算法開放型政府的憲法保障問題畢業(yè)論文【附代碼】

算法開放型政府的憲法保障問題研究主要內(nèi)容：本研究將探討算法在開放型政府中的應(yīng)用及其憲法保障。首先，分析開放型政府的概念及其在現(xiàn)代治理中的重要性。接著，研究算法對政府決策的影響，探討相關(guān)法律與政策。通過案例分析，評估算法的透明度與公正性。希望本研究為政府治理提供新的思路，促進算法在公共事務(wù)中的應(yīng)用。文檔說明：本文闡述了政務(wù)算法、智慧政府、算法開放、開放型政府、基本權(quán)利、功能體系、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。算法開放型政府的憲法保障問題研究通過優(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。核心思路目前，電子政務(wù)已初步實現(xiàn)，智慧政府建設(shè)正在全面深化，數(shù)字政務(wù)決策、服務(wù)、治理從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向自動化、智能化加速變遷。算法在數(shù)字政府和公共管理服務(wù)的各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括但不限于在數(shù)據(jù)分析、行政審批、輔助決策、應(yīng)急處置、態(tài)勢感知、服務(wù)機器人、在線客服等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用，對提升政府服務(wù)效率和有效應(yīng)對復(fù)雜數(shù)字政務(wù)環(huán)境起到了積極作用。算法與人工智能既是一種時興的技術(shù)問題，也是一種系統(tǒng)的法治現(xiàn)象，深刻改變了我們傳統(tǒng)的法治觀念、規(guī)范結(jié)構(gòu)與規(guī)制手段。近年來，世界各國均在持續(xù)加強算法監(jiān)管與治理，要求算法設(shè)計者、使用者落實透明、公平、不得歧視等要求，并對算法可問責(zé)性進行積極探索。在數(shù)據(jù)開放與算法透明立法方面，美國是加強政府?dāng)?shù)據(jù)開放和合作共享的首倡者和實踐者，我國聚焦數(shù)字經(jīng)濟和人工智能領(lǐng)域也在持續(xù)發(fā)力。打造算法開放型政府的價值是多元全面的，有利于貫徹公平正義等價值理念，有利于實現(xiàn)技術(shù)向善向上目標(biāo)，有利于提升智慧政府法治化水平，有利于助力人工智能時代提質(zhì)增效。20世紀(jì)中期以來，政府信息公開與公眾參與成為衡量法治政府建設(shè)的重要指標(biāo)，世界各國開啟了開放型政府建設(shè)的浪潮。從行政手段的拓展與變遷，依據(jù)政府開放的主要媒介與表現(xiàn)形式的不同，可以將開放型政府劃分為1.0、2.0、3.0三個階段，并分別以政府信息公開、數(shù)字開放共享、算法開放透明作為三個階段的主要特征與核心內(nèi)涵。隨著智慧政府的深入實踐，構(gòu)建算法開放型政府，要將數(shù)字政府規(guī)制的重點轉(zhuǎn)向?qū)φ?wù)算法及其權(quán)力的規(guī)制，取代過去以數(shù)據(jù)安全和個人數(shù)據(jù)保護為主的規(guī)制方式。算法開放型政府具有豐富而深刻的內(nèi)涵，從線下開放向線上開放轉(zhuǎn)變，由政務(wù)行政內(nèi)容開放向技術(shù)支撐行為開放轉(zhuǎn)變;由政務(wù)數(shù)據(jù)原料開放向政務(wù)數(shù)據(jù)“加工方法”開放;從知情權(quán)、表達權(quán)、參與權(quán)、監(jiān)督權(quán)等不斷拓展到共享權(quán)、發(fā)展權(quán)、自決權(quán);由傳統(tǒng)正當(dāng)程序向技術(shù)性正當(dāng)程序升華，不斷直擊數(shù)字政府與智慧政府的核心。建設(shè)算法開放型政府十分必要，是以開放透明刺破算法“黑箱”，推動數(shù)字政務(wù)公開的現(xiàn)實需要，切實保障公民數(shù)字權(quán)利的必然要求，提升政府決策科學(xué)化、民主化、法治化的必由之路，順應(yīng)數(shù)字時代建設(shè)發(fā)展的時代潮流。建設(shè)算法開放型政府具有深刻而通透的理論基礎(chǔ)，從開放型政府理論、全過程人民民主理論、數(shù)字人權(quán)理論、技術(shù)性正當(dāng)程序原理等為構(gòu)建算法開放型政府夯實了理論基座。