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文檔簡介
反壟斷法介入商業(yè)自動化決策算法研究主要內(nèi)容:本研究將探討反壟斷法在商業(yè)自動化決策中的應(yīng)用。首先,分析當(dāng)前商業(yè)自動化決策算法的特點及其潛在風(fēng)險。接著,研究反壟斷法的相關(guān)規(guī)定與算法干預(yù)機制。通過案例分析,評估反壟斷法對商業(yè)決策算法的影響。希望本研究能為商業(yè)決策的合規(guī)性提供指導(dǎo),促進公平競爭環(huán)境的形成。文檔說明:本文闡述了商業(yè)自動化決策、算法、反壟斷、競爭、核心的解決方案,涵蓋了其主要設(shè)計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示。反壟斷法介入商業(yè)自動化決策算法研究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法,提升了求解效率和準確性,實驗驗證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結(jié)果分析,提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源,最后附上了相關(guān)的參考文獻,用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問,或者科研方面的問題,可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團隊。核心思路隨著智能科技的發(fā)展與算法技術(shù)的經(jīng)濟應(yīng)用,商業(yè)自動化決策算法這一新興概念逐漸產(chǎn)生。其在推動經(jīng)濟資源更高效配置,為經(jīng)營者的經(jīng)營活動和消費者的消費選擇提供諸多便利的同時,也產(chǎn)生了算法失靈、算法趨同、算法綁架、算法挖掘、算法共謀等問題,進而產(chǎn)生競爭損害和消費者福利損害,因而受到反壟斷法學(xué)研究者的關(guān)注。但是,由于算法科技本身的前沿性和新穎性,加上算法的應(yīng)用范圍總體十分廣泛,橫跨政治、經(jīng)濟、社會、文化各種領(lǐng)域,算法問題的法律研究近幾年才逐漸興起。當(dāng)前域內(nèi)外對算法問題的法律研究主要集中在法哲學(xué)或一般性的法理學(xué)研究,更多的是對某一具體問題的法理學(xué)探討,總體上對商業(yè)自動化決策算法這一具體算法應(yīng)用領(lǐng)域的系統(tǒng)性研究成果還十分鮮見,缺乏經(jīng)濟法視角,尤其是反壟斷法視角的系統(tǒng)性研究成果。同時,由于商業(yè)自動化決策算法的反壟斷法規(guī)制理論研究的不足,當(dāng)前我國更多以零星的、原則性條款的方式在相關(guān)的法律法規(guī)中對算法進行反壟斷規(guī)制,距離系統(tǒng)化、體系化相距甚遠,實踐中執(zhí)法、司法層面的問題也不少。為了給我國商業(yè)自動化決策算法的反壟斷法規(guī)制提供智力支持,本文嘗試從剖析商業(yè)自動化決策算法反壟斷法規(guī)制困境之原因,即算法社會反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化入手,對這一問題進行研究,以期得出一些有益的成果和觀點。本文以反壟斷法為研究視角,主要運用歷史分析、實證分析、比較分析的研究方法,對商業(yè)自動決策算法的概念、問題類型、原因進行了探討,并對算法社會反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化的理論基礎(chǔ)進行溯源,對反壟斷法先行介入商業(yè)自動化決策算法的路徑進行證成,提出從“裁判競爭行為后果”前移為“塑造競爭行為邏輯”的觀點,期間對立法現(xiàn)狀、現(xiàn)有問題及改進對策進行了梳理、檢視和反思。全文共分五章,大致可從邏輯上分為三個部分:第一部分是問題篇(第一章),主要是從法律層面界定商業(yè)自動決策算法的概念,運用類型化的分析方法,將商業(yè)自動決策算法引發(fā)的壟斷問題劃分為五種類型,并對法律規(guī)制的現(xiàn)狀及反壟斷法對算法問題關(guān)切進行梳理。第二部分是理論篇(第二、三章),主要是分析前述問題產(chǎn)生的原因,即商業(yè)自動化決策算法導(dǎo)致反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化,并挖掘其理論根源,為后文的研究奠定基礎(chǔ)。第三部分是對策篇(第四、五章),主要是基于前兩部分的研究,探索反壟斷法先行介入商業(yè)自動化決策算法的路徑,提出具體的制度完善建議。各章具體內(nèi)容分述如下:第一章是商業(yè)自動化決策算法的概念、特征,算法在反壟斷法層面存在的問題,以及商業(yè)自動化決策算法的法律規(guī)制及反壟斷法關(guān)切。從概念上來看,在反壟斷法的語境下,應(yīng)重點從處理數(shù)據(jù)的“質(zhì)量”方面,而不是從“集合海量數(shù)據(jù)”方面對算法進行界定或者描述,當(dāng)然,這并不意味著數(shù)據(jù)體量的大小不重要,數(shù)據(jù)量充足的程度是人工智能算法處理正確率的決定因素,因為算法執(zhí)行的結(jié)果很大程度上依賴于數(shù)據(jù)量,如果沒有足夠的數(shù)據(jù)量,再復(fù)雜的算法恐怕也很難保證處理正確率??