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RSS订阅原创 2022年第二届中国高校大数据挑战赛
本文基于某企业机械设备数据，研究了故障预测及成因分析方法。首先对数据进行了特征选择和预处理，发现转速、扭矩、使用时长和温度是影响故障的关键因素。针对数据不平衡问题，采用SMOTE方法进行处理。在故障预测方面，构建了CatBoost模型，通过交叉验证验证了模型性能。对于故障分类，采用AdaBoost模型，整体效果较好但部分类别预测精度有待提升。最后通过可视化分析，探讨了不同故障类别与各特征之间的关系，发现每种故障都在特定特征区间内频繁发生。研究结果为机械设备维护提供了数据支持。
2025-11-16 10:07:48
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原创 卷积神经网络中VGG13与LeNet-5模型
本文研究了卷积神经网络(CNN)中的VGG13和LeNet-5模型在CIFAR10数据集上的应用。首先介绍了CNN的基本原理，包括卷积层和池化层的作用，以及用于防止过拟合的Dropout算法。使用CIFAR10数据集作为实验数据，包含10类32×32彩色图像。通过数据归一化和降维处理后，建立了VGG13模型，包含5层卷积结构和全连接层，并采用Dropout优化性能。同时建立LeNet-5模型作为对比。实验结果表明，VGG13模型在参数数量和训练效果上优于LeNet-5模型，验证了深层CNN在图像分类任务中的
2025-11-16 00:01:38
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原创 生物群落进化的资源竞争模拟（二）
该研究构建了一个包含食物环境和生物种群的模拟系统。在食物环境构建部分，定义了食物的位置、营养值和被吃状态等属性，并实现了可视化显示。在生物种群构建部分，设定了个体的位置、年龄、速度、健康状态等属性，通过正态分布模拟年龄与能力的关系，并实现了种群的可视化。最后建立了生物与环境的交互关系，当生物个体进入食物范围内时判定为捕食成功，触发个体属性更新和食物状态刷新。整个系统通过Python和Pygame实现，展示了基础生态系统模拟的运行架构，为后续进化算法研究提供了实验平台。
2025-11-15 11:46:09
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原创 BP神经网络鸢尾花（底层逻辑一）
本文实现了一个不使用库函数的BP神经网络来分类鸢尾花数据集。通过三个中间层(ReLU激活)和一个输出层(Softmax)构建网络结构，采用前向传播计算输出，反向传播更新权重和偏置。训练过程中使用交叉熵损失函数，并将数据标准化和独热编码处理。实验结果显示，该网络在训练集和验证集上均达到较高的准确率。通过绘制训练过程中的误差曲线，可以直观观察模型的学习效果。该方法展示了BP神经网络的基本原理和实现过程。
2025-11-15 11:35:42
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原创 生物群落进化的资源竞争模拟（一）
本文介绍了模拟生物群落进化的项目实现思路。主要内容包括：1)基础环境构建，通过随机食物分布模拟自然环境；2)生命体属性设计，基于年龄增长、食物获取等基本生物特征构建健康值变化规则；3)整体发展路径，通过参数优化和种群扩展逐步完善模型。项目使用Python 3.10.9实现，借助Pygame等库创建800×600像素的模拟窗口，通过循环机制完成生物活动模拟。该模拟旨在建立简化的生物进化系统，为后续复杂生态研究提供基础框架。
2025-11-14 22:26:02
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原创 BDD100k转YOLOv5格式实战
本文介绍了将BDD100K数据集标注数据(JSON格式)转换为YOLOv5格式的Python脚本实现。该脚本主要功能包括：1) 处理训练集(train)和验证集(val)；2) 将JSON格式的边界框标注转换为YOLO格式(归一化中心坐标和宽高)；3) 支持10种常见目标类别转换；4) 自动处理数据不匹配问题；5) 生成对应的.txt标注文件。转换后的YOLO格式数据可按标准目录结构直接用于YOLOv5训练。
2025-11-14 22:08:30
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《算法分析与设计》课程设计指导书
2022-06-14
《最优切割问题》课程设计报告
2022-06-14
《最优切割问题》答辩PPT
2022-06-14
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