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鸡生长性状相关SH3RF2、LncFAM及IGF2BP1基因SV变异的聚合效应分析
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作者 刘阳 马浩翔 +9 位作者 王文韬 刘树立 唐燕飞 蒋华连 苏立燧 韩瑞丽 刘小军 田亚东 王香南 李转见 《中国家禽》 北大核心 2025年第1期8-14,共7页
试验旨在对生长性状大效应基因SH3RF2、LncFAM及IGF2BP1的3个突变位点进行聚合效应分析,选出最优组合基因型。试验以鸡7个群体(固始-安卡F2代资源种群、AA肉鸡、哈伯德肉鸡、科宝肉鸡、817肉鸡、广西金陵麻鸡和卢氏绿壳蛋鸡)中的2228个... 试验旨在对生长性状大效应基因SH3RF2、LncFAM及IGF2BP1的3个突变位点进行聚合效应分析,选出最优组合基因型。试验以鸡7个群体(固始-安卡F2代资源种群、AA肉鸡、哈伯德肉鸡、科宝肉鸡、817肉鸡、广西金陵麻鸡和卢氏绿壳蛋鸡)中的2228个个体为研究对象,检测三个基因位点的基因型变异,利用F2资源群和广西金陵麻鸡研究鸡SH3RF2、LncFAM及IGF2BP1基因的遗传效应,对三个基因组合位点的聚合效应进行分析。结果显示:在分析群体中共有54种可能的组合基因型,通过基因型频率和生长性状关联分析发现,在7个群体中,等位基因Sh-I、Lnc-I和Ig-L1的频率均明显高于Sh-D、Lnc-D、Ig-L2及Ig-W;在F2资源群体和广西金陵麻鸡中,IIIIL1L1基因型在三个基因聚合效应中具有较高的基因频率和较高的体重。结果表明,在提高生长性状方面,IIIIL1L1基因型既能提高体重,又有较高的基因型频率,可以作为选择推荐联合标记。 展开更多
关键词 生长性状 SH3rf2基因 LncFAM基因 IGF2BP1基因 聚合效应 关联分析
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基于I-GWO改进RF的开关柜状态诊断算法
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作者 盛连军 周超杰 +3 位作者 陈侃 杨欢红 常俊飞 陈经伟 《智慧电力》 北大核心 2025年第1期38-44,61,共8页
针对当前大规模同类开关柜设备评价效率低、误报率高的问题,提出了一种基于优化灰狼算子(I-GWO)改进随机森林(RF)的智能诊断模型。首先,构建了同类开关柜设备状态评价指标体系;然后,采用优化灰狼算子对随机森林模型的关键参数进行寻优,... 针对当前大规模同类开关柜设备评价效率低、误报率高的问题,提出了一种基于优化灰狼算子(I-GWO)改进随机森林(RF)的智能诊断模型。首先,构建了同类开关柜设备状态评价指标体系;然后,采用优化灰狼算子对随机森林模型的关键参数进行寻优,并利用佳点集理论对优化灰狼算子的初始种群进行优化;最后,为实现降维分析,采用Pearson分析法进行特征的相关性分析及优选。案例分析表明,本文提出的模型可实现开关柜状态的智能高效诊断,准确率和召回率均较高,优于传统的机器学习算法。 展开更多
关键词 GWO rf 开关柜 智能诊断 Pearson分析法
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基于多频超声和GWO-RF算法的绝缘油击穿电压预测研究
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作者 俞华 刘宏 +2 位作者 王璇 梁基重 李帅 《绝缘材料》 北大核心 2025年第1期130-136,共7页
绝缘油是电抗器内部重要的绝缘介质,击穿电压是评估其绝缘特性的关键指标,与绝缘油的品质状态密切相关。本文共选取155组电抗器绝缘油进行实验,分别进行击穿电压的测定和多频超声信号在油样中传播衰减后信号的采集,分析多频超声声学参... 绝缘油是电抗器内部重要的绝缘介质,击穿电压是评估其绝缘特性的关键指标,与绝缘油的品质状态密切相关。本文共选取155组电抗器绝缘油进行实验,分别进行击穿电压的测定和多频超声信号在油样中传播衰减后信号的采集,分析多频超声声学参数和击穿电压之间的幅频响应、相频响应之间的关系,并基于多频超声检测技术提出结合灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)优化随机森林算法(random forest algorithm,RF)的击穿电压预测方法。结果表明:GWO-RF绝缘油击穿电压预测模型的预测值与实际值的平均相对误差为4.04%,预测准确率达到95.96%,相较于优化前的RF绝缘油击穿电压预测模型准确率提升了20.25%。结合多频超声检测技术和GWO-RF建立的并联电抗器绝缘油击穿电压预测模型,对击穿电压的预测具有可行性。 展开更多
关键词 绝缘油 击穿电压 多频超声 GWO-rf
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Passive Integrated Sensing and Communication Scheme Based on RF Fingerprint Information Extraction for Cell-Free RAN
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作者 Yu Jingxuan Zeng Fan +4 位作者 Li Jiamin Liu Feiyang Zhu Pengcheng Wang Dongming You Xiaohu 《China Communications》 2025年第1期171-181,共11页