傮w而言,在反壟斷法語境下,算法是“海量數(shù)據(jù)集合”和“數(shù)據(jù)收集分析技術(shù)”的結(jié)合體,以此為雙重面向,前者反映的是算法獲取數(shù)據(jù)的“數(shù)量”及其對現(xiàn)實靜態(tài)競爭的影響,后者則體現(xiàn)算法處理數(shù)據(jù)的“質(zhì)量”及其對潛在動態(tài)競爭的影響。從問題層面來看,經(jīng)濟業(yè)態(tài)的多元性和算法技術(shù)本身的復(fù)雜性使得算法引發(fā)的壟斷問題呈現(xiàn)出復(fù)雜、多元的樣態(tài)。通過類型化的建構(gòu)和考察,以算法風(fēng)險損害公平自由競爭秩序和消費者福利為依據(jù),可將商業(yè)自動化決策算法引發(fā)的壟斷相關(guān)問題劃分為算法失靈、算法趨同、算法綁架、算法挖掘,以及數(shù)字卡特爾的特殊問題——算法共謀五種。這些問題具有不同的發(fā)生邏輯和潛在危害,競爭損害和消費者損害的形式也有所不同。針對算法崛起帶來的法律挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的法律規(guī)制方式有三種:算法公開、個人數(shù)據(jù)賦權(quán)、反算法歧視,將其運用于算法的反壟斷規(guī)制均存在不同的局限性,場景化規(guī)制思路更適合用于算法的反壟斷規(guī)制。第二章試圖考察造成商業(yè)自動化決策算法反壟斷法規(guī)制困境的原因。表面上看,商業(yè)自動化決策算法引發(fā)的壟斷問題具有多維面向,根本上來說,在于商業(yè)自動化決策算法導(dǎo)致反壟斷法律關(guān)系的架構(gòu)化。首先,“認知—行為”的交叉纏繞及數(shù)智場景帶來的時空沖擊,包括在場與不在場混淆的身體時空沖擊,融合與斷裂同步的思維時空沖擊,“單體化”與個體中心主義聚集的心理時空沖擊,正面效應(yīng)和負面價值并存的生活時空沖擊,鴻溝擴大與重構(gòu)加速的社會時空沖擊,使得反壟斷各方主體的共生演化這一底層邏輯徹底發(fā)生改變。其次,具有社會意義和法律意義的“數(shù)智體”“信息體”產(chǎn)生,市場主體多樣性與監(jiān)管一體性沖突得到根本性緩解。從社會組織化到組織社會化的新趨勢,“數(shù)智人”“信息人”共享網(wǎng)絡(luò)生命空間的新特征,市場個體多樣性與一體性沖突緩解遠超預(yù)期的新沖擊,使得“信息人”“數(shù)智人”取代自然人、社會人,成為數(shù)字經(jīng)濟社會壟斷行為的行為主體。最后,公私領(lǐng)域權(quán)利-權(quán)力的關(guān)系變遷使得反壟斷法律關(guān)系樣態(tài)發(fā)生重大變化。對數(shù)據(jù)資源的占有和利用成為壟斷者的絕對優(yōu)勢,數(shù)據(jù)要素的二重屬性和獨特的經(jīng)濟屬性讓數(shù)據(jù)能夠構(gòu)成重要的市場進入壁壘,數(shù)據(jù)賦能經(jīng)營者新的壟斷行為手段,數(shù)據(jù)挖掘利用可能會形成強市場壟斷力量。社會/市場權(quán)力、政府權(quán)力、私人權(quán)利產(chǎn)生對撞博弈,平臺角色從私利性到公共性的轉(zhuǎn)變,平臺的“準政府”職能和公共性權(quán)力極易導(dǎo)致平臺角色異化與平臺壟斷。第三章是反壟斷法律關(guān)系架構(gòu)化的理論根源。作為一種建構(gòu)社會秩序的新型應(yīng)用,算法的性質(zhì)、特征均與其他科技應(yīng)用不甚相同,伴隨而來的問題也具有不同以往的危害機理和發(fā)生邏輯。多中心治理理論、利益相關(guān)者理論、熊彼特的創(chuàng)新理論與本文主題具有較強的涵攝關(guān)系,能夠成為厘清反壟斷法律關(guān)系架構(gòu)化原因的理論根源。根據(jù)多中心治理理論,以算法技術(shù)為重要支撐的平臺企業(yè)社會責(zé)任治理需要組織、文化、制度、技術(shù),這與多中心治理理論十分契合。可以從本體、過程、結(jié)果三個維度把握平臺算法社會責(zé)任的屬性特征,可以從合規(guī)與符合道德理念、安全穩(wěn)健、功能合意、環(huán)境與社會福祉、開放透明、敏捷治理六個構(gòu)成要件把握平臺算法社會責(zé)任的內(nèi)在構(gòu)成。以數(shù)據(jù)和算法技術(shù)為重要競爭要素的平臺企業(yè)在制定戰(zhàn)略和商業(yè)模式創(chuàng)新過程中,需要考慮個人數(shù)據(jù)的使用者和公共利益的代表者等利益相關(guān)者的權(quán)利,從數(shù)據(jù)保護到數(shù)據(jù)治理,協(xié)同多重利益。熊彼特創(chuàng)新理論主張,用動態(tài)的眼光看待經(jīng)濟的發(fā)展,而不是靜態(tài)地分析市場競爭。反壟斷法需要擺脫僵化的靜態(tài)思維,引入動態(tài)的視角來認識競爭促進創(chuàng)新、創(chuàng)新加劇競爭的良性互動關(guān)系。算法時代競爭方式的變革、消費者主權(quán)的變化、企業(yè)商業(yè)模式的變革,使得“質(zhì)量”成為算法時代反壟斷法消費者福利標準的重要維度。第四章是反壟斷法先行介入商業(yè)自動化決策算法的路徑證成。