算法開放型政府不僅是一種治理理念與構(gòu)想，也是立足于現(xiàn)有法律法規(guī)實定規(guī)則基礎(chǔ)之上，具有嚴密且豐富的規(guī)范意涵。數(shù)據(jù)開放構(gòu)成算法開放型政府的基礎(chǔ)質(zhì)料，算力開放為算法開放型政府提供基本支撐，算法開放構(gòu)成算法開放型政府的核心機制，算據(jù)、算力、算法構(gòu)成算法開放型政府的基本規(guī)范要素。算法開放型政府成為一個系統(tǒng)解決政務(wù)算法及其智慧政府有關(guān)問題的規(guī)范模型，逐步成為數(shù)字法治政府的深刻實踐，逐步演化為政務(wù)數(shù)據(jù)開放、披露源代碼或原理、算法可解釋等算法透明機制，不斷強化完善技術(shù)性正當(dāng)程序、聽取陳述與申辯、保障公眾的算法自決等算法決策參與機制，持續(xù)深化政務(wù)算法風(fēng)險評估、算法驗證與審計、算法問責(zé)等政務(wù)算法監(jiān)督機制，同時立足于智慧政府向著綜合化、協(xié)同化發(fā)展的新階段，推進政務(wù)算法開放共享成為新的時代命題與建設(shè)開放型政府的應(yīng)有之義。從目前來看，算法開放型政府不斷強化在公共服務(wù)、輔助或自主決策、應(yīng)急預(yù)警、行政流程再造等領(lǐng)域的應(yīng)用，通過算法的開放共享，讓公民、法人、非法人組織參與政務(wù)算法決策，并全過程監(jiān)督智慧政府決策。同時，算法開放型政府具有鮮明的規(guī)范特征與成效，在數(shù)字世界促進公平與正義、強化自由與平等、保障秩序與安全、提升效率與發(fā)展等法的價值方面發(fā)揮了重要的作用，極大地矯正了政務(wù)算法的現(xiàn)實風(fēng)險，積極規(guī)避了智慧政府的異化風(fēng)險與不利影響，確保政務(wù)算法實現(xiàn)結(jié)果公平正義。政務(wù)算法與人工智能在數(shù)字政府、公共服務(wù)方面的應(yīng)用仍然處在一個較為初級的階段，帶來快捷高效的政府決策與治理的同時，面臨著新生事物野蠻生長的陣痛與無序，帶來了算法“黑箱”、算法歧視、算法共謀等負面效應(yīng)。特別是，政務(wù)算法面臨著由輔助決策走向自動決策、由復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)走向復(fù)雜社會系統(tǒng)，由規(guī)制對象向權(quán)力主體嬗變等新形勢，給算法開放型政府建設(shè)提供了新的課題與難題。由于算法的機器優(yōu)勢、架構(gòu)優(yōu)勢和嵌入優(yōu)勢，政務(wù)算法“黑箱”化的重大障礙、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全保障的現(xiàn)實挑戰(zhàn)、第三方力量的深度介入等，為建設(shè)開放型政府帶來了現(xiàn)實的技術(shù)障礙。同時，算法與人工智能時代也是一場關(guān)于思維方式的革命，公眾對政務(wù)算法的理解面臨知識困難、社會公眾對參與政務(wù)算法熱情不夠、官僚利益凌駕于公共價值之上，智慧政府現(xiàn)實環(huán)境的轉(zhuǎn)變，從知識、心理、愿望等全方位制造了公民參與政務(wù)算法的障礙。更為關(guān)鍵的是，由于核心的法律和憲法原則受到數(shù)字技術(shù)洪流的沖擊，算法法律關(guān)系中主體的客體化傾向明顯，加劇權(quán)利—權(quán)力關(guān)系失衡，算法法律責(zé)任經(jīng)常性逃逸，正當(dāng)法律程序失靈效應(yīng)顯現(xiàn)，政務(wù)算法開放的法律制度體系不完善等障礙，為算法開放型政府建設(shè)蒙上了一層法治陰影。打破算法“黑箱”，讓“權(quán)力+技術(shù)”綜合體在陽光下運行，建設(shè)算法開放型政府是必由之路，有助于完善政府治理模式，有助于提升政府公共服務(wù)履職效能，有助于提升算法技術(shù)向善向上水平。要基于公民知情權(quán)、參與權(quán)、監(jiān)督權(quán)、發(fā)展權(quán)、自決權(quán)等公民基本權(quán)利，構(gòu)建政務(wù)算法開放治理模型。要通過打造綜合治理模式、“基本權(quán)利的功能體系”等角度來明確和豐富智慧政府的義務(wù)，平衡公民權(quán)利—國家義務(wù)之間的關(guān)系，優(yōu)化公民權(quán)利—國家義務(wù)模型，進一步推進算法開放型政府的完善與升級。