This paper investigates how to achieve integrated sensing and communication(ISAC)based on a cell-free radio access network(CF-RAN)architecture with a minimum footprint of communication resources.We propose a new passi... This paper investigates how to achieve integrated sensing and communication(ISAC)based on a cell-free radio access network(CF-RAN)architecture with a minimum footprint of communication resources.We propose a new passive sensing scheme.The scheme is based on the radio frequency(RF)fingerprint learning of the RF radio unit(RRU)to build an RF fingerprint library of RRUs.The source RRU is identified by comparing the RF fingerprints carried by the signal at the receiver side.The receiver extracts the channel parameters from the signal and estimates the channel environment,thus locating the reflectors in the environment.The proposed scheme can effectively solve the problem of interference between signals in the same time-frequency domain but in different spatial domains when multiple RRUs jointly serve users in CF-RAN architecture.Simulation results show that the proposed passive ISAC scheme can effectively detect reflector location information in the environment without degrading the communication performance. 展开更多
关键词 CF-RAN ISAC passive sensing rf fingerprinting
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基于PSO-RF的妊娠母猪日饲喂量预测算法研究
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作者 凌丽 樊晓宇 +3 位作者 岳宝昌 谭飞飞 胡俊泽 任国栋 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2025年第1期44-52,共9页
日饲喂量对妊娠期母猪繁殖性能具有较大影响,对于保障母猪健康、胎儿生长发育具有重要意义。为了精准控制日饲喂量,针对粒子群算法(PSO)各阶段搜索能力不均衡的问题,引入一种非线性递减惯性权重策略对PSO算法进行改进,并用改进的粒子群... 日饲喂量对妊娠期母猪繁殖性能具有较大影响,对于保障母猪健康、胎儿生长发育具有重要意义。为了精准控制日饲喂量,针对粒子群算法(PSO)各阶段搜索能力不均衡的问题,引入一种非线性递减惯性权重策略对PSO算法进行改进,并用改进的粒子群优化随机森林回归算法(PSO-RF)精确预测妊娠母猪日饲喂量,精准控制智能饲喂器的饲料投放。该算法融合随机森林的高准确性和粒子群算法的参数寻优能力强的特性,通过优化决策树的数量和最大深度来提升预测性能。结果表明,PSO-RF算法取得的决定系数R^(2)值达到0.9814,相较于RF算法、SVM支持向量机和BP神经网络分别提升了1.19%、2.30%和3.25%。PSO-RF算法在预测妊娠母猪日饲喂量方面具有更高的精准度,有助于提高养猪场管理的智能化水平,降低生产成本,提升养猪场养殖效益,具有一定实际应用价值。 展开更多
关键词 妊娠母猪 日饲喂量 随机森林回归算法 粒子群优化算法 PSO-rf
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基于RSIV-RF模型的凉山州泥石流易发性评价 被引量:2
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作者 饶姗姗 冷小鹏 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期275-287,共13页
针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发... 针对随机森林(RF)模型进行泥石流易发性评价过程中存在连续型因子依靠主观意识分级、随机选取的非泥石流样本准确度较低等问题,以位于四川西南部的凉山彝族自治州为研究区,提出基于统计学先验模型抽样的随机森林对研究区进行泥石流易发性评价分区。利用累计灾害频率等曲线的相对变化对连续型因子进行分级处理;采用粗糙集理论(RS)和信息量法(IV)计算加权信息量值,划定极低和低易发性区并从中选择负样本数据。通过袋外误差(OOB)变化曲线确定RF模型的最佳树棵数n_estimators和分裂特征数max_features,随后构建加权信息量-随机森林(RSIV-RF)模型预测凉山州泥石流易发性。进一步地,与从全区随机选择非泥石流样本的RF模型开展对比研究。结果表明,训练集和测试集下RSIV-RF模型的准确度分别为0.89,0.83,且对应的ROC曲线的AUC值分别为0.920,0.895,均高于单独的RF模型;RSIV-RF绘制的泥石流易发性评价图与历史灾害分布较为一致,较高和高易发性等级区域占研究区面积比为18.625%,包含了78.57%的泥石流点。性能评估和易发性统计结果均表明基于RSIV-RF能够解决单独模型存在的非泥石样本采样不准确的问题,其泥石流易发性预测精度更高,在凉山州地区泥石流易发性评价研究中具有较好的适应性。 展开更多
关键词 随机森林(rf) 不平衡数据集 加权信息量(RSIV) 泥石流 RSIV-rf模型 凉山州 易发性评价
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基于RFFAD_DeepSVDD的低功耗蓝牙欺骗攻击检测技术
