基于深度学习的数据特征的提取与预测研究的开题报告.docx
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基于深度学习的多模态数据特征提取与选择方法研究的开题报告一、研究背景与意义随着互联网及物联网技术的不断发展,产生了大量的多模态数据,如图像、音频、文本等数据类型。多模态数据通常包含着丰富的信息和知识,但如何从这些复杂的数据中提取有价值的信息,是当前研究的重点和热点问题。目前,深度学习作为一种强大的模式识别技术,已被广泛用于多模态数据分析领域。其优势在于可以自动从数据中学习特征,并能够处理大规模、高维度的数据,同时也具有较强的泛化能力和鲁棒性。因此,深度学习在信息提取、分类、检索等任务中具有广泛应用前景。然
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基于数据挖掘的客流特征提取及公交调度优化研究的开题报告一、选题背景随着城市化的不断发展,城市交通面临越来越严峻的挑战。其中,公共交通作为城市交通的重要组成部分,对于城市发展和居民出行有着重要的作用。然而,随着城市规模的扩大和人口的增加,公共交通面临着诸多问题,其中客流调度是一个重要的问题。客流调度的不合理会导致滞后、拥堵等不良影响,影响乘客的出行体验。因此,本研究拟以数据挖掘为基础,从客流特征入手,提取客流规律,以此作为优化公交调度的依据,以解决公交调度中的客流管理问题。二、研究目的本研究的主要目的是通过