算法開(kāi)放型政府的憲法保障問(wèn)題畢業(yè)論文【附代碼】

算法開(kāi)放型政府的憲法保障問(wèn)題研究主要內(nèi)容：本研究將探討算法在開(kāi)放型政府中的應(yīng)用及其憲法保障。首先，分析開(kāi)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(duì)政府決策的影響，探討相關(guān)法律與政策。通過(guò)案例分析，評(píng)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(jìn)算法在公共事務(wù)中的應(yīng)用。文檔說(shuō)明：本文闡述了政務(wù)算法、智慧政府、算法開(kāi)放、開(kāi)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(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示。算法開(kāi)放型政府的憲法保障問(wèn)題研究通過(guò)優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細(xì)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(lái)源，最后附上了相關(guān)的參考文獻(xiàn)，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問(wèn)，或者科研方面的問(wèn)題，可以通過(guò)文檔最后的微信直接聯(lián)系本團(tuán)隊(duì)。核心思路目前，電子政務(wù)已初步實(shí)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(dòng)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(gè)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(shì)感知、服務(wù)機(jī)器人、在線(xiàn)客服等領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用，對(duì)提升政府服務(wù)效率和有效應(yīng)對(duì)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(shí)興的技術(shù)問(wèn)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(guān)念、規(guī)范結(jié)構(gòu)與規(guī)制手段。近年來(lái)，世界各國(guó)均在持續(xù)加強(qiáng)算法監(jiān)管與治理，要求算法設(shè)計(jì)者、使用者落實(shí)透明、公平、不得歧視等要求，并對(duì)算法可問(wèn)責(zé)性進(jìn)行積極探索。在數(shù)據(jù)開(kāi)放與算法透明立法方面，美國(guó)是加強(qiáng)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放和合作共享的首倡者和實(shí)踐者，我國(guó)聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人工智能領(lǐng)域也在持續(xù)發(fā)力。打造算法開(kāi)放型政府的價(jià)值是多元全面的，有利于貫徹公平正義等價(jià)值理念，有利于實(shí)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(shí)代提質(zhì)增效。20世紀(jì)中期以來(lái)，政府信息公開(kāi)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(guó)開(kāi)啟了開(kāi)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(kāi)放的主要媒介與表現(xiàn)形式的不同，可以將開(kāi)放型政府劃分為1.0、2.0、3.0三個(gè)階段，并分別以政府信息公開(kāi)、數(shù)字開(kāi)放共享、算法開(kāi)放透明作為三個(gè)階段的主要特征與核心內(nèi)涵。隨著智慧政府的深入實(shí)踐，構(gòu)建算法開(kāi)放型政府，要將數(shù)字政府規(guī)制的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向?qū)φ?wù)算法及其權(quán)力的規(guī)制，取代過(guò)去以數(shù)據(jù)安全和個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)為主的規(guī)制方式。算法開(kāi)放型政府具有豐富而深刻的內(nèi)涵，從線(xiàn)下開(kāi)放向線(xiàn)上開(kāi)放轉(zhuǎn)變，由政務(wù)行政內(nèi)容開(kāi)放向技術(shù)支撐行為開(kāi)放轉(zhuǎn)變;由政務(wù)數(shù)據(jù)原料開(kāi)放向政務(wù)數(shù)據(jù)“加工方法”開(kāi)放;從知情權(quán)、表達(dá)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(kāi)放型政府十分必要，是以開(kāi)放透明刺破算法“黑箱”，推動(dòng)數(shù)字政務(wù)公開(kāi)的現(xiàn)實(shí)需要，切實(shí)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(shí)代建設(shè)發(fā)展的時(shí)代潮流。建設(shè)算法開(kāi)放型政府具有深刻而通透的理論基礎(chǔ)，從開(kāi)放型政府理論、全過(guò)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(kāi)放型政府夯實(shí)了理論基座。算法開(kāi)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(shí)定規(guī)則基礎(chǔ)之上，具有嚴(yán)密且豐富的規(guī)范意涵。數(shù)據(jù)開(kāi)放構(gòu)成算法開(kāi)放型政府的基礎(chǔ)質(zhì)料，算力開(kāi)放為算法開(kāi)放型政府提供基本支撐，算法開(kāi)放構(gòu)成算法開(kāi)放型政府的核心機(jī)制，算據(jù)、算力、算法構(gòu)成算法開(kāi)放型政府的基本規(guī)范要素。算法開(kāi)放型政府成為一個(gè)系統(tǒng)解決政務(wù)算法及其智慧政府有關(guān)問(wèn)題的規(guī)范模型，逐步成為數(shù)字法治政府的深刻實(shí)踐，逐步演化為政務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)放、披露源代碼或原理、算法可解釋等算法透明機(jī)制，不斷強(qiáng)化完善技術(shù)性正當(dāng)程序、聽(tīng)取陳述與申辯、保障公眾的算法自決等算法決策參與機(jī)制，持續(xù)深化政務(wù)算法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、算法驗(yàn)證與審計(jì)、算法問(wèn)責(zé)等政務(wù)算法監(jiān)督機(jī)制，同時(shí)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(jìn)政務(wù)算法開(kāi)放共享成為新的時(shí)代命題與建設(shè)開(kāi)放型政府的應(yīng)有之義。