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数学建模

2024亚太杯中文赛

  • 参赛队员
    许致诚 阔宇鹏 司明皓
  • 比赛背景
    本项目利用数据分析和机器学习技术,挖掘影响洪水发生概率的关键因素,目标是构建高效、精准的洪水预警系统。通过对大规模数据的处理与建模,开发基于数据驱动的洪水预测模型,为洪水防控提供科学依据与有效预防措施。
  • 比赛内容
    项目团队结合扎实的机器学习理论和Python编程技能,采用K-Means聚类GRA、RFE等方法进行数据处理和特征筛选,识别与洪水风险相关的关键指标。随后,构建了随机森林(Random Forest)和梯度提升树(GBDT)模型,通过多模型集成提高预测准确性。最终,优化并应用BP神经网络(BP Neural Network)进行洪水概率预测,并使用Anderson-Darling检验验证预测结果的正态性,确保模型的可靠性和精确性。

2024Mother Cup

  • 参赛队员
    许致诚 阔宇鹏 司明皓
  • 比赛背景
    本项目致力于运用数据分析和深度学习技术,构建高效精准的甲骨文图像处理、特征提取与文字识别系统,为甲骨文研究与数字化保存提供创新解决方案,推动古文字的传承与现代化应用。
  • 比赛内容
    项目首先通过非局部均值去噪和小波变换等图像处理技术,显著提升图像质量,为后续建模奠定基础。接着,采用YOLOv8进行自动单字分割,并优化骨干网络,使其更适应甲骨文数据集。通过混淆矩阵计算,构建了包括准确率、召回率和F1分数的多维度评估体系,全面验证了模型的分割性能。由于数据集标签缺失,项目使用LabelImg工具进行手动标注,并分割为训练集和验证集进行初步训练。随后,基于优化后的模型权重实现批量自动标注,扩展数据集规模。最终,项目成功构建了高精度的甲骨文文字识别模型,为甲骨文的数字化研究和应用提供了强有力的技术支持。

Degree Thesis


Early Project

  • Proposal: Securing Billion Bluetooth Devices leveraging Learning-based Techniques
    Final year project (FYP).
    Hanlin Cai (Advisors: Zhezhuang Xu, Tozammel Hossain)
    The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024), Undergraduate Consortium.
    Vancouver, Canada. February, 2024.

  • Optimizing Traffic Sign Detection System Using Deep Residual Neural Networks Combined with Analytic Hierarchy Process Model
    Junior-year course design.
    Hanlin Cai, Zheng Li, Jiaqi Hu, Wei Hong Lim, Sew Sun Tiang, Mastaneh Mokayef, Chin Hong Wong
    The 28th International Conference on Artificial Life and Robotics.
    Beppu, Japan. February, 2023.
    Recommended for expanding publication in the Journal of Advances in Artificial Life Robotics (EI Compendex).

  • An IoT Garbage Monitoring System for Effective Garbage Management
    First-year course design.
    Hanlin Cai, Jiaqi Hu, Zheng Li, Wei Hong Lim, Mastaneh Mokayef, Chin Hong Wong
    The 4th International Conference on Computer Engineering, Network and Intelligent Multimedia
    Surabaya, Indonesia. November, 2022 (EI Compendex).