理论方法

智能优化算法理论

高频数据、混频数据建模理论

自适应数据分解理论

分位数回归与机器学习结合

深度学习、生成对抗网络、图神经网络

应用领域

1.旅游方面

基于极限学习机的客流量预测研究

基于深度学习的客流量预测与舆情分析

基于图神经网络的智慧旅游推荐系统

旅游大数据可视化分析

2.图像分类

基于生成对抗网络的图像分类研究

基于深度学习的图像分类研究

基于深度森林的图像分类研究

3.医疗方面

基于深度学习的脑电信号识别研究

基于深度学习的基因数据分类研究

基于图神经网络的蛋白质与分子交互预测

基于深度森林的糖尿病视网膜病变诊断研究

4.故障诊断

基于机器学习的滚动轴承故障诊断研究

基于变分模态分解和深度森林的轴承故障诊断研究

5.经济金融

基于机器学习的比特币价格预测

基于机器学习的股票价格预测

基于非对称GARCH-MIDAS模型的原油价格波动预测

6.推荐系统

基于图神经网络的智慧旅游推荐系统

基于图神经网络的电子购物推荐系统

基于深度学习的推荐系统