XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网格搜索
网格搜索优化客户流失预测的极限学习机方法
客户的行为特征，例如忠诚度状态和满意度标准，由于世界迅速变化而受到改变。因此，应在决策过程的每个步骤中有效地分析这些行为变化。客户流失分析涉及确定客户通过使用各种方法分析客户数据在情况之前倾向于离开情况的客户。这项研究的目的是开发一个基于学习机器的极端学习模型，以分析客户流失预测问题并确定改善模型性能的参数。网格搜索用于高参数调整。此外，还提出了修改的精度计算方法。在这项研究中，我们开发了基于幼稚的贝叶斯，k-nearest邻居和支持向量机方法的各种模型，并提供了每个模型性能的比较。根据获得的结果，使用拟议的极限学习机模型实现了93.1％的精度。”此外，提出的模型在解决研究问题方面非常有效，因为要确定的参数数量较少，从而减少了与其他模型的竞争。
基于结构性脑 MRI 图像、网格搜索优化和卷积神经网络诊断自闭症谱系障碍
本研究提出了一种基于 sMRI 的自闭症自动诊断模型。该模型由两个基本阶段组成。第一阶段是预处理阶段，包括删除不清楚的图像、应用 Canny 边缘检测 (CED) 算法识别图像边缘、裁剪图像到系统所需的大小，最后使用数据增强将图像放大五倍。数据增强方法不应影响图像中的辨别力（例如颜色），而且由于它适用于自闭症谱系障碍 (ASD) 和正常发育 (TD) 两组，因此在执行时要小心谨慎，以免对数据造成任何操纵。在第二阶段，将网格搜索优化 (GSO) 算法应用于系统中使用的深度卷积神经网络 (DCNN)，以获得最佳超参数。因此，基于 sMRI 的 ASD 诊断方法实现了 100% 的出色成功率。通过五折交叉验证测试验证了所提模型的可靠性，并通过与最近的研究和广泛使用的预训练模型的比较证明了其优越性。
通过与网格搜索超级参数使用深CNN的脑肿瘤MR图像分类的多类分类框架
活检标本的摘要组织病理学分析仍用于诊断和对当今脑肿瘤进行分类。可用的程序是侵入性的，耗时的，并且倾向于人为错误。要克服这些缺点，需要实施完全自动化的深度学习模型，以将脑肿瘤分为多个类别。将肿瘤分为五个类别，例如正常肿瘤，神经胶质瘤肿瘤，脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤和转移性肿瘤等五个类别，其精度为92.98％。使用网格搜索优化方法，立即分配了建议的CNN框架的所有关键超级参数。Alex Net，Inception V3，Res Net -50，VGG -16和Google -Net都是最先进的CNN模型的示例，这些示例与建议的CNN模型进行了比较。使用庞大的公开临床数据集，产生了令人满意的分类结果。医师和放射科医生可以使用建议的CNN模型来确认其首次筛查脑肿瘤多分类。关键词：多分类，CNN模型，网格搜索技术，超级参数优化
补充材料抗议
插入中包含的插补方法均已先前已开发，测试和广泛使用（Chilimoniuk等人。2024; Hastie等。2000; Pantanowitz和Marwala，2009年； Stekhoven等。2011; Troyanskaya等。2001; van Buuren等。 1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2001; van Buuren等。1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。1999; van Buuren等。2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2006; van Buuren等。2011; Wright和Ziegler，2017年）。如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。
基于UWB室内定位系统中的基于XGBoost的多类NLOS通道
