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    (三) 规则统计引擎规则统计引擎基于数学统计方法开发,在一个周期内(如分钟、小时、天),对规则抽取完成的字段采用Kohonen聚类、K-means聚类、线性回归、Logistic 模型、关联统计等方法进行计算统计,形成安全事件。(四) 规则判断引擎规则判断引擎根据统计结果进行危险
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  • 境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译
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    神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。
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