本章重點論證兩個問題:第一,結(jié)合前文有關(guān)反壟斷法律關(guān)系架構(gòu)化的論述,從規(guī)范和實踐的角度分析市場監(jiān)管情況,參酌主要法域的政策取向,在此基礎(chǔ)上,對反壟斷法處置模式的學(xué)理爭訟進行辯正,以此論證傳統(tǒng)反壟斷法事后處置模式失靈。具言之,算法開源導(dǎo)致傳統(tǒng)反壟斷法事后處置模式失靈,傳統(tǒng)反壟斷法事后處置邏輯中競爭效果分析分析已經(jīng)從側(cè)重邏輯推理的因果關(guān)系到側(cè)重基于數(shù)理的因果關(guān)系,從側(cè)重于物理空間的證明到側(cè)重于數(shù)據(jù)空間的證明,從面向過去的證明到涵攝未來的證明,風(fēng)險社會需要走出明希豪森困境的算法證明更昭示傳統(tǒng)反壟斷法事后處置模式失靈。第二,論證反壟斷法介入進路前移的可能性,事前預(yù)防立法目的下,提出將反壟斷法的作業(yè)理念由“如何修復(fù)和恢復(fù)競爭”轉(zhuǎn)向“如何規(guī)訓(xùn)和塑造競爭”。基于后設(shè)機制的反壟斷法律關(guān)系“架構(gòu)化”為反壟斷法介入進路前移提供了可能性,人工智能算法驅(qū)動下反壟斷監(jiān)管發(fā)生了變革,作為剛性公信技術(shù)的算法成為反壟斷法規(guī)制的新邏輯起點,因此,反壟斷法的作業(yè)理念應(yīng)由“如何修復(fù)和恢復(fù)競爭”轉(zhuǎn)向“如何規(guī)訓(xùn)和塑造競爭”。第五章是商業(yè)自動化決策算法的反壟斷法規(guī)制實現(xiàn)從“裁判競爭行為后果”前移為“塑造競爭行為邏輯”的形態(tài)再造。商業(yè)自動化決策算法的反壟斷法規(guī)制路徑的探索要擺脫僅從系統(tǒng)工程的角度作總覽式、理念性論述,應(yīng)考慮反壟斷法的先在規(guī)制、反壟斷法的算法化運行以及反壟斷法的“源頭”治理。就反壟斷法的規(guī)則樣態(tài)而言,主體將是事前的規(guī)訓(xùn)、塑造、阻卻,事后的修復(fù)與救濟和追責(zé)與處理僅僅只是輔助;反壟斷法的作業(yè)重心在于如何實現(xiàn)風(fēng)險、侵權(quán)、傷害、糾紛、沖突的“不再發(fā)生”,不再是發(fā)生之后的修復(fù)與救濟和追責(zé)與處理。算法邏輯摧毀權(quán)利本位的反壟斷法觀念,規(guī)制主義將取代權(quán)利主義,《反壟斷法》的宗旨和目標應(yīng)更加強調(diào)公平競爭秩序與結(jié)構(gòu)的維護,算法競爭規(guī)制主義應(yīng)以《反壟斷法》為中心。算法競爭規(guī)制將由權(quán)利規(guī)則轉(zhuǎn)向責(zé)任與義務(wù)規(guī)則,算法企業(yè)應(yīng)承擔(dān)保護數(shù)據(jù)信息安全、確保事前交易公平、確保市場可競爭性的責(zé)任與義務(wù),事前的責(zé)任與義務(wù)規(guī)則主要針對具有強壟斷勢力的算法企業(yè),事前的責(zé)任與義務(wù)規(guī)則應(yīng)重點明確強壟斷勢力算法企業(yè)的行為規(guī)則,事前監(jiān)管應(yīng)創(chuàng)新算法技術(shù)以作為應(yīng)對數(shù)據(jù)驅(qū)動壟斷勢力的監(jiān)管工具。算法之于反壟斷法的“技術(shù)利維坦”要避免“公地悲劇”,借助代碼技術(shù)實現(xiàn)反壟斷法的算法化預(yù)嵌。最后,規(guī)訓(xùn)和塑造競爭行為,前置式阻卻不法與違法競爭行為,以營造“不敢違法”“不能違法”“不必違法”的競爭環(huán)境。本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo),科研項目與課題交流??稍L問官網(wǎng)或者加微信:airsky230代碼clear;clc;%反壟斷法介入商業(yè)自動化決策算法研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=226;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=226;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=226;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=226;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=226;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù):sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù):sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù):交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù):獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend
結(jié)果
