电力营销中的个性化推荐算法研究与应用

为提高电力行业的市场营销效益,本文对电力产品和服务的个性化推荐进行研究,以满足不同客户的需求。研究人员采用机器学习和数据挖掘技术,分析客户用电模式、历史消费数据和行为特征,构建个性化推荐模型。研究结果表明,该算法在提高市场营销精准度和客户满意度方面取得了显著成效,有助于优化电力产品和服务的推广策略,增加客户黏性和市场份额。本研究得到的研究成果,为电力行业提供了创新的营销手段,促进了业务的可持续发展,同时也给其他行业在个性化推荐领域提供了借鉴。

基于机器学习的遥机械臂震颤消除

实现远程操作机器人和人类操作者的同步是一项有意义且具有挑战性的任务,其中需要克服的关键问题之一是消除人类手部的生理性震颤。为了解决这个问题,使用两种机器学习方法对人手震颤进行预测以及消除,并且对两种机器学习方法进行性能比较。对震颤消除器的数学模型进行分析并确定模型的输入及输出,建立了一个基于机器学习的消颤器。通过仿真实验,得到两种机器学习方法的性能评估指标,最终确定基于宽度-增量学习系统的消颤器更加有效且性能理想。仿真实验表明:基于宽度-增量学习系统的消颤器展现了很好的回归能力、泛化能力和快速学习能力。