從目前來(lái)看，算法開(kāi)放型政府不斷強(qiáng)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(guò)算法的開(kāi)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(guò)程監(jiān)督智慧政府決策。同時(shí)，算法開(kāi)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(jìn)公平與正義、強(qiáng)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(jià)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(shí)風(fēng)險(xiǎn)，積極規(guī)避了智慧政府的異化風(fēng)險(xiǎn)與不利影響，確保政務(wù)算法實(shí)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(gè)較為初級(jí)的階段，帶來(lái)快捷高效的政府決策與治理的同時(shí)，面臨著新生事物野蠻生長(zhǎng)的陣痛與無(wú)序，帶來(lái)了算法“黑箱”、算法歧視、算法共謀等負(fù)面效應(yīng)。特別是，政務(wù)算法面臨著由輔助決策走向自動(dòng)決策、由復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)走向復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)，由規(guī)制對(duì)象向權(quán)力主體嬗變等新形勢(shì)，給算法開(kāi)放型政府建設(shè)提供了新的課題與難題。由于算法的機(jī)器優(yōu)勢(shì)、架構(gòu)優(yōu)勢(shì)和嵌入優(yōu)勢(shì)，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(shí)挑戰(zhàn)、第三方力量的深度介入等，為建設(shè)開(kāi)放型政府帶來(lái)了現(xiàn)實(shí)的技術(shù)障礙。同時(shí)，算法與人工智能時(shí)代也是一場(chǎng)關(guān)于思維方式的革命，公眾對(duì)政務(wù)算法的理解面臨知識(shí)困難、社會(huì)公眾對(duì)參與政務(wù)算法熱情不夠、官僚利益凌駕于公共價(jià)值之上，智慧政府現(xiàn)實(shí)環(huán)境的轉(zhuǎn)變，從知識(shí)、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(kāi)放的法律制度體系不完善等障礙，為算法開(kāi)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(yáng)光下運(yùn)行，建設(shè)算法開(kāi)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(kāi)放治理模型。要通過(guò)打造綜合治理模式、“基本權(quán)利的功能體系”等角度來(lái)明確和豐富智慧政府的義務(wù)，平衡公民權(quán)利—國(guó)家義務(wù)之間的關(guān)系，優(yōu)化公民權(quán)利—國(guó)家義務(wù)模型，進(jìn)一步推進(jìn)算法開(kāi)放型政府的完善與升級(jí)。積極推進(jìn)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(jìn)敏捷治理，推動(dòng)綜合化治理和精細(xì)化治理齊頭并進(jìn)，著力構(gòu)建全過(guò)程算法開(kāi)放的政府運(yùn)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(shí)代高度復(fù)雜的公共問(wèn)題。要將治理重心由算法技術(shù)轉(zhuǎn)向算法權(quán)力，正確認(rèn)識(shí)算法權(quán)力運(yùn)行機(jī)制，豐富對(duì)公眾算法賦權(quán)，強(qiáng)化對(duì)政府算法權(quán)力的監(jiān)督制約，適當(dāng)擴(kuò)大政務(wù)算法主體的義務(wù)，修正政務(wù)算法的價(jià)值取向與適用機(jī)制，將政務(wù)自動(dòng)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(jì)措施以對(duì)抗算法權(quán)力的侵害。立足公民數(shù)字基本權(quán)利，對(duì)應(yīng)公民數(shù)字基本權(quán)利的防御權(quán)功能，促進(jìn)政府切實(shí)履行消極義務(wù)，限制政務(wù)算法決策干涉自由，堅(jiān)持重大自動(dòng)化決策法律保留，禁止算法裁量權(quán)的濫用，不過(guò)多干預(yù)公民能夠自由實(shí)現(xiàn)的數(shù)字生活。同時(shí)，對(duì)應(yīng)公民基本權(quán)利的受益權(quán)功能，要求國(guó)家基于法律積極作為，創(chuàng)造條件，提供保障，提升社會(huì)公眾算法知識(shí)與技能，強(qiáng)化濫用政務(wù)算法的救濟(jì)與問(wèn)責(zé)，讓國(guó)家成為促進(jìn)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(jià)值保障功能出發(fā)，強(qiáng)化元規(guī)則嵌入政務(wù)算法，將倫理規(guī)則寫(xiě)入具體算法;完善全程信息公開(kāi)，保障公眾知情權(quán);健全技術(shù)性正當(dāng)程序，保障相對(duì)人參與權(quán);健全風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制，保障相對(duì)人合法權(quán)益等，建立一整套既有針對(duì)性又有可操作性的制度體系，切實(shí)構(gòu)建與數(shù)字基本權(quán)利相對(duì)應(yīng)的客觀(guān)價(jià)值秩序與制度性保障體系，進(jìn)一步規(guī)范政務(wù)算法的實(shí)施路徑，強(qiáng)化政務(wù)算法的救濟(jì)與可問(wèn)責(zé)，建立起事前、事中、事后全方位的算法信息公開(kāi)與參與制度，不斷提升算法開(kāi)放型政府建設(shè)水平。全面建設(shè)數(shù)字法治政府是國(guó)家重大戰(zhàn)略部署，要以算法法治為核心推動(dòng)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(guò)程。要深刻認(rèn)識(shí)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(guó)與網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的現(xiàn)實(shí)選擇，是促進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代價(jià)值倫理的必然要求，是推進(jìn)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(shí)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(jìn)建設(shè)數(shù)字法治政府的規(guī)范路徑。