特征關(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用畢業(yè)論文【附代碼】

基于特征關(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用探究主要內(nèi)容：本文將探討一種基于特征關(guān)聯(lián)性的特征構(gòu)造算法，重點研究其在分類問題中的應(yīng)用。通過分析特征之間的相關(guān)性，構(gòu)造新的特征組合，以提高分類模型的性能。研究將采用基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)作為研究背景，探索如何通過特征構(gòu)造實現(xiàn)癌癥預(yù)測等實際應(yīng)用。我們將使用多個公開數(shù)據(jù)集進行實驗，比較新算法與傳統(tǒng)特征選擇方法的效果，使用指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率和F1-score進行評估。希望通過本研究，推動特征構(gòu)造算法在生物信息學(xué)和醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。文檔說明：本文闡述了特征關(guān)聯(lián)、特征構(gòu)造、分類問題、基因調(diào)控、癌癥預(yù)測、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?；谔卣麝P(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用探究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)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(xì)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。核心思路隨著數(shù)據(jù)采集和存儲技術(shù)的飛速發(fā)展，研究人員如今能夠獲取大量復(fù)雜且高維度的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系變得愈發(fā)錯綜復(fù)雜。在此背景下，特征工程的重要性愈發(fā)凸顯，通過從原始數(shù)據(jù)中選擇、轉(zhuǎn)換和構(gòu)造特征，特征工程有助于提升機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測性能和泛化能力，使數(shù)據(jù)得到高效利用。特征構(gòu)造算法是特征工程的一個重要組成部分，它從原始數(shù)據(jù)中提取和構(gòu)造特征，使得這些特征能夠攜帶更豐富的信息并具備更強的區(qū)分能力，從而增強機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測能力。特征構(gòu)造算法也常與特征選擇共同出現(xiàn)相輔相成，以確保所選的特征子集在模型性能方面達到最優(yōu)。然而，當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時，隨機的特征構(gòu)造可能引發(fā)維度災(zāi)難問題。因此，融合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識成為特征構(gòu)造不可或缺的一環(huán)，通過引入先驗知識能夠指導(dǎo)特征構(gòu)造的操作方向，限制特征生成的范圍，從而挖掘數(shù)據(jù)的本質(zhì)結(jié)構(gòu)，提高模型的魯棒性和可靠性。另一方面，不同類別之間的特征關(guān)聯(lián)性存在差異，特征構(gòu)造算法可以定量地衡量這些關(guān)聯(lián)性差異，為機器學(xué)習(xí)中的下游預(yù)測任務(wù)提供有益的信息。計算機科學(xué)與生物學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展，使得生物信息學(xué)已成為一個多領(lǐng)域交叉的前沿研究領(lǐng)域。生物信息學(xué)涉及大規(guī)模的生物數(shù)據(jù)分析，如基因組、轉(zhuǎn)錄組，蛋白質(zhì)組等。而且在生命機體中，分子之間具有復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，當(dāng)生命機體出現(xiàn)生理或者病理變化時，往往是多個分子協(xié)同作用導(dǎo)致，所以生物組學(xué)數(shù)據(jù)兼具高維度和復(fù)雜關(guān)聯(lián)性。此時，特征構(gòu)造算法可以幫助將復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具解釋性的特征，也可以幫助鑒定生物數(shù)據(jù)中潛在的生物標(biāo)志物，這些標(biāo)志物可以用于疾病診斷和預(yù)測治療反應(yīng)等。因此本文從融合生物信息學(xué)領(lǐng)域知識的角度出發(fā)，將基因看作特征，通過量化基因間關(guān)聯(lián)性的差異挖掘數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息，輔助下游的預(yù)測任務(wù);并將捕獲不同組間特征關(guān)聯(lián)差異的思想歸納為特征構(gòu)造算法，本文的主要工作如下:1.基于調(diào)控差異的特征構(gòu)造算法當(dāng)前差異調(diào)控分析中存在多個基因的協(xié)同關(guān)聯(lián)信息在預(yù)測階段應(yīng)用不充分，且對非差異表達基因關(guān)注不足的問題。為了克服上述問題，本文提出一種基于模型的定量轉(zhuǎn)錄調(diào)控刻畫方法(ModelbasedQuantitativeTranscriptionRegulationDescription，mqTrans)。首先，在參考樣本下利用回歸模型對轉(zhuǎn)錄因子與靶基因的調(diào)控關(guān)系進行建模;然后，量化其他表型下每個樣本調(diào)控關(guān)系的失調(diào)距離，將其定義為mqTrans構(gòu)造特征;再在預(yù)測階段利用mqTrans特征進行淋巴結(jié)是否發(fā)生遠(yuǎn)端轉(zhuǎn)移的差異調(diào)控分析。實驗結(jié)果表明算法檢測出原始值不差異表達但其調(diào)控關(guān)系具有統(tǒng)計顯著性的隱藏生物標(biāo)志物。并進一步針對結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集進行了性別特異性建模，生存分析的結(jié)果表明構(gòu)造特征與生存相關(guān)且呈現(xiàn)性別特異性。