解决,但如何选择合适的核映射,却仍然有浓重的经验色彩。另一方面,统计学习技术与连接主义学习技术一样是基于“属性-值”表示形式,难以有效地表示出复杂数据和复杂的数据关系,不仅难以利用领域知识,而且学习结果还具有“黑箱性”。此外,传统的统计学习技术往往因为要确保统计性质或简化问题而做出一些假设,但很多假设在真实世界其实是难以成立的。如何克服上述缺陷,正是很多学者正在关注的问题。

需要说明的是,机器学习目前已经是一个很大的学科领域,而本节只是管中窥豹,很多重要的内容都没有谈及。T.G. Dietterich曾发表过一篇题为《机器学习研究:当前的四个方向》[10]的很有影响的文章,在文章中他讨论了集成学习、可扩展机器学习(例如对大数据集、高维数据的学习等)、强化学习、概率网络等四个方面的研究进展,有兴趣的读者不妨一读。

如前所述,机器学习之所以备受瞩目,主要是因为它已成为智能数据分析技术的创新源之一。但是机器学习还有一个不可忽视的功能,就是通过建立一些关于学习的计算模型来帮助人们了解“人类如何学习”。例如,P. Kanerva在20世纪80年代中期提出SDM(Sparse Distributed Memory)模型时并没有刻意模仿人脑生理结构,但后来的研究发现,SDM的工作机制非常接近于人类小脑,这为理解小脑的某些功能提供了帮助。自然科学研究的驱动力归结起来无非是人类对宇宙本源、物质本性、生命本质、自我本识的好奇,而“人类如何学习”无疑是一个有关自我本识的重大问题。从这个意义上说,机器学习不仅在信息科学中占有重要地位,还有一定的自然科学色彩。与此不同,数据挖掘[11]则是一个直接为实际应用而生的学科领域。20世纪60年代,早期的数据库问世,人们开始利用计算机对数据进行管理;到了70年代之后,随着关系数据库的出现和发展,人们管理数据的能力越来越强,收集存储的数据也越来越多。如果只利用数据库进行一些简单的事务处理,显然没有对数据进行充分的利用,从数据中挖掘出有用的知识,才可以更好地实现数据的价值。

f提高泛化能力(generalization ability)是机器学习中最重要的问题之一。泛化能力表征了机器学习系统对新事件的适用性,简单地说,泛化能力越强,系统对新事件的适用能力(例如做出正确预测的能力)就越强。

1989年8月,第11届国际人工智能联合会议(IJCAI’89)

在美国底特律举行,GTE实验室的G. Piatetsky-Shapiro在J.G.

Carbonell、W. Frawley、K. Parsaye、J.R. Quinlan、M. Siegel、

R. Uthurusamy等人的支持下,组织了一个名为“在数据库中发

现知识”的研讨会,这个研讨会后来被认为是数据挖掘成为一

个领域的标志。早期人们一直称其为“数据挖掘与知识发现”,

但随着该领域的发展壮大,越来越多的人直接称其为数据挖掘g。值得注意的是,数据挖掘的对象早就不限于数据库,而可以是存放在任何地方的数据,甚至包括Internet上的数据。

数据挖掘受到了很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大[12]。粗糙地说,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。

从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域。但能否认为数据挖掘只不过就是机器学习的简单应用呢?答案是否定的。一个重要的区别是,传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象,很多技术是为处理中小规模数据设计的,如果直接把这些技术用于海量数据,效果可能很差,甚至可能用不起来。因此,数据挖掘界必须对这些技术进行专门的、不简单的改造。例如,决策树是一种很好的机器学习技术,不仅有很强的泛化能力,而且学得结果具有一定的可理解性,很适合数

据挖掘任务的需求。但

传统的决策树算法需要

把所有的数据都读到内

存中,在面对海量数据

时这显然是无法实现

的。为了使决策树能够

处理海量数据,数据挖

掘界做了很多工作,例如通过引入高效的数据结构和数据调度策略等来改造决策树学习过程,而这其实正是在利用数据库界所擅长的数据管理技术。实际上,在传统机器学习算法的研究中,在很多问题上如果能找到多项式时间的算法可能就已经很好了,但在面对海量数据时,可能连O(n3)的算法都是难以接受的,这就给算法的设计带来了巨大的挑战。

另一方面,作为一个独立的学科领域,必然会有一些相对“独特”的东西。对数据挖掘来说,这就是关联分析。简单地说,关联分析就是希望从数据中找出“买尿布的人很可能会买啤酒”这样看起来匪夷所思但可能很有意义的模式h。如果在100位顾客中有20位购买了尿布,购买尿布的20位顾客中有16位购买了啤酒,那么就可以写成“尿布→啤酒[支持度=20%,置信度=80%]”这样的

g“数据挖掘”这个词其实很久以前就在统计学界出现并略带贬义,但由于数据挖掘领域的发展壮大,这个词目前已经没有贬义了。

h“尿布和啤酒”的故事可能是对数据挖掘最好的宣传策划。对“买尿布的人很可能会买啤酒”的一个解释是说,婴儿出世后母亲在家照管孩子,父亲在下班回家的路上买尿布,会顺手捎几瓶啤酒回家。

