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机器学习问题整理1.什么是梯度爆炸和梯度消失？如何解决梯度消失、梯度爆炸？在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。
同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。
因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。
解决方法：1)对于RNN，可以通过梯度截断，避免梯度爆炸。
2)可以通过添加正则项，避免梯度爆炸。
3)使用LSTM等自循环和门控制机制，避免梯度消失。
4)优化激活函数，譬如将sigmoid改为relu，避免梯度消失。
2.数据挖掘是干什么的？数据挖掘：数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，包含了机器学习、统计学、数学等多个学科的知识。
数据挖掘三大常见的任务：●回归任务：回归任务是一种对连续型随机变量进行预测和建模的监督学习算法，使用案例包括房价预测、股票走势等。
●分类任务：分类是一种对离散型变量建模或预测的监督学习算法，使用案例包括邮件过滤、金融欺诈等。
●聚类任务：聚类是一种无监督学习，它是基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（集群），使用案例包括新闻聚类、文章推荐等。
●更广泛的任务还有推荐、图像识别、预测等相关算法。
监督学习：数据集中每个样本都有相应的标签。
无监督学习：数据集中的样本没有相应的标签。
无监督学习算法（Unsupervised Learning）使用无标记数据（输入变量没有对应输出结果），试图识别数据本身的内部结构。
无监督学习算法主要有两类：降维算法（降低数据维度）如主成分分析等，聚类算法如K均值聚类、层次聚类等。
3.回归模型从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。
回归算法是一种有监督学习算法，用来建立自变量X和观测变量Y 之间的映射关系，如果观测变量是离散的，则称其为分类Classification；如果观测变量是连续的，则称其为回归Regression。
理论算法2021.01三极管非线性放大失真特性研究董宇1,王丽娜2(1.南京信息工程大学电子与信息工程学院，江苏南京，210044;2.南京信息工程大学人工智能学院，江苏南京,210044)摘要:本系统依据三极管的工作特性,借助了可调电阻和模拟开关的结合，设计了一种三极管非线性放大失真研究装置。
利用了STM32单片机的编程与数据处理能力，完成了对电路的控制和数据分析。
研究了三极管放大电路多种失真的现象，分析每种失真的原因和正常放大的条件，实现了控制、测量、分析的一体化，并将失真波形与其THD值直观地展示。
该装置简便了三极管放大特性的研究，提供了一个高效的集成自动化平台。
关键词:非线性放大；失真；自动化；THD；三极管Characteristic Research on Nonlinear Amplification Distortion of T riodeDong Yu1,Wang Lina2(1.School of Electronics and Information Engineering,Nanjing University of Informstion Science and Technology,Nanjing Jiangsu,210044; 2.School of Artificial Intelligence,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing Jiangsu,210044)Abstract；According to the working characteristics of triode,a device for studying the nonlinear amplification distortion of triode is designed by the combination of adjustable resistance and analog switch.With the programming and data processing ability of STM32single-chip microcomputer,the circuit control and data analysis are completed.It studies various distortion phenomena of triode amplifier circuit,analyzes the causes of each distortion and normal amplification conditions, realizes the integration of control,measurement and analysis,and displays the distortion