华为智联杯-无线程序设计大赛-软件挑战赛
我们队名为“搏一搏，单车变摩托”，AI算法任务在测试集上的准确率达到了98.4%（这也是我们没想到的，意外），拿到一个专项奖，但由于调度算法上没有考虑时间复杂度，一直在修改超时问题，最后一个小时封榜后才解决完超时问题，没有时间优化了，有遗憾有收获。
- 任务：将30720维度的帧信号分类为11个场景
使用PCA降维方法对训练集和测试集同时降维，使用降维后的数据训练，PCA降维后的最大维度数是样本数和特征数中的较小者，样本特征数为30720，赛方提供的训练样本数为5400，测试样本数为4200，因此我们用PCA将训练样本和测试样本降维为9600维度，然后使用CNN网络进行训练。我们发现模型文件中CNN1，和CNN3的效果较好，训练后通过集成学习投票的方式进行预测。我们比赛中最好的成绩是由三个CNN1模型和三个CNN3模型投票得到的。
- model：模型代码
- model.py：各种模型结构代码
- train_cnn1.py：训练CNN1
- train_cnn3.py：训练CNN3
- predict.py：通过多个模型投票预测