一条关联规则。挖掘出这样的规则可以有很多用处,例如商家可以考虑把尿布展柜和啤酒展柜放到一起以促进销售。实际上,在面对少量数据时关联分析并不难,可以直接使用统计学中有关相关性的知识,这也正是机器学习界没有研究关联分析的一个重要原因。关联分析的困难其实完全是由海量数据造成的,因为数据量的增加会直接造成挖掘效率的下降,当数据量增加到一定程度,问题的难度就会产生质变,例如,在关联分析中必须考虑因数据太大而无法承受多次扫描数据库的开销、可能产生在存储和计算上都无法接受的大量中间结果等,而关联分析技术正是围绕着“提高效率”这条主线发展起来的。在R. Agrawal等人首先对关联规则挖掘进行研究之后,大批学者投身到这方面的研究中并产生了很多成果,代表性工作有R. Agrawal和R. Srikant的Apriori算法以及J. Han等人的FP-Growth算法等,有兴趣的读者可以参考一些相关书籍[11][13]。

3 坐看云起

机器学习和数据挖掘在过去10年经历了飞速发展,目前已经成为子领域众多、内涵非常丰富的学科领域。“更多、更好地解决实际问题”成为机器学习和数据挖掘发展的驱动力。事实上,过去若干年中出现的很多新的研究方向,例如半监督学习、代价敏感学习、流数据挖掘、社会网络分析等,都起源于实际应用中抽象出来的问题,而机器学习和数据挖掘领域的研究进展,也很快就在众多应用领域中发挥作用。值得指出的是,在计算机科学的很多领域中,成功的标志往往是产生了某种看得见、摸得着的系统,而机器学习和数据挖掘则恰恰相反,它们正在逐渐成为基础性、透明化、无处不在的支持技术、服务技术,在它们真正成功的时候,可能人们已经感受不到它们的存在,人们感受到的只是更健壮的防火墙、更灵活的机器人、更安全的自动汽车、更好用的搜索引擎……

由于机器学习和数据挖掘技术的重要性,各国都对这方面的研究非常关注。例如,美国计算机科学研究的重镇——卡内基梅隆大学2006年宣布成立“机器学习系”。而美国DARPA从2003年开始启动5年期的PAL(Perceptive Assistant that Learns)计划[14],首期1-1.5年投资即达2千9百万美元,总投资超过1亿美元。从名字就可以看出,这是一个以机器学习为核心的计划。具体来说,该计划包含两个子计划,一个称为RADAR,由卡内基梅隆大学单独承担,其目标为研制出一种软件,它“通过与其人类主人的交互,并且通过接收明晰的建议和指令来学习”、“将帮助繁忙的管理人员处理耗时的任务”。另一个子计划称为CALO,牵头单位为斯坦福国际研究院,参加单位包括麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学、密歇根大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、波音公司等20家单位,首期投资即达2千2百万美元。显然,CALO是整个PAL 计划的核心,因为其参加单位不仅包含了美国在计算机

科学和人工智能方面具有强大力量的主要高校以及波音

公司这样的企业界巨头,其经费还占据了PAL计划整个

首期投资的76%。DARPA没有明确公布CALO的目标,,

但从其描述[15]可见端倪:“CALO软件将通过与为其提

供指令的用户一起工作来进行学习……它将能够处理

常规任务,还能够在突发事件发生时提供协助”,考虑到

911之后美国对突发事件处理能力的重视,以及波音公

司对该计划的参与,该计划的(部分)成果很可能会用

于反恐任务。DARPA还说[15],“CALO的名字源于拉丁文calonis,含义是‘战士的助手’”,而且

DARPA 曾在网站上放置了这样一幅军官与虚拟参谋人员讨论战局的画面,可以预料,该计划的(部分)成果会直接用于军方。从上述情况来看,美国已经把对机器学习的研究上升到国家安全的角度来考虑。

如果要列出目前计算机科学中最活跃的研究分支,那么机器学习和数据挖掘必然位列其中。随着机器学习和数据挖掘技术被应用到越来越多的领域,可以预见,机器学习和数据挖掘不仅将为研究者提供越来越大的研究空间,还将给应用者带来越来越多的回报。

对发展如此迅速的机器学习和数据挖掘领域,要概述其研究进展或发展动向是相当困难的,感兴趣的读者不妨参考近年来机器学习和数据挖掘方面一些重要会议和期刊发表的论文。在机器学习方面,最重要的学术会议是NIPS、ICML、ECML和COLT,最重要的学术期刊是《Machine Learning》和《Journal of Machine Learning Research》;在数据挖掘方面,最重要的学术会议是SIGKDD、ICDM、SDM、PKDD和PAKDD,最重要的学术期刊是《Data Mining and Knowledge Discovery》和《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》。此外,人工智能领域的顶级会议如IJCAI和AAAI、数据库领域的顶级会议如SIGMOD、VLDB、ICDE,以及一些顶级期刊如《Artificial Intelligence》、《Journal of Artificial Intelligence Research》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Neural Computation》等也经常发表机器学习和数据挖掘方面的论文。

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[13]P.-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Reading, MA: Addison-Wesley,

2006.