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作者 闫廷聚 曹琰 王依菁 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期380-387,共8页
针对现有低功耗蓝牙(BLE)欺骗攻击检测技术准确率低的问题,提出了一种基于异常指纹的BLE欺骗攻击检测技术,将攻击者的射频指纹作为异常数据,把欺骗攻击检测建模为异常检测问题;设计了一种基于深度支持向量描述(Deep Support Vector Data... 针对现有低功耗蓝牙(BLE)欺骗攻击检测技术准确率低的问题,提出了一种基于异常指纹的BLE欺骗攻击检测技术,将攻击者的射频指纹作为异常数据,把欺骗攻击检测建模为异常检测问题;设计了一种基于深度支持向量描述(Deep Support Vector Data Description,DeepSVDD)的异常指纹检测模型——RFFAD_DeepSVDD,并使用残差单元构建网络模型,有效缓解了机器学习异常检测算法非线性特征提取不足的问题。采用预训练自编码器获取最优初始化参数,极大增强了模型边界决策能力。在异常检测实验中,该模型准确率达到95.47%,相比基于机器学习的异常检测模型平均提升8.92%;在欺骗攻击检测实验中,该方法相比现有欺骗攻击检测技术在攻击节点运动与静止状态下均表现出更好的性能,能够准确检测并识别出中间人攻击、冒充攻击、重连接欺骗攻击3种欺骗攻击。 展开更多
关键词 BLE 欺骗攻击 射频指纹 异常检测 DeepSVDD
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基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究 被引量:3
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作者 白莲 刘平 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期192-197,207,共7页
地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分... 地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分析已发生地铁车站洪涝灾害的案例,采用文献综述结合专家访谈的方法,构建地铁车站洪涝灾害初始变量集;然后,利用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,计算初始变量重要性并完成变量分类正确率排序,从初始变量集中筛选出重要变量;最后,建立DNN神经网络预测模型,并以筛选出的重要变量作为输入样本,训练DNN神经网络,完成对地铁车站洪涝灾害的预测。研究结果表明:(1)变量选择可提高预测模型精度,与初始变量集的DNN神经网络预测模型相比,数据筛选后的DNN神经网络预测模型准确率提高了4.36%;(2)RF-RFE和DNN神经网络算法结合具有良好的效果,预测模型准确率为88.1%,F1分数为0.9。 展开更多
关键词 地铁车站 随机森林(rf)算法 递归特征消除(rfE) 洪涝灾害 神经网络
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基于VPNRS-RF的飞机液压系统故障诊断模型 被引量:2
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作者 李耀华 王签签 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第2期255-260,共6页
针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压... 针对飞机液压系统故障诊断特征值冗余难以精准获取和准确率不高的问题,提出一种基于变精度邻域粗糙集(Variable Precision Neighborhood Rough Set,VPNRS)和随机森林(Random Forest,RF)相结合的特征选择算法,并以此为基础建立飞机液压系统故障诊断模型。VPNRS-RF算法主要是利用随机森林算法分别对变精度邻域和模糊熵粗糙集约简后的特征进行重要度排序,再次筛选后确定最优特征子集,使用最优特征子集对在线贯序极限学习机(OSELM)分类模型进行训练,从而提高故障信息获取准确率。最后以飞机起落架收放系统为例进行仿真研究,验证了VPNRS-RFOSELM模型的优越性。 展开更多
关键词 VPNRS-rf OSELM 液压系统 特征选择 最优特征子集
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基于改进KNN-RF的信息补全算法
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作者 张烈平 陈耀 +2 位作者 郑新鹏 卢海钊 张翠 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期74-80,共7页
针对室内指纹定位指纹库数据在实际环境中存在数据缺失导致定位误差大的问题,本文提出了一种改进距离公式的K近邻-随机森林的信息补全算法。首先,采用高斯滤波对收集的指纹数据进行预处理,去除干扰数据项,提高数据可靠性。其次,在将指... 针对室内指纹定位指纹库数据在实际环境中存在数据缺失导致定位误差大的问题,本文提出了一种改进距离公式的K近邻-随机森林的信息补全算法。首先,采用高斯滤波对收集的指纹数据进行预处理,去除干扰数据项,提高数据可靠性。其次,在将指纹数据划分为训练集和测试集的基础上,采用结合欧氏距离和曼哈顿距离的KNN算法获得近邻集合样本,随后用RF算法对近邻集合训练进行优化,再把各个决策树的预测结果取平均值,得到缺失数据的预测值。最后,将改进的补全算法与KNN、改进的KNN、RF和KNN-RF补全算法进行对比。实验结果表明,本文的改进补全算法的预测准确率和精度均优于其他算法,预测的准确率达91.3%。同时本文补全算法的指纹库平均定位误差为1.82 m,相较于其他补全算法的指纹库定位误差降低了1.6%~7.2%,定位性能更好。 展开更多
关键词 室内定位 KNN rf 指纹数据库 信息补全