本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫(xiě)作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%算法開(kāi)放型政府的憲法保障問(wèn)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(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)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(cè)試集上進(jìn)行評(píng)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(gè)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(píng)估最佳個(gè)體在測(cè)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f(wàn)unctionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵?fù)p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(jiàn)算法與模型應(yīng)用本團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫(xiě)作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)目與課題交流?？稍L(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)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(kù)存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車(chē)1.10優(yōu)化覆蓋1.11車(chē)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(kù)調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計(jì)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(jià)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(wú)人機(jī)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(yùn)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(jìng)價(jià)優(yōu)化1.42庫(kù)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?jī)?yōu)化1.46冷庫(kù)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(xiàn)效率優(yōu)化2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類(lèi)與預(yù)測(cè)2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類(lèi)2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.2SVM支持向量機(jī)分類(lèi)2.1.3XGBOOST分類(lèi)2.1.4BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.6RF隨機(jī)森林分類(lèi)2.1.7KNN分類(lèi)2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.9LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.11GRU門(mén)控循環(huán)單元分類(lèi)2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)分類(lèi)2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類(lèi)2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.18DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)2.1.21OVO多分類(lèi)支持向量機(jī)2.1.22Adaboost分類(lèi)2.1.23CatBoost分類(lèi)2.1.24LightGBM分類(lèi)2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(lèi)(ART)2.1.26離散選擇模型分類(lèi)(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.2機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)2.2.1ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.4BF粒子濾波預(yù)測(cè)2.2.5DKELM回歸預(yù)測(cè)2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測(cè)2.2.9GMDN預(yù)測(cè)2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.11GRU門(mén)控循環(huán)單元預(yù)測(cè)2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測(cè)2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測(cè)2.2.19TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.20XGBoost回歸預(yù)測(cè)2.2.21模糊預(yù)測(cè)2.2.22奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動(dòng)平均模型預(yù)測(cè)2.2.24Prophet模型時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.25LightGBM回歸預(yù)測(cè)2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測(cè)2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測(cè)2.2.28Transformer時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測(cè)2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測(cè)2.2.31自編碼器預(yù)測(cè)2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測(cè)2.2.33BiLSTM雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)2.2.39LSTM長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)2.2.40模型集成預(yù)測(cè)2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2.2.42多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)CPI指數(shù)預(yù)測(cè)PM2.5濃度預(yù)測(cè)SOC預(yù)測(cè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)車(chē)位預(yù