[14]DARPA News Release. DARPA, Jul. 2003.

[15]CALO Overview. DARPA, 2003.

作者介绍:

周志华,南京大学计算机科学与技术系教授,博士生导师,教育部长江学者特聘

教授。2000年于南京大学计算机科学与技术系获博士学位。中国计算机学会人

工智能与模式识别专业委员会副主任。主要研究领域为人工智能,机器学习,数

据挖掘等。

机器人的动力学控制

机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054

机器人的动力学控制 摘要:机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统,对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面,需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真,进而对两关节机器人进行轨迹规划,来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面,再进一步研究机器人的关节力矩,使机器人的机械臂运动到指定位臵,其控制算法一共有三种:独立PD 控制,前馈控制和计算力矩控制,本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程:)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ

浅谈机器学习与深度学习的概要及应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/e618937725.html, 浅谈机器学习与深度学习的概要及应用 作者:宁志豪周璐雨陈豪文 来源:《科技风》2019年第15期 摘;要:在20世纪五六十年代,“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展,在AlphaGo击败李世乭时,人工智能(Artificial Intelligence)又受到了学者们的广泛关注和研究,同时机器学习(Machine Learning)和深度学习(deep learning)也相应的被提及到,甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分,从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用,以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过,可能在许多地方会有出入,还望更多的人能够有自己的思考。 关键词:机器学习;深度学习;算法 1 定义与区分 随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索,机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中,Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习,为了解决某一任务T进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高,这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说,它是对数据分布进行建模,然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类,可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 先举个例子来区分机器学习和深度学习,比如在识别猫和狗时,机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取,而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此,对于大量数据,使用深度学习较好,数据量少时,传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解,而深度学习直接得到结果,可以实现实时的效果。当然,深度学习在具备高效能的优点时,它对硬件的要求也很高,尤其对GPU的要求。 2 机器学习算法分类 机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习(Supervised Learning)是给出带有正确答案的数据集,通过算法得出更多的正确答案;无监督学习(Unsupervised Learning)是不提前告知算法,只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题(预测连续的数据值)和分类问题(预测离散值输出)。如预测房价是回归问题,根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性,只有两

机器学习与数据挖掘复习.

类器进行投票。他适用于不稳定的学习过程,即数据集的一个小变动会产生大的差别,例如决策树、多层感知器。 6. Boosting 方法:它能提高弱分类器的性能。它是带权值的抽样,改变数据对象的权值,分类好的数据给与小权值,分类不好的数据给与大权值,最终集成分类结果用加权投票的方法。 7. 一些经验: a 如果分类器不稳定用 bagging。 b 如果分类器稳定且简单用 boosting。 c 如果分类器稳定且复杂用随机注入。 d 如果数据有很多类,但是分类器只能处理两个类时,用错误纠正编码。 8. 为什么集成学习有效: a 从统计学角度来说当假设空间很大时,有可能有一些假设有着相同的精度,单一的学习器只能找出他们中的一个假设。然而集成多个假设就有可能找到最可能的假设。 b 从计算角度来讲,很多单一学习算法都只能找到一个局部最优假设,当数据集很大时,可能很难找到一个最优假设,集成学习可以从多个起始点去局部逼近,这样就有可能得到一个全局最优的假设。 c 从表示角度来说,很多情况下最好的假设并不存在于假设空间中,当用集成方法对多个假设空间加权集成时就有可能突破假设空间找到最符合的假设。第十一章聚类分析 1. 什么叫聚类分析:从给定对象中找出一些簇,使在同一簇中的对象要相似,类与类之间的对象要不相似。我们希望类内部越紧越好,类之间界限要越明显越好。 2. 聚类的三类方法和其代表算法思想: a 分层聚类:簇之间是一个嵌套的形式,没有必要定义有多少个类,需要几个都可以。且他可以定义多个含义,具体含义和问题有关。两种方法:聚合方法:每个数据点都看为一个类,两两合并直到合并为一个类。分裂方法:将所有的对象看做一个簇,分类直到每个类里包含一个点时停下。此方法一旦将两个簇合并后就不能再更改,它也没有定义一个明确的目标函数,即不是全局最优化;每种方法都有各种缺点。 b 分区聚类:一个数据对象只属于一个簇。 K-means:1. 随机选择 k 个点作为初始中心点。 2. 计算每个点到不同中心点的距离,将点划分到几个簇里。 3. 重新计算每个簇的中心点。 4. 重复簇的划分直到簇的分布基本不变时停止。 c 基于密度的聚类:对类的定义不同,他认为类是由一些密集的点组成,这些密集的点被一些稀疏的点分开。 DBSCAN:认为类是基于密度的,它认为一个簇是由密度连接的点组成的最大的集合。 3. 层次局类中计算距离的方法: a 两簇之间的最近距离:可以划分大小不同的类;对噪声和例外点敏感。 b 两簇之间的最远距离:

数据挖掘分类算法比较

数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树(Decision Trees) 决策树的优点: 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点: 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点:分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强,对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力,能充分逼近复杂的非线性关系,具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点:神经网络需要大量的参数,如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值;不能观察之间的学习过程,输出结果难以解释,会影响到结果的可信度和可接受程度;学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

机械设计基础第十四章 机械系统动力学

第十四章 机械系统动力学 14-11、在图14-19中,行星轮系各轮齿数为123z z z 、、,其质心与轮心重合,又齿轮1、2对质心12O O 、的转动惯量为12J J 、,系杆H 对的转动惯量为H J ,齿轮2的质量为2m ,现以齿轮1为等效构件,求该轮系的等效转动惯量J ν。 2222 2121221 12323121 13212 1 13222 12311212213121313 ( )()()()1()()()( )()()()o H H H o H J J J J m z z z z z z z z z O O z z z z z z z O O J J J J m z z z z z z z z νννωωω ωωωω ωω ωωωωνω=+++=-= += +=+-=++++++解: 14-12、机器主轴的角速度值1()rad ?从降到时2()rad ?,飞轮放出的功 (m)W N ,求飞轮的转动惯量。 max min 122 2 121 ()2 2F F Wy M d J W J ?ν??ωωωω==-=-? 解: 14-15、机器的一个稳定运动循环与主轴两转相对应,以曲柄和连杆所组成的转动副A 的中心为等效力的作用点,等效阻力变化曲线c A F S ν-如图14-22所示。等效驱动力a F ν为常数,等效构件(曲柄)的平均角速度值25/m rad s ?=, 3 H 1 2 3 2 1 H O 1 O 2

不均匀系数0.02δ=,曲柄长度0.5OA l m =,求装在主轴(曲柄轴)上的飞轮的转动惯量。 (a) W v 与时间关系图 (b )、能量指示图 a 2 24()2 3015m Wy=25N m 25 6.28250.02 c va OA vc OA OA va F W W F l F l l F N Mva N J kg m νν=∏?∏=∏+==∏= =?解:稳定运动循环过程 14-17、图14-24中各轮齿数为12213z z z z =、,,轮1为主动轮,在轮1上加力矩1M =常数。作用在轮 2 上的阻力距地变化为: 2r 22r 020M M M ??≤≤∏==∏≤≤∏=当时,常数;当时,,两轮对各自中心的转动惯量为12J J 、。轮的平均角速度值为m ω。若不均匀系数为δ,则:(1)画出以轮1为等效构件的等效力矩曲线M ν?-;(2)求出最大盈亏功;(3)求飞轮的转动惯量F J 。 图14-24 习题14-17图 40Nm 15∏ 12.5∏ 22.5∏ 15Nm ∏ 2∏ 2.5∏ 4∏ 25∏ 1 1 z 2 z 2 r M 2 M ∏ 2∏ 2?

机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)

KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘 杯1999数据集) 数据摘要: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 中文关键词: 多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI, 英文关键词: Multivariate,Classification,KDD,UCI, 数据格式: TEXT 数据用途: This data set is used for classification. 数据详细介绍:

KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link] 数据预览:

Python数据挖掘与机器学习实战 - 选题

Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲(一组一章,第一章除外)

或从下列选题中选择:(除第1讲) 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库(该讲不可选)解释器Python3.6与IDE:Anaconda/Pycharm 1.Python基础:列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法:BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类

第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践: 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践: 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.doczj.com/doc/e618937725.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践: 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词

机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训

https://www.doczj.com/doc/e618937725.html, 机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到,从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上说,机器学习的科学成分更重一些,而数据挖掘的技术成分更重一些。 机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征,不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统,而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能,因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中,“经验”通常是以数据的形式存在的,因此,机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索,还涉及对数据的分析处理。实际上,机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务,因此机

https://www.doczj.com/doc/e618937725.html, 器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域,甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法,还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽,常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”。然而机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上,一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大,如增强学习与自动控制等。所以笔者认为,数据挖掘是从目的而言的,机器学习是从方法而言的,两个领域有相当大的交集,但不能等同。 典型的数据挖掘和机器学习过程 下图是一个典型的推荐类应用,需要找到“符合条件的”潜在人员。要从用户数据中得出这张列表,首先需要挖掘出客户特征,然后选择一个合适的模型来进行预测,最后从用户数据中得出结果。 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分,有如下几个部分。 业务理解:理解业务本身,其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决? 数据理解:获取数据之后,分析数据里面有什么内容、数据是否准确,为下