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基于LSTM-RF的电动钻机绞车齿轮箱故障诊断
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作者 刘光星 马一豪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期156-162,230,共8页
针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型。首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的... 针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型。首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的输入。然后,通过随机森林处理非线性和高维数据以及对特征的分类,以实现对齿轮不同故障状态的识别。最后,利用电动钻机绞车齿轮箱运行过程中的实时数据,建立了一个包含多种齿轮故障类型的综合数据集。试验结果表明,LSTM齿轮故障诊断准确率为94.67%,RF齿轮故障诊断准确率为94.34%,支持向量机齿轮故障诊断准确率为82.00%,K近邻齿轮故障诊断准确率88.33%,而融合模型LSTM-RF在齿轮故障诊断准确率方面达到了98.33%,克服了单一模型的局限性,提高了诊断准确性。研究表明了融合模型具有更优的电动钻机绞车齿轮箱故障诊断能力。 展开更多
关键词 电动钻机 齿轮箱 故障诊断 长短期记忆网络(LSTM) 随机森林(rf)算法
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基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警
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作者 王军武 何娟娟 +3 位作者 宋盈辉 刘一鹏 陈兆 郭婧怡 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高... 为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 展开更多
关键词 随机森林(rf) 蛙跳算法(SFLA) 支持向量机(SVM) 装配式建筑 高空作业 不安全行为
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基于RF-GA的热磨机生产参数优化方法
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作者 陈光伟 杨凯 +2 位作者 许威 黄鹤飞 王丙军 《林业机械与木工设备》 2024年第6期42-48,共7页
热磨机是纤维板生产中最重要的设备之一;热磨机的综合能耗在纤维板生产的整体能源消耗中占比显著,优化生产参数以降低热磨机能耗一直是纤维板生产的要求之一。以华北某纤维板企业采集的数据为依据,针对影响比能耗(SEC)和纤维质量(QF)的... 热磨机是纤维板生产中最重要的设备之一;热磨机的综合能耗在纤维板生产的整体能源消耗中占比显著,优化生产参数以降低热磨机能耗一直是纤维板生产的要求之一。以华北某纤维板企业采集的数据为依据,针对影响比能耗(SEC)和纤维质量(QF)的多个生产参数,用粒子群算法优化的BP神经网络、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)建立比能耗和纤维质量预测模型,经对比确定最佳比能耗和纤维质量预测模型;后基于最佳预测模型构建生产参数优化模型,采用遗传算法(GA)对其求解得到最佳生产参数,以此提出基于RF-GA模型的热磨机生产参数优化方法。结果表明,热磨机各生产参数之间存在较强耦合关系,且与比能耗和纤维质量为非线性关联;粒子群算法对机器学习算法中超参数的优化是必要的,可以有效降低机器学习算法误差;选取5组不同纤维质量下的数据,采用建立的热磨机生产参数优化方法优化后,比能耗平均下降6.9kW·h/t、降幅为5.22%。该研究验证了RF-GA热磨机生产参数优化方法的可行性,能够应用于生产参数的优化,有效地实现节能降耗的目标,并为热磨机生产参数的设定提供依据。 展开更多
关键词 热磨机 节能 优化 生产参数 粒子群算法 rf-GA
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Multitap RF Canceller with Single LMS Loop for Adaptive Co-Site Broadband Interference Cancellation
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作者 Jiang Yunhao Liu Zhipeng +4 位作者 Yuan Lei Xu Anfei Wang Hang Zhao Nan Wu Minghu 《China Communications》 SCIE CSCD 2024年第9期179-197,共19页
With the development of wireless communication technology,an urgent problem to be solved is co-site broadband interference on independent communication platforms such as satellites,space stations,aircrafts and ships.A... With the development of wireless communication technology,an urgent problem to be solved is co-site broadband interference on independent communication platforms such as satellites,space stations,aircrafts and ships.Also,the problem of strong selfinterference