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目的 从数据科学基础理论出发,通过探索基于机器学习的平面公益广告效果评价模型,实现对平面公益广告设计的效果评价。方法 对平面公益广告图像数据集进行切分(7∶3),并对广告图像特征进行多维度提取,随后采用随机森林叠加多层感知机和XGBoost算法构建集成分类模型,并经训练得到广告效果强弱分类评价模型。结果 测试结果显示,在训练集的F1值为1.0时,该模型在测试集的F1值可达0.897 6,能对广告效果做出正确评价。结论 基于机器学习的多特征融合、多模型集成模型能够实现对平面公益广告效果的准确评价,为平面公益广告效果评价提供一种新方法。 相似文献
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为了满足增材制造专用镍基高温合金成分优化设计需求,采用机器学习(machine learning, ML)和抗裂因子筛选相结合的综合设计策略开发了新型镍基高温合金。热力学计算结果表明,该合金凝固温度范围窄,在临界温度区间内凝固速度快,且收缩总应变及最大应变速率很小,表现出良好的凝固特性。利用选区激光熔化技术制备了新型合金,在成形试样的纵截面和横截面金相中未发现明显裂纹,合金表现出良好的抗裂性能。通过热处理工艺优化,合金在900℃时效后γ′相分数达到44.6%,组织内未见任何TCP相析出,实现了镍基高温合金在增材制造中抗裂性与力学性能的平衡。提出的综合设计策略可为增材制造领域中新材料的快速研发提供新的思路。 相似文献