机械动力学考试答案

图4 机器安装示意图 88、一个质量20Kg 的机器,按图4所示方式安装。若弹簧的总刚度 为17KN/m ,总阻尼为300m s N ?。试求初始条mm x 250=,s mm x 3000= 时的振动响应。 88、解:由0=++kx x c x m 代入数据后得 08501501017300203=++=?++x x x x x x (8分) 其中,152=a ,8502=n ω,计算阻尼比和固有圆频率 17.2826.012.291126.02 .295.722=-?=-=<===ζωωωζn d n a (4分) 将初始条件代入 00020020arctan )(ax x x ax x x A d d +=++= ω?ω (4分) 得: o d d ax x x mm ax x x A 3.555.25.730017.2825arctan arctan )(4.30)17.2825.7300(25)(0002220020?+?=+==?++=++= ω?ω(2分)

则系统的振动响应为 4. 305.7+ =-t x t(2分)e sin( 28 ) 96 .0 . 17

1. “机械动力学”主要研究哪些内容,请以任一机器为对象举例说明研究内容及其相互关系。 答:机械动力学是研究机械在力的作用下的运动和机械在运动中产生的力,并从力与运动的相互作用的角度进行机械设计和改进的科学。动力学主要研究内容概括起来有:1,共振分析;2,振动分析与动载荷计算;3,计算机与现代测试技术的运用;4,减震与隔振。柴油机上的发动机,发动机不平衡时会产生很强的地面波,从而产生噪声,而承受震动的结构,发动机底座,会由于振动引起的交变应力而导致材料的疲劳失效,而且振动会加剧机械零部件的磨损,如轴承和齿轮的磨损等,并使机械中的紧固件如螺母等变松。在加工时还会导致零件加工质量变差。通过对共振的研究和分析,使机械的运转频率避免共振区,避免机械共振事故的发生,通过振动分析与动载荷计算可以求出在外力作用下机械的真实运动,运用计算机和现代测试技术对机械的运行状态进行检测,以及故障诊断,模态分析以及动态分析,现实中机器运转时由于各种激励因素的存在,不可避免发生振动,为了减小振动,通常在机器底部加装弹簧,橡胶等隔振材料。 2.简述在刚性运动前提下,如何进行运动构件的真实运动分析求解(请列出步骤)? 答:首先建立等效力学模型,将复杂的机械系统简化为一个构件,即等效构件,根据质点系动能定理,将作用于机械系统上的所有外力和外力矩、所有构件的质量和转动惯量,都向等效构件转化;其次计算等效构件上的等效量(包括等效力矩,等效力,等效质量,等效转动惯量);再次建立等效构件的运动方程式,有两种形式,能量形式和力矩形式;最后通过方程式求出等效构件的角速度函数和角加速度函数,这样便可以求出机械系统的真实运动规律。 3.在弹性运动假设下,有哪些弹性动力学建模方法,各有什么特点?请解释“瞬时刚化” 的概念。) 答:弹性动力学模型有集中参数模型和有限元模型。集中参数模型建立起的运动方程为常微分方程,但是由于质量简化过多,模型粗糙,精度比较差;有限元建立的运动方程也为常微分方程,但相较集中参数模型精确,适应性广,可以模拟复杂形状的构件,运算模型统一。瞬时刚化:机构在运动到循环中的某一位置时,可将机构的形状和作用在其上的载荷瞬时冻结起来,从而可瞬时的将机构看做一个刚体结构。

机器人动力学汇总

机器人动力学研究的典型方法和应用 (燕山大学 机械工程学院) 摘 要:本文介绍了动力学分析的基础知识,总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法:牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等,并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究,详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言:机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置,它是机器人的本体,也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构,同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程(运动微分方程),把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文: (1)机器人动力学研究的方法 1)牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程,是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆(或称构件)看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量,那么,为了使连杆运动,必须使其加速或减速,这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ,为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ,则按牛顿方程有:ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动,必须在刚体上作用一力矩M , 则按欧拉方程有:εωI I M += 式中,F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量;I 为刚体相对于原点通过质心并与刚

研究生《机械系统动力学》试卷及答案

太原理工大学研究生试题 姓名: 学号: 专业班级: 机械工程2014级 课程名称: 《机械系统动力学》 考试时间: 120分钟 考试日期: 题号 一 二 三 四 五 六 七 八 总分 分数 1 圆柱型仪表悬浮在液体中,如图1所示。仪表质量为m ,液体的比重为ρ,液体的粘性阻尼系数为r ,试导出仪表在液体中竖直方向自由振动方程式,并求固有频率。(10分) 2 系统如图2所示,试计算系统微幅摆动的固有频率,假定OA 是均质刚性杆,质量为m 。(10分) 3 图3所示的悬臂梁,单位长度质量为ρ,试用雷利法计算横向振动的周期。假定梁的 变形曲线为?? ? ?? -=x L y y M 2cos 1π(y M 为自由端的挠度)。(10分) 4 如图4所示的系统,试推导质量m 微幅振动的方程式并求解θ(t)。(10分) 5 一简支梁如图5所示,在跨中央有重量W 为4900N 电机,在W 的作用下,梁的静挠度δst=,粘性阻尼使自由振动10周后振幅减小为初始值的一半,电机n=600rpm 时,转子不平衡质量产生的离心惯性力Q=1960N ,梁的分布质量略去不计,试求系统稳态受迫振动的振幅。(15分) 6 如图6所示的扭转摆,弹簧杆的刚度系数为K ,圆盘的转动惯量为J ,试求系统的固有频率。(15分) 7如图7一提升机,通过刚度系数m N K /1057823?=的钢丝绳和天轮(定滑轮)提升货载。货载重量N W 147000=,以s m v /025.0=的速度等速下降。求提升机突然制动时的钢丝绳最大张力。(15分) 8某振动系统如图8所示,试用拉个朗日法写出动能、势能和能量散失函数。(15分) 太原理工大学研究生试题纸