積極推進政務(wù)算法綜合治理，建立健全多元共治體系，提升協(xié)同治理能力水平，積極推進敏捷治理，推動綜合化治理和精細化治理齊頭并進，著力構(gòu)建全過程算法開放的政府運行模式，更好地發(fā)揮技術(shù)手段便捷靈活作用，高效精準(zhǔn)地回應(yīng)數(shù)字時代高度復(fù)雜的公共問題。要將治理重心由算法技術(shù)轉(zhuǎn)向算法權(quán)力，正確認識算法權(quán)力運行機制，豐富對公眾算法賦權(quán)，強化對政府算法權(quán)力的監(jiān)督制約，適當(dāng)擴大政務(wù)算法主體的義務(wù)，修正政務(wù)算法的價值取向與適用機制，將政務(wù)自動化決策置于法律的監(jiān)管之下，賦予充分的數(shù)據(jù)權(quán)利和救濟措施以對抗算法權(quán)力的侵害。立足公民數(shù)字基本權(quán)利，對應(yīng)公民數(shù)字基本權(quán)利的防御權(quán)功能，促進政府切實履行消極義務(wù)，限制政務(wù)算法決策干涉自由，堅持重大自動化決策法律保留，禁止算法裁量權(quán)的濫用，不過多干預(yù)公民能夠自由實現(xiàn)的數(shù)字生活。同時，對應(yīng)公民基本權(quán)利的受益權(quán)功能，要求國家基于法律積極作為，創(chuàng)造條件，提供保障，提升社會公眾算法知識與技能，強化濫用政務(wù)算法的救濟與問責(zé)，讓國家成為促進人們享受便利數(shù)字生活的積極力量。更為關(guān)鍵的是，要從基本權(quán)利的價值保障功能出發(fā)，強化元規(guī)則嵌入政務(wù)算法，將倫理規(guī)則寫入具體算法;完善全程信息公開，保障公眾知情權(quán);健全技術(shù)性正當(dāng)程序，保障相對人參與權(quán);健全風(fēng)險控制機制，保障相對人合法權(quán)益等，建立一整套既有針對性又有可操作性的制度體系，切實構(gòu)建與數(shù)字基本權(quán)利相對應(yīng)的客觀價值秩序與制度性保障體系，進一步規(guī)范政務(wù)算法的實施路徑，強化政務(wù)算法的救濟與可問責(zé)，建立起事前、事中、事后全方位的算法信息公開與參與制度，不斷提升算法開放型政府建設(shè)水平。全面建設(shè)數(shù)字法治政府是國家重大戰(zhàn)略部署，要以算法法治為核心推動數(shù)字法治政府建設(shè)，將算法法治貫穿數(shù)字法治政府建設(shè)全過程。要深刻認識全面建設(shè)數(shù)字法治政府的重大意義，是建設(shè)數(shù)字中國與網(wǎng)絡(luò)強國的現(xiàn)實選擇，是促進大數(shù)據(jù)時代價值倫理的必然要求，是推進治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要手段。要統(tǒng)籌數(shù)字化與法治化，統(tǒng)籌發(fā)展與安全，統(tǒng)籌自由與秩序，統(tǒng)籌共享與共治，深刻把握數(shù)字法治政府的深刻內(nèi)涵。要夯實數(shù)字法律規(guī)則體系，健全公民數(shù)字權(quán)利保障體系，完善數(shù)字政府監(jiān)管體系，拓展數(shù)字政府綜合治理體系，全面推進建設(shè)數(shù)字法治政府的規(guī)范路徑。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;%算法開放型政府的憲法保障問題研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=389;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=389;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=389;%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=389;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=389;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)：交叉熵損失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。可訪問官網(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