超宽带（UWB）基于位置的服务中的视力（NLOS）识别技术准确的非线识别技术对于无人机通信和自动导航等应用至关重要。然而，使用二进制分类（LOS/NLOS）的当前方法过多地简化了现实世界中的复杂性，具有有限的概括和对变化室内环境的适应性，从而降低了定位的准确性。本研究提出了一个极端的梯度提升（XGBOOST）模型，以识别多级NLOS条件。我们使用网格搜索和遗传算法优化模型。最初，网格搜索方法用于确定整数超参数的最有利值。为了实现优化的模型配置，遗传算法用于微调浮点高参数。模型评估利用了使用Qorvo DW1000 UWB设备获得的广泛的现实测量数据集，涵盖了各种室内场景。实验结果表明，我们提出的XGBoost在开源数据集中达到了99.47％的最高总体准确度，精度为99％，召回99％，F-SCORE为99％。此外，基于本地数据集，该模型的性能最高，精度为96％，精度为96％，召回97％，F评分为97％。与文献中当前的机器学习方法相反，该建议模型提高了分类精度，并有效地解决了NLOS/LOS识别作为多类传播通道。这种方法提供了一种强大的解决方案，具有在各种数据集类型和环境中的概括和适应性，以提供更可靠，准确的室内定位技术。
从人类脑电图解码个性化运动皮层兴奋状态
图 1. 用于优化每个参与者个性化分类器的分析程序。原始 EEG 数据经过频谱分析。计算 MEP 振幅并通过中值分割分为小 MEP 和大 MEP。之后，通过拟合 100 个不同的 lambda 值和 168 个不同的特征数的 LDA 分类器执行 5 倍交叉验证网格搜索，并按重要性顺序添加特征。然后，选择每个参与者表现最佳的交叉验证分类器，并使用交叉验证期间获得的每个预测类的真实 MEP 振幅计算预测的 MEP 振幅调制。对于每个参与者，在优化和分类循环中训练和测试 16,800 个分类器，这在标准笔记本电脑上需要约 4 分钟。
稳健混合光子晶体腔设计和制造的补充材料
通过改变横截面积、周期性和填充因子，我们可以对可能的晶胞进行网格搜索。在图 S.1B 中，我们绘制了正文中腔 C 1 的镜像晶胞的完整准 TE 能带图。为了使发射器耦合到腔体，有必要移动能带，使得导模存在于目标频率。这可以通过修改晶胞的周期性来实现，同时保持所有其他参数不变。如图 S.1C 所示，降低孔的周期性会将准 TE 模式移至更高的频率。腔体孔的数量和从镜像区域到腔体的啁啾的函数形式决定了引入的缺陷模式的绝热性。我们使用二次啁啾函数，其中腔体区域中给定晶胞的周期性由下式给出
随机森林和网格搜索的Mantik分析杂志...
这项研究重点是实施随机的森林和网格搜索算法，以早日检测糖尿病，旨在使用技术现代化和增强医学实践。所提出的模型的准确性为77.06％，精度为71.43％，召回47.30％，错误分类误差为22.94％。与其他数据挖掘算法的比较分析，包括决策树，无网格搜索的随机森林以及CAT Boost，表明带有网格搜索算法的随机森林表现优于其他森林。通过利用网格搜索，随机森林算法的准确性增加了2.03％。这些发现表明机器学习在早期糖尿病检测中的潜在有效性。虽然研究提供了有希望的结果，但数据集大小和所使用的检测变量的数量存在局限性。未来的研究应探索较大的数据集和替代算法，以进一步提高准确性并帮助早期发现糖尿病。
随机森林和网格搜索的Jurnal Mantik分析...
这项研究重点是实施随机的森林和网格搜索算法，以早日检测糖尿病，旨在使用技术现代化和增强医学实践。所提出的模型的准确性为77.06％，精度为71.43％，召回47.30％，错误分类误差为22.94％。与其他数据挖掘算法的比较分析，包括决策树，无网格搜索的随机森林以及CAT Boost，表明带有网格搜索算法的随机森林表现优于其他森林。通过利用网格搜索，随机森林算法的准确性增加了2.03％。这些发现表明机器学习在早期糖尿病检测中的潜在有效性。虽然研究提供了有希望的结果，但数据集大小和所使用的检测变量的数量存在局限性。未来的研究应探索较大的数据集和替代算法，以进一步提高准确性并帮助早期发现糖尿病。