rejection should be solved in the co-time co-frequency full duplex mode which realizes spectrum multiplication in 5G communication technology.In the research of such interference rejection,interference cancellation technology has been applied.In order to reject multipath interference,multitap double LMS(Least Mean Square)loop interference cancellation system is often used for cancelling RF(Radio Frequency)domain interference cancelling.However,more taps will lead to a more complex structure of the cancellation system.A novel tap single LMS loop adaptive interference cancellation system was proposed to improve the system compactness and reduce the cost.In addition,a mathematical model was built for the proposed cancellation system,the correlation function of CP2FSK(Continuous Phase Binary Frequency Shift Keying)signal was derived,and the quantitative relationship was established between the correlation function and the interference signal bandwidth and tap delay differential.The steadystate weights and the expression of the average interference cancellation ratio(ICR)were deduced in the scenes of LOS(Line of Sight)interference with antenna swaying on an independent communication platform and indoor multipath interference.The quantitative relationship was deeply analyzed between the interference cancellation performance and the parameters such as antenna swing,LMS loop gain,and interference signal bandwidth,which was verified by simulation experiment.And the performance of the proposed interference cancellation system was compared with that of the traditional double LMS loop cancellation system.The results showed that the compact single LMS loop cancellation system can achieve an average interference rejection capability comparable to the double LMS loop cancellation system. 展开更多
关键词 co-site broadband interference delay matching rf interference cancellation single LMS loop
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融合改进RF算法的人体姿态识别方法在运动训练领域的应用
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作者 温博 《计算机测量与控制》 2024年第7期267-273,共7页
对人体姿态识别及现代智能化工程设计成为人机交互领域的重要研究方向进行了研究;在实现更高效、智能的人体姿态识别中,采用了基于DBSCAN-RF算法的分类训练器,同时对RF算法加以改进,引入了HD-SMOTE方法;该方法的技术创新和独特之处在于... 对人体姿态识别及现代智能化工程设计成为人机交互领域的重要研究方向进行了研究;在实现更高效、智能的人体姿态识别中,采用了基于DBSCAN-RF算法的分类训练器,同时对RF算法加以改进,引入了HD-SMOTE方法;该方法的技术创新和独特之处在于结合了密度聚类和随机森林的优点,能够有效地处理带有噪声的数据集,并具有较高的计算效率和可扩展性;通过实验测试,DBSCAN-RF算法的识别召回率最高达到了98.64%,相比于传统的RF算法、K-means-RF以及Mean-shift-RF算法,其数值分别增加了6.37%、4.28%、3.95%;同时,DBSCAN-RF算法在跌倒和正常走路的识别召回率分别达到了95.31%和96.48%;此外,DBSCAN-RF算法的测试时间均低于62 ms;经实际应用满足了现代智能化的人体姿态识别工程上的应用,为现代智能化的人体姿态识别提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 DBSCAN-rf 分类训练器 人体姿态识别 现代智能化工程
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多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性仿真