常見算法與模型應(yīng)用本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo),科研項目與課題交流??稍L問官網(wǎng)或者加微信:airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13SCN隨機配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機分類2.1.21OVO多分類支持向量機2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預(yù)測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.4BF粒子濾波預(yù)測2.2.5DKELM回歸預(yù)測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.9GMDN預(yù)測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.14RF隨機森林預(yù)測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.17RVM相關(guān)向量機預(yù)測2.2.18SVM支持向量機預(yù)測2.2.19TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.20XGBoost回歸預(yù)測2.2.21模糊預(yù)測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時間序列預(yù)測2.2.25LightGBM回歸預(yù)測2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測2.2.27深度多層感知機預(yù)測2.2.28Transformer時間序列預(yù)測2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測2.2.31自編碼器預(yù)測2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.39LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.40模型集成預(yù)測2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測2.2.42多變量時間序列預(yù)測2.3機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測PM2.5濃度預(yù)測SOC預(yù)測產(chǎn)量預(yù)測車位預(yù)測蟲情預(yù)測帶鋼厚度預(yù)測電池健康狀態(tài)預(yù)測電力負荷預(yù)測房價預(yù)測腐蝕率預(yù)測故障診斷預(yù)測光伏功率預(yù)測軌跡預(yù)測航空發(fā)動機壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強度預(yù)測加熱爐爐溫預(yù)測價格預(yù)測交通流預(yù)測居民消費指數(shù)預(yù)測空氣質(zhì)量預(yù)測糧食溫度預(yù)測氣溫預(yù)測清水值預(yù)測失業(yè)率預(yù)測用電量預(yù)測運輸量預(yù)測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測員工離職預(yù)測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預(yù)測自然災(zāi)害預(yù)測圖像分割預(yù)測視頻行為預(yù)測心電異常預(yù)測腦電波分類汽車故障預(yù)測智能家居用電量預(yù)測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災(zāi)檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題(TSP)4.1.1單旅行商問題(TSP)4.1.2多旅行商問題(MTSP)4.2車輛路徑問題(VRP)4.2.1車輛路徑問題(VRP)4.2.2帶容量的車輛路徑問題(CVRP)4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題(DCTWVRP)4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題(DCVRP)4.2.5帶距離的車輛路徑問題(DVRP)4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題(ETWVRP)4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題(MCVRP)4.2.8帶距離的多車輛路徑問題(MDVRP)4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題(SDVRP)4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題(TWCVRP)4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題(TWVRP)4.3多式聯(lián)運運輸問題4.4機器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語
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