)測(cè)蟲(chóng)情預(yù)測(cè)帶鋼厚度預(yù)測(cè)電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)腐蝕率預(yù)測(cè)故障診斷預(yù)測(cè)光伏功率預(yù)測(cè)軌跡預(yù)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)匯率預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)加熱爐爐溫預(yù)測(cè)價(jià)格預(yù)測(cè)交通流預(yù)測(cè)居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)糧食溫度預(yù)測(cè)氣溫預(yù)測(cè)清水值預(yù)測(cè)失業(yè)率預(yù)測(cè)用電量預(yù)測(cè)運(yùn)輸量預(yù)測(cè)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)預(yù)測(cè)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫(kù)存需求預(yù)測(cè)員工離職預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)金融欺詐檢測(cè)社交媒體情緒預(yù)測(cè)自然災(zāi)害預(yù)測(cè)圖像分割預(yù)測(cè)視頻行為預(yù)測(cè)心電異常預(yù)測(cè)腦電波分類(lèi)汽車(chē)故障預(yù)測(cè)智能家居用電量預(yù)測(cè)3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測(cè)3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類(lèi)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(píng)價(jià)3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識(shí)別3.13.1表盤(pán)識(shí)別3.13.2車(chē)道線(xiàn)識(shí)別3.13.3車(chē)輛計(jì)數(shù)3.13.4車(chē)輛識(shí)別3.13.5車(chē)牌識(shí)別3.13.6車(chē)位識(shí)別3.13.7尺寸檢測(cè)3.13.8答題卡識(shí)別3.13.9電器識(shí)別3.13.10跌倒檢測(cè)3.13.11動(dòng)物識(shí)別3.13.12二維碼識(shí)別3.13.13發(fā)票識(shí)別3.13.14服裝識(shí)別3.13.15漢字識(shí)別3.13.16紅綠燈識(shí)別3.13.17虹膜識(shí)別3.13.18火災(zāi)檢測(cè)3.13.19疾病分類(lèi)3.13.20交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21卡號(hào)識(shí)別3.13.22口罩識(shí)別3.13.23裂縫識(shí)別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測(cè)3.13.26旗幟識(shí)別3.13.27青草識(shí)別3.13.28人臉識(shí)別3.13.29人民幣識(shí)別3.13.30身份證識(shí)別3.13.31手勢(shì)識(shí)別3.13.32數(shù)字字母識(shí)別3.13.33手掌識(shí)別3.13.34樹(shù)葉識(shí)別3.13.35水果識(shí)別3.13.36條形碼識(shí)別3.13.37溫度檢測(cè)3.13.38瑕疵檢測(cè)3.13.39芯片檢測(cè)3.13.40行為識(shí)別3.13.41驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42藥材識(shí)別3.13.43硬幣識(shí)別3.13.44郵政編碼識(shí)別3.13.45紙牌識(shí)別3.13.46指紋識(shí)別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫(xiě)3.17圖像增強(qiáng)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(wèn)題（TSP）4.1.1單旅行商問(wèn)題（TSP）4.1.2多旅行商問(wèn)題（MTSP）4.2車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP）4.2.1車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP）4.2.2帶容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（CVRP）4.2.3帶容量+時(shí)間窗+距離車(chē)輛路徑問(wèn)題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車(chē)輛路徑問(wèn)題（DCVRP）4.2.5帶距離的車(chē)輛路徑問(wèn)題（DVRP）4.2.6帶充電站+時(shí)間窗車(chē)輛路徑問(wèn)題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車(chē)輛路徑問(wèn)題（MDVRP）4.2.9同時(shí)取送貨的車(chē)輛路徑問(wèn)題（SDVRP）4.2.10帶時(shí)間窗+容量的車(chē)輛路徑問(wèn)題（TWCVRP）4.2.11帶時(shí)間窗的車(chē)輛路徑問(wèn)題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題4.4機(jī)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(mài)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(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無(wú)人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無(wú)人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無(wú)人機(jī)集群仿真4.6.5無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無(wú)人機(jī)編隊(duì)4.6.7無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無(wú)人機(jī)任務(wù)分配4.7無(wú)人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車(chē)路徑規(guī)劃4.9多目標(biāo)路徑規(guī)劃4.10動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時(shí)路徑更新4.12混合動(dòng)力汽車(chē)路徑規(guī)劃4.13高速公路車(chē)輛協(xié)調(diào)4.14礦山運(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉(cāng)儲(chǔ)路徑規(guī)劃5語(yǔ)音處理5.1語(yǔ)音情感識(shí)別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語(yǔ)音編碼5.5語(yǔ)音處理5.6語(yǔ)音分離5.7語(yǔ)音分析5