waveform and its THD value intuitively.The device is convenient to study the amplifiestion characteristics of triode and provides an efficient integrated automation platfonn.Keywords:Nonlinear amplification;Distortion;Automation;THD;Triode0引言三极管对信号的放大，使信号的幅值能够满足各种情况下的不同需求，但是由于三极管本身工作区的特性［1'3］,会导致在放大的过程中出现多种失真并且三极管的放大特性在摄影、汽车工程等方面都有相关的应用X〕,本文以Multisim仿真电路［9］和实际搭建的硬件系统，为研究三极管非线性放大失真提供了直观准确而又高效的装置。
地铁车辆受电弓智能监测与故障诊断系统研究摘要：随着城市轨道交通的快速发展，地铁车辆受电弓的性能和可靠性越来越受到人们的关注。
本文旨在研究地铁车辆受电弓的智能监测与故障诊断系统。
通过深入分析受电弓的工作原理和常见故障，提出了一种基于人工智能和大数据技术的智能监测与故障诊断系统。
该系统能够实时监测受电弓的工作状态，预测潜在故障，并提供准确的故障诊断。
本文的研究结果将为地铁车辆的运维和管理提供有效的技术支持，提高地铁运营的安全性和可靠性。
关键词：地铁车辆、受电弓、智能监测、故障诊断一、引言1.1 背景介绍随着城市公共交通的快速发展，地铁作为重要的交通工具之一，其安全性和可靠性越来越受到关注。
地铁车辆的受电弓作为供电设备，其工作状态直接影响到地铁车辆的运行。
然而，受电弓在运行过程中容易受到多种因素的影响，如接触网的磨损、机械振动等，导致出现故障。
因此，对受电弓进行智能监测和故障诊断具有重要意义。
1.2 研究目的和意义地铁车辆受电弓智能监测与故障诊断系统研究的目的在于通过先进的传感器、数据处理算法和故障诊断技术，实现对地铁车辆受电弓的实时性能监测和预测性维护。
这项研究具有重要意义，可以提高地铁车辆受电弓的可靠性，降低故障发生率，减少维修成本，提高轨道交通运营效率，为乘客提供安全、高效的出行服务，还可以为其他交通工具的供电设备监测与故障诊断提供借鉴和参考。
二、地铁车辆受电弓智能监测系统2.1 受电弓工作原理及重要性受电弓是地铁、轻轨等电气化轨道交通车辆的关键部件，负责从接触网获取电能，为车辆牵引系统和辅助系统提供动力。
其组成结构主要包括弓头、弓角、升降机构、框架结构、驱动装置、监控系统以及接地系统。
这些组件共同组成了受电弓，实现了与接触网的机械和电气连接，为地铁车辆提供了动力来源。
受电弓的工作原理是通过受电弓与接触网之间的接触压力，将接触网中的电流传导至车辆。
受电弓的重要性主要体现在以下几个方面：首先，受电弓的性能和可靠性对轨道交通系统的安全运行具有至关重要的影响，稳定的电力供应可确保车辆制动、信号和通信系统的正常运行，降低事故发生的风险。
面向多目标跟踪的数据关联方法研究综述目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 多目标跟踪概述 (3)1.3 数据关联在多目标跟踪中的应用 (4)2. 数据关联方法概述 (6)2.1 数据关联基本概念 (6)2.2 数据关联方法分类 (8)3. 基于传统数据关联的方法 (9)3.1 基于距离的数据关联方法 (10)3.2 基于特征的数据关联方法 (11)3.3 基于概率的数据关联方法 (13)4. 基于机器学习的数据关联方法 (15)4.1 支持向量机在数据关联中的应用 (16)4.2 随机森林在数据关联中的应用 (17)4.3 深度学习在数据关联中的应用 (18)5. 面向多目标跟踪的改进数据关联方法 (20)5.1 融合多源信息的数据关联方法 (21)5.2 基于动态窗口的数据关联方法 (22)5.3 基于贝叶斯网络的数据关联方法 (23)6. 数据关联方法性能评估 (24)6.1 性能评价指标 (26)6.2 实验数据与结果分析 (26)7. 数据关联方法在实际应用中的挑战与展望 (28)7.1 挑战分析 (30)7.2 未来研究方向 (31)1. 内容描述本文旨在对面向多目标跟踪的数据关联方法进行系统性的综述。
随着无人机、智能交通、视频监控等领域的快速发展，多目标跟踪技术已成为这些领域的关键技术之一。
然而，在多目标场景中，目标之间的遮挡、光照变化、动态背景等因素给数据关联带来了极大的挑战。
本文首先介绍了多目标跟踪的基本概念和背景，然后详细探讨了当前多目标跟踪领域中的数据关联方法，包括基于距离度量、基于特征匹配、基于概率模型以及基于深度学习的方法。
通过对各类方法的原理、优缺点和适用场景的分析，旨在为多目标跟踪领域的研究者和工程师提供一份全面、深入的了解，以促进该领域的技术创新和发展。
此外，本文还展望了未来多目标跟踪数据关联方法的研究趋势，为后续研究提供参考和启示。
1.1 研究背景随着计算机视觉技术的快速发展及其在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域的广泛应用，多目标跟踪作为一项关键技术受到了学术界与工业界的广泛关注。
