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LSSVM算法中,听到“算法”两个字,基本就可以确定其起源于机器学习领域了。
在这个领域中,虽然各类算法千般妖娆,万种风情。
但是,机器学习,最终还是要落实到“学习”二字。
只要落实到这里,那就一定在李峥的射程范围之内了。
实际上,就连其基础原理也与李峥学习无异。
李峥,发动脑筋,做很多份卷子,继而完善知识点,以达到无论做什么样的高考卷,都能拿到730+的分数。
这便是一次完整的李峥学习,其目的是通过高考,并且排在林逾静上面。
而机器,运用某种数学模型,推测很多份火箭发射数据,继而完善计算方法,以达到无论拿到怎样的火箭参数,都能推测、诊断出故障,且准确率高于95%。
这便是一次完整的机器学习,其目的是找出故障点,保证火箭发射的成功率。
可即便原理如此简单,机器学习却依旧是精深的领域。
没办法,难点全在算法上。
还以李峥学习为例。
在不考虑学魔加成的情况下,其效率和结果,取决于李峥的智商和学习方法,简称学法。
那么在相同的时间内,把李峥、林逾静和刘新放在一起学习。
那结果必然是天差地别的。
一方面,大家智商不同,刘新可能学了还不如不学。
另一方面,大家方法也不同,林逾静这种偷奸耍滑的人,无论面对什么知识,都一定能想出比较脏的学法。
因此在通常情况下,三人最终的成绩都会是——
林逾静≥李峥>>>>>……>>>>>刘新。
在这个过程中,智商相当于机器的计算能力,学习方法也就相当于算法。
而CPU算力这种事,是有专门人去忙的,只要喊着“AMD,YES!”,CPU就会瞬间变强。
其余的重头戏,也就通通集中在算法上了。
LSSVM也只是其中比较流行的一种,除去传统的语音、图像识别等领域外,其在核电站、石油化工、系统控制等领域的故障检测中,也逐渐有所应用。
但在航天系统,暂时还是以传统模式和专家系统为主。
系统内,自然有研究这个方向的院所。
问题就是黄二已经通过了他们的检测。
这就说明他们的算法,并没有察觉到现有的故障。
这当然不是说他们的算法就是刘新算法,再差再差,也得是……差不多祁英男那种程度吧。
既然眼前有机会,不如试着用林逾静的脏脑筋搞一搞。
“计划就是这样,不过现成的LSSVM工具包直接拿来用效果可能不会太好,还要针对火箭数据做一些优化,所以才找到了PSO粒子群优化。”李峥放下碗筷,平心静气说道,“你知道,我搞什么东西都要把所有原理弄明白的,算法本身的一些数学问题,有点难啃。”
“等等哦,我问问你沈老师。”林逾静拿起手机摆弄了一番,等了半分钟后,转头冲李峥笑道,“果然,你说的这个十一所早就有人做了,他们大概有四五种算法吧,应该包括这个什么什么SM。”
“……”李峥面皮一颤。
“唔哈……”林逾静掩着嘴蔑视过来,“就你这个样子,好像发现了什么了不得的事情一样,好像一个民科哦。”