机器学习的定义

机器学习的定义 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 机器学习的范围 其实,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的联系。 从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘是类似的,同时,机器学习与其他领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此,一般说数据挖掘时,可以等同于说机器学习。同时,我们平常所说的机器学习应用,应该是通用的,不仅仅模式识别 模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念,后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中,Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界,而机器学习来自于计算机学科。不过,它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面,同时在过去的10年间,它们都有了长足的发展”。 数据挖掘 数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何,例如从数据中挖出金子,以及将废弃的数据转化为价值等等。但是,我尽管可能会挖出金子,但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是,数据挖掘仅仅是一种思考方式,告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识,但不是每个数据都能挖掘出金子的,所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的),恰恰相反,一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键,而且他还必须对数据有深刻的认识,这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。 统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学,甚至可以认为,统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法,就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的,这个分别在于:统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化,偏数学,而机器学习者更关注的是能够解决问题,偏实践,因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。 计算机视觉 计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入,机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多,例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的,同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深

《机械动力学》——期末复习题及答案

《机械动力学》期末复习题及答案1、判断 1.机构平衡问题在本质上是一种以动态静力分析为基础的动力学综合,或动力学设计。 答案:正确 2.优化平衡就是采用优化的方法获得一个绝对最佳解。 答案:错误 3.惯性力的计算是建立在主动构件作理想运动的假定的基础上的。 答案:正确 4.等效质量和等效转动惯量与机械驱动构件的真实速度无关。 答案:正确 5.作用于等效构件上的等效力(或等效力矩)所作的功等于作用于系统上的外力所作的功。答案: 错误 6.两点动代换后的系统与原有系统在静力学上是完全等效的。 答案:错误 7.对于不存在多余约束和多个自由度的机构,动态静力分析是一个静定问题。 答案:错误 8.摆动力的完全平衡常常会导致机械结构的简单化。 答案:错误 9.机构摆动力完全平衡的条件是:机构运动时,其总质心作变速直线运动。 答案:错误 10.等效质量和等效转动惯量与质量有关。 答案:错误 11.平衡是在运动设计完成之前的一种动力学设计。 答案:错误 12.在动力分析中主要涉及的力是驱动力和生产阻力。 答案:正确 13.当取直线运动的构件作为等效构件时,作用于系统上的全部外力折算到该构件上得到等效力。答案:正确 14.摆动力的平衡一定会导致机械结构的复杂化。 答案:错误 15.机器人操作机是一个多自由度的闭环的空间机构。 答案:错误 16.质量代换是将构件的质量用若干集中质量来代换,使这些代换质量与原有质量在运动学上等效答案:正确 17.弹性动力分析考虑构件的弹性变形。 答案:正确 18.机构摆动力矩完全平衡的条件为机构的质量矩为常数。 答案:错误

19.拉格朗日方程是研究约束系统静力动力学问题的一个普遍的方法。 答案:正确 20.在不含有变速比传动而仅含定速比传动的系统中,传动比为常数。 答案:正确 21.平衡分析着眼于全部消除或部分消除引起震动的激振力。 答案:正确 22.通路定理是用来判断能否实现摆动力完全平衡的理论。 答案:错误 23.无论如何,等效力与机械驱动构件的真实速度无关。 答案:正确 24.综合平衡不仅考虑机构在机座上的平衡,同时也考虑运动副动压力的平衡和输入转矩的平衡。答案:正确 25.速度越快,系统的固有频率越大。 答案:错误 26.平衡的实质就是采用构件质量再分配等手段完全地或部分地消除惯性载荷。 答案:正确 27.优化综合平衡是一个多目标的优化问题,是一种部分平衡。 答案:正确 28.机构摆动力完全平衡的条件为机构的质量矩为常数。 答案:正确 29.当以电动机为原动机时,驱动力矩是速度的函数。 答案:错误 30.为了使得等效构件的运动与机构中该构件的运动一致,要将全部外力等效地折算到该机构上这 一折算是依据功能原理进行的。 答案:正确 2、单选 1.动力学反问题是已知机构的(),求解输入转矩和各运动副反力及其变化规律。 A.运动状态 B.运动状态和工作阻力 C.工作阻力 D.运动状态或工作阻力 答案:B 2.平衡的实质就是采用构件质量再分配等手段完全地或部分地消除()。 A.加速度 B.角加速度 C.惯性载荷 D.重力 答案: C 3.摆动力的完全平衡常常会导致机械结构的()。 A.简单化