最后，將核心特征類比于調(diào)節(jié)因子，次要特征類比于被調(diào)控靶基因，設(shè)計特征工程框架應(yīng)用于高維不平衡小樣本的分類問題，在15個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集下，將此算法與6種對比算法進行比較，實驗結(jié)果表明構(gòu)造特征在AUC和G-mean兩個指標(biāo)下可以提升模型預(yù)測性能。2.基于類別子空間特異性的特征構(gòu)造算法特征之間常存在相關(guān)性，現(xiàn)有的特征選擇或特征抽取方法多基于距離或信息熵的計算考慮成對特征相關(guān)性，但在降低特征冗余性的同時忽略了多個特征之間的關(guān)聯(lián)性提供的信息。因此本文提出一種基于類別子空間特異性的特征構(gòu)造算法(FeatureConstructionAlgorithmsBasedonClass-SpecificSubspaceSpecificity，F(xiàn)CS3)。首先，采用正則化自表示的方法挖掘特征之間的關(guān)聯(lián)性，選擇在不同類別間的差異表示特征作為種子特征，依據(jù)關(guān)聯(lián)性強弱將特征分組，每個分組視為一個子空間，再通過主成分分析獲取在每個類別下子空間的正交變換矩陣，最后將原始特征在每種類別的每個子空間下進行正交變換，將原始數(shù)據(jù)映射到更具類別代表性的特征空間，并結(jié)合費舍特征選擇方法選擇具有最優(yōu)分類性能的特征子集。實驗結(jié)果表明，該算法與6種對比算法相比具有更優(yōu)的分類性能。3.基于健康對照的癌癥分期標(biāo)志物檢測算法基于健康狀態(tài)與癌癥狀態(tài)之間存在的演化關(guān)系，即生物體內(nèi)分子的調(diào)控失調(diào)會導(dǎo)致生理或病理學(xué)上的變化，拓展mqTrans模型。本實驗首先通過模型模擬同一樣本的數(shù)據(jù)在不同平臺的處理差異，通過數(shù)據(jù)擴增得到了929個同一平臺的健康血液組織樣本;再采用GRU網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本中轉(zhuǎn)錄調(diào)控層面的關(guān)聯(lián)關(guān)系，作為健康狀態(tài)的特征表示;最后，將癌癥早期和晚期表型相較于健康狀態(tài)下的調(diào)控失調(diào)關(guān)系進行量化以構(gòu)造特征，得到表示調(diào)控變化的生物標(biāo)志物。實驗驗證了數(shù)據(jù)擴增對于回歸模型性能提升的有效性;并且在TCGA的結(jié)腸癌和胃癌數(shù)據(jù)集進行對比實驗，實驗結(jié)果表明構(gòu)造特征在AUC和準(zhǔn)確率兩個性能指標(biāo)下均可以提升預(yù)測性能，同時發(fā)現(xiàn)多個有突出貢獻的生物標(biāo)志物，可為未來濕實驗研究提供指導(dǎo)。4.應(yīng)用于生存預(yù)測的多任務(wù)調(diào)控差異表征算法在基于基因關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建疾病預(yù)測模型任務(wù)中，現(xiàn)有的方法多針對不同的任務(wù)分別構(gòu)建模型且存在過擬合的問題，缺少一個預(yù)訓(xùn)練的模型供下游預(yù)測任務(wù)使用。因此，本文提出了一個健康預(yù)訓(xùn)練模型和多任務(wù)的生存預(yù)測模型(SurvivalPredictionModelbasedonDysregulationQuantitativeDescription，DQSurv)。首先，采用GTEx數(shù)據(jù)庫健康組織樣本作為源域，基于圖卷積模型訓(xùn)練調(diào)控因子與靶基因之間的調(diào)控模型;再將健康模型的圖自注意力網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重遷移到癌癥樣本的預(yù)測任務(wù)中，并捕獲網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中隱藏層特征的差異學(xué)習(xí)基因之間的關(guān)聯(lián)信息;最后將癌癥樣本的靶基因表達預(yù)測作為輔助任務(wù)，輔助生存預(yù)測主任務(wù)。實驗證明了長鏈非編碼RNA作為調(diào)控因子對于預(yù)測的輔助作用，證明了在源域和目標(biāo)域之間具有演化關(guān)系時利用兩個數(shù)據(jù)域的特征差異性構(gòu)造特征對于預(yù)測任務(wù)的有效性，該算法在10個數(shù)據(jù)集上與7種生存預(yù)測算法和6種基因表達預(yù)測算法相比，在兩個任務(wù)中均具有較好的性能。綜上所述，本文從特征之間的關(guān)聯(lián)性變化出發(fā)，引入生物信息學(xué)背景知識，提出了量化不同表型下調(diào)控關(guān)系差異，以提升隱藏標(biāo)志物檢測和癌癥預(yù)測性能的系列算法，通過實驗驗證了它們的有效性;并將此思路拓展為特征構(gòu)造算法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在公開數(shù)據(jù)集上證明了算法的優(yōu)勢。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;%基于特征關(guān)聯(lián)性的構(gòu)造算法及其應(yīng)用探究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=275;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=275;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=275;%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=275;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=275;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?fù)p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(fù)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(zhǔn)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(biāo)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(biāo)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(biāo)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語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