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支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
使用人工智能算法检测脑肿瘤
海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 摘要：在人体中，最重要和最复杂的器官与大脑中的数十亿个细胞一起工作。大脑周围细胞的异常生长或不受控制的分裂会导致脑瘤。这组细胞会影响大脑的功能，也会破坏人体细胞。在过去，检测脑瘤比现在困难得多。现代计算机视觉技术的使用使检测更加准确和容易。在本文中，首先使用 K 最近邻 (KNN) 机器学习 (ML) 模型检测脑中的肿瘤，该模型将症状归类为脑瘤，然后使用磁共振图像 (MRI) 扫描进行进一步确认。KNN 模型的准确率为 97%，而本文使用的卷积神经网络 (CNN) 模型的准确率为 99%。索引术语 - K 最近邻、卷积神经网络、症状、脑瘤。
ASEAS化学工程杂志2024，第1卷。 24，No. 2，156 - 163氧化石墨烯密封对阳极氧化铝耐腐蚀性的影响
摘要Semarang City面临着重大的环境挑战，土地沉降是一个关键问题，它加剧了洪水的淹没并加剧了洪水破坏。随着城市地区的扩大和气候变化的影响变得更加明显，理解和减轻洪水风险对于可持续的城市发展和灾难管理至关重要。因此，本研究旨在评估使用机器学习来改善洪水管理的土地沉降引起的洪水风险。使用五种不同的机器学习模型（MLMS）来评估洪水风险，其中包括决策树（DT），K-Nearest邻居（KNN），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。此外，还使用了14个不同的指数和2884个样本点来训练和测试模型，并通过高参数优化确保了比较中的公平性。为了解决样本数据集中的不确定性，使用洪水点来验证洪水风险分区图的合理性。该研究调查了不同洪水风险水平的驱动因素，重点是洪水区域，以确定最高风险地区的洪水风险机制。结果表明，KNN表现最好，并提供了模型中最合理的洪水风险价值。同时，使用KNN模型的平均得分降低，将曲线数（CN），距离河流距离（Dtriver）和建筑物密度（BD）确定为洪水风险的前三个重要因素。最后，这项研究扩大了机器学习在洪水风险评估中的应用，并加深了对洪水风险潜在机制的理解，并提供了对更好的洪水风险管理的看法。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
用于空中触觉接口的高声压级 PMUT 阵列
本文介绍了一种由压电微机械超声换能器 (pMUT) 阵列实现的空中触觉接口设备，该设备首次在 15 mm 距离处实现了前所未有的 2900 Pa 的高传输压力。该结构基于溅射铌酸钾钠 (K,Na)NbO 3 (KNN) 薄膜，具有高压电系数 (𝑒𝑒 31 ~ 8-10 C/m 2 )。由 15×15 双电极圆形隔膜组成的原型 KNN pMUT 阵列的谐振频率约为 92.4 kHz。测试结果显示，在 15 mm 外的自然焦点处，仅在 12 V pp 激励下，传输灵敏度就达到每伏 120.8 Pa/cm 2，这至少是之前报道的类似频率的 AlN pMUT 的 3 倍。此外，还实现了在人手掌上产生类似风的感觉的即时非接触式触觉刺激。因此，这项研究为人机界面应用（如消费电子产品和 AR/VR 系统）开发出一种具有高声输出压力的新型 pMUT 阵列提供了启示。关键词
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。
使用无线信号
摘要 - 物联网领域（IoT）中的杂货应用涉及跟踪人员和商品，其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配，也称为特征指纹方法，是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况，因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法，旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法，例如粒子群优化（PSO），高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器（RSSI）信号的噪声频谱，从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比，遗传算法（GA）/部分最小二乘（PLS）/K-Nearest邻居（KNN）方法可以达到92％的室内定位精度，同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中，当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时，总准确率可以达到95％，分辨率为16 cm。总体而言，我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法，例如WiFi，4G/5G，蓝牙低能（BLE）等。关键字 - 事物（IoT）本地化，粒子群优化（PSO）算法，部分最小二乘（PLS）算法，遗传算法（GA），智能定位
![arxiv：2503.04137V1 [CS.LG] 2025年3月6日 div>](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4c3f55801d995e756b2d4cc9371cda01b66db8e1.webp)
arxiv：2503.04137V1 [CS.LG] 2025年3月6日 div>
糖尿病是一种普遍存在的慢性疾病，全世界具有重大的健康和经济负担。早期的预测和诊断可以帮助有效地管理和预防并发症。本研究探讨了使用机器学习模型根据生活方式因素进行基于生活方式因素预测糖尿病的使用，该数据使用行为风险面对面监视系统（BRFSS）2015调查的数据。数据集由21种生活方式和与健康相关的特征组成，包括体育锻炼，饮食，心理健康和社会经济状况等方面。实施并评估了三种分类模型 - 决策树，K-Nearest邻居（KNN）和逻辑回归 - 以确定其预测性能。使用平衡的数据集对模型进行了训练和测试，并根据准确性，精度，召回和F1得分对其性能进行评估。结果表明，决策树，KNN和逻辑回归的精度分别为74％，72％和75％，在精确和召回方面具有不同的优势。这些发现突出了糖尿病预测中机器学习的潜力，并通过特征选择和合奏学习技术提出了改进。