超并行机器学习与海量数据挖掘-SJTUCS-上海交通大学

完成时间:2012.6 数据库课程设计文档 电院综合测评系统 *** ***

目录 1. 系统需求分析 (1) 1.1电院综合测评现状及此系统的意义 (1) 1.2普通用户需求 (2) 1.3管理员需求 (2) 2. 系统结构设计 (3) 2.1 https://www.doczj.com/doc/e618937725.html,开发环境简述 (3) 2.2 E/R模型设计 (4) 2.3数据库模式 (5) 2.3.1用户信息:Student表 (5) 2.3.2项目信息:Item表 (5) 2.3.3项目参与信息:Participate 表 (6) 2.3.4项目冲突规则:Item_Rule表 (6) 2.3.5 Send_Message表 (6) 2.3.6 Recv_Message表 (7) 3. 图形用户界面设计 (8) 3.1登陆、登出界面及基本信息 (8) 3.2站内信的收发 (8) 3.3素拓项目信息 (11) 3.3.1普通用户 (11) 3.3.2管理员 (12) 3.4用户权限信息 (14) 4. 事务流程 (15) 4.1 L两类用户的公共部分 (15) 4.1.1个人信息 (15) 4.1.2站内信 (15) 4.2普通用户部分 (15) 4.3管理员部分 (16) 5. 测试数据 (17)

6. 参考资料 (18)

1.系统需求分析 1.1电院综合测评现状及此系统的意义 在当前上海交通大学电子信息与电气工程学院的素质综合测评体系中,学生最终的综合测评分数包含以下四个部分:学业成绩、素质拓展测评成绩、成果奖励成绩和违反校纪校规处罚,详细计算规则可参见《学生综合测评工作手册》。其中学业成绩可以直接从学校教务处的网站上获得,并不存在太多麻烦。而另外三个部分(在此我们将其合称为素拓部分)由于项目繁杂众多,每年在统计时耗时、耗力。目前电院在进行素拓部分分数统计时采用的方法相当笨拙,其流程大致如下: 1、每学期开学初汇总上学期所有学生的素拓项目 2、由各位思政老师和团委老师上传所有学生所参加过的项目以及对应的成绩至FTP 3、每个学生从FTP上寻找和自己相关的素拓项目,汇总后报告各自班长 4、每个班班长汇总各自班级的情况后在统一交给学院 5、学院得到所有学生的素拓分数后发放确认表格,由各个同学签名确认 如此流程存以下重大缺陷: 1、每个同学必须如海底捞针一般从近百个excel文件中寻找和自己相关的项目,效率极低。 2、从同学上报班长到最终确认政绩的过程缺乏监督,事实上虚报素拓项目完全无法被察觉, 例如每学期虚报参加社团者不计其数。 3、分数有改动时不得不上传带有版本号的不同表格文件,各种带有版本号的文件导致FTP上 的内容非常混乱,增加同学寻找有效信息的难度。 4、缺乏隐私保护,每个人的成绩暴露在所有同学的视线中(也许我们需要感谢这一缺陷使得 我们可以轻松拿到大量真实数据用于本系统测试)。 目前每个学期的素拓分数统计大约耗时3周左右,且经常出现项目遗漏之后无法弥补的悲剧。如此低效笨拙的做法在交大电院持续了那么多年,实在让人难以想象,这与国际一流学校的风范相去甚远。因此我们所设计的电院综合测评系统立志于让每个同学和老师高效完整每学期初的综合测评工作,更重要的是使整个流程规范化,弥补当前综合测评工作中可能存在的一些漏洞。 我们的整个系统的规则基于《电院本科生综合测评工作条例》和《学生综合测评工作手册》,在此不做赘述。 第1页

二自由度机器人的位置控制

实验二自由度机器人的位置控制 一、实验目的 1. 运用Matlab语言、Simulink及Robot工具箱,搭建二自由度机器人的几何模 型、动力学模型, 2. 构建控制器的模型,通过调整控制器参数,对二自由度机器人的位姿进行控 制,并达到较好控制效果。 二、工具软件 1.Matlab软件 2.Simulink动态仿真环境 3.robot工具箱 模型可以和实际中一样,有自己的质量、质心、长度以及转动惯量等,但需要注意的是它所描述的模型是理想的模型,即质量均匀。这个工具箱还支持Simulink的功能,因此,可以根据需要建立流程图,这样就可以使仿真比较明了。 把robot 工具箱拷贝到MATLAB/toolbox文件夹后,打开matalb软件,点击file--set path,在打开的对话框中选add with subfolders,选中添加MATLAB/toolbox/robot,保存。这是在matlab命令窗口键入roblocks就会弹出robot 工具箱中的模块(如下图)。

三、实验原理 在本次仿真实验中,主要任务是实现对二自由度机器人的控制,那么首先就要创建二自由度机器人对象, 二自由度机器人坐标配置 仿真参数如下表1: 表1 二连杆参数配置

1.运动学模型构建二连杆的运动学模型,搭建twolink模型在MATLAB命令窗口下用函数drivebot(WJB)即可观察到该二连杆的动态位姿图。 %文件名命名为自己名字的首字母_twolink %构造连杆一 L{1}=link([0 0.45 0 0 0],'standard') ; L{1}.m=23.9 ;

周志华:数据挖掘与机器学习

机器学习与数据挖掘 周志华 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093 “机器学习”是人工智能的核心研究领域之一,其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能,因为众所周知,没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[1]。事实上,由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的,因此机器学习需要设法对数据进行分析,这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一,并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论,并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义,例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”[2]。其实顾名思义,数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看,数据挖掘可以视为 机器学习和数据库的交叉,它主要利用机器 学习界提供的技术来分析海量数据,利用数 据库界提供的技术来管理海量数据。 因为机器学习和数据挖掘有密切的联 系,受主编之邀,本文把它们放在一起做一 个粗浅的介绍。 1 无处不在 随着计算机技术的飞速发展,人类收集数据、存储数据的能力得到了极大的提高,无论是科学研究还是社会生活的各个领域中都积累了大量的数据,对这些数据进行分析以发掘数据中蕴含的有用信息,成为几乎所有领域的共同需求。正是在这样的大趋势下,机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要,受到了广泛的关注。 例如,网络安全是计算机界的一个热门研究领域, 特别是在入侵检测方面,不仅有很多理论成果,还出现 了不少实用系统。那么,人们如何进行入侵检测呢?首 先,人们可以通过检查服务器日志等手段来收集大量的 网络访问数据,这些数据中不仅包含正常访问模式还包 含入侵模式。然后,人们就可以利用这些数据建立一个 可以很好地把正常访问模式和入侵模式分开的模型。这 样,在今后接收到一个新的访问模式时,就可以利用这 个模型来判断这个模式是正常模式还是入侵模式,甚至 判断出具体是何种类型的入侵。显然,这里的关键问题是如何利用以往的网络访问数据来建立可以对今后的访问模式进行分类的模型,而这正是机器学习

数据挖掘三大要素

数据挖掘三大要素 目录 一、数据挖掘中的三种角色 (1) 1. D ATA A NALYZER:数据分析员。 (1) 2. R ESEARCH S CIENTIST:研究科学家。 (1) 3. S OFTWARE D EVELOPER:软件开发工程师。 (1) 二、数据的质量 (1) 案例一:数据的标准 (1) 案例二:数据的准确 (2) 三、数据的业务场景 (3) 四、数据的分析结果 (3) 五、总结 (4)

数据就像一个王座一样,象征着一种权力和征服,但登上去的路途一样令人胆颤。 一、数据挖掘中的三种角色 1.Data Analyzer:数据分析员。 这类人的人主要是分析数据的,从数据中找到一些规则,并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外,这些人也是把一些脏数据洗干净的人。 2.Research Scientist:研究科学家。 这种角色主要是根据不同的需求来建立数据模型的。他们把自己戏称为不近人间烟火的奇异性物种,就像《生活大爆炸》里的那个Sheldon一样。这些人基本上玩的是数据上的科学。这种角色技术含量最难高。 3.Software Developer:软件开发工程师。 主要是把Scientist建立的数据模型给实现出来,交给Data Analyzer去玩。这些人通常更懂的各种机器学习的算法。 二、数据的质量 目前所流行的Buzz Word——大数据是相当误导人的。数据不分大小,只分好坏。 下面分几个案例来说明: 案例一:数据的标准 在Amazon里,所有的商品都有一个唯一的ID,叫ASIN——Amazon Single Identify Number,这个ID是用来标识商品的唯一性的(来自于条形码)。也就是说,无论是你把商品描述成什么样,只要ASIN一样,这就是完完全全一模一样的商品。 这样,就不像淘宝一样,当你搜索一个iPhone,你会出现一堆各种各样的iPhone,有的叫“超值iPhone”,有的叫“苹果iPhone”,有的叫“智能手机iPhone”,有的叫“iPhone白色/黑色”……,这些同一个商品不同的描述是商家为了吸引用户。但是带来的问题有两点: 1)用户体验不好。以商品为中心的业务模型,对于消费者来说,体验明显好于以商家为中心的业务模型。 2)只要你不能正确读懂(识别)数据,你后面的什么算法,什么模型统统没用。所以,只要你玩数据,你就会发现,如果数据的标准没有建立起来,干什么都没用。数据标准是数据质量的第一道关卡,没这个玩意,你就什么也别玩了。所谓

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