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作者 张丽 马利祥 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期83-87,共5页
工程机械是建筑工程的关键设备,其可靠性的高低直接影响到工程的生产效率,为了给项目工程提供可靠性较高的机械设备,提出多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性分析方法。构建工程机械设备等效模型,确定工程机械设备的组成结... 工程机械是建筑工程的关键设备,其可靠性的高低直接影响到工程的生产效率,为了给项目工程提供可靠性较高的机械设备,提出多尺度数据条件下基于优化RF算法的工程机械可靠性分析方法。构建工程机械设备等效模型,确定工程机械设备的组成结构与材料,模拟工程机械设备工作流程,确定可靠性影响因素。采集工程机械设备多尺度数据,利用优化RF算法,通过决策树构建、特征提取等步骤,识别工程机械设备工作状态。计算工程机械可靠性指标的具体取值,实现工程机械的可靠性分析。通过仿真测试实验得出结论:与传统分析方法相比,优化设计方法的机械可靠性分析误差降低了0.033,通过可靠性分析方法的应用能够有效提升工程产品的生产合格率,由此证明优化设计方法在分析精度和应用性能方面具有明显优势。 展开更多
关键词 多尺度数据条件 优化rf算法 工程机械设备 可靠性分析
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金属物体RF感应电压的危害与测量
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作者 张坤元 陈久春 张嘉 《安全与电磁兼容》 2005年第4期34-35,50,共3页
金属物体RF感应电压对人员和燃油都有危害。常规RF电压表不能方便、精确地测量金属物体RF感应电压。为配合GJB5046《舰艇金属物体感应电压测量方法》和HJB34-90《舰船电磁兼容规范》的贯彻执行而研制的金属物体RF感应电压测试仪,其频率... 金属物体RF感应电压对人员和燃油都有危害。常规RF电压表不能方便、精确地测量金属物体RF感应电压。为配合GJB5046《舰艇金属物体感应电压测量方法》和HJB34-90《舰船电磁兼容规范》的贯彻执行而研制的金属物体RF感应电压测试仪,其频率响应指标和幅度精度指标均符合标准要求,且使用方便,重复性好。 展开更多
关键词 电磁辐射 金属物体 rf感应电压 rf感应电压危害 rf感应电压测量 感应电压 测量方法 rf 危害 精度指标
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无线传感网络中一种基于RF-GAN模型的入侵检测算法
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作者 黄俊萍 《长沙大学学报》 2024年第2期23-28,共6页
针对现有无线传感网络入侵检测算法存在的效率低、精度差等问题,提出基于RFGAN模型的无线传感网络入侵检测算法。首先,采集无线传感网络运行数据,通过去噪、缺失补偿等步骤,完成对原始数据的预处理;然后,利用RF-GAN模型提取无线传感网... 针对现有无线传感网络入侵检测算法存在的效率低、精度差等问题,提出基于RFGAN模型的无线传感网络入侵检测算法。首先,采集无线传感网络运行数据,通过去噪、缺失补偿等步骤,完成对原始数据的预处理;然后,利用RF-GAN模型提取无线传感网络运行特征;最后,通过提取特征与检测标准的匹配,得出网络入侵检测结果。理论分析及实验结果表明:优化设计方法的入侵类型误检率明显更低,入侵数据量检测误差为0.015GB,相较于现有检测算法具有一定优势。 展开更多
关键词 rf-GAN模型 无线传感网络 网络入侵检测 特征提取
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基于RF-RNN模型的DNS隐蔽信道检测方法
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作者 冯燕茹 《信息与电脑》 2024年第3期158-160,共3页
为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类... 为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类,通过深度学习方法挖掘更高阶的特征表示。实验结果表明,与单一模型相比,该方法在检测准确性和健壮性方面均取得了显著提升。 展开更多
关键词 域名系统(DNS) 随机森林(rf) 循环神经网络(RNN)
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基于DBSCAN-RF洪水分类的洪水预报应用研究 被引量:1
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作者 甘甜 郑英 +3 位作者 蒋云钟 赵红莉 贺君彦 段浩 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第3期77-89,共13页
【目的】洪水分类预报能有效提高洪水预报准确性,为防灾减灾工作提供科学依据。【方法】针对分类因子和分类算法优选问题,以海河流域徒骇河宫家闸上游为例进行研究,(1)充分考虑产汇流影响因素与洪水特征,选取洪峰流量、洪水总量、时段... 【目的】洪水分类预报能有效提高洪水预报准确性,为防灾减灾工作提供科学依据。【方法】针对分类因子和分类算法优选问题,以海河流域徒骇河宫家闸上游为例进行研究,(1)充分考虑产汇流影响因素与洪水特征,选取洪峰流量、洪水总量、时段洪量、洪水历时、起历时、落历时、峰度、偏度、涨水仰角、落水仰角、C_(s)、C_(v)、前3 d面雨量、前10 d面雨量、累计面雨量及最大面雨量等16维分类因子,使用主成分投影法(Principal Component Analysis,PCA)对分类因子降维提高计算效率;(2)基于密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)-随机森林(Random Forest,RF)算法进行洪水分类,减少对分类先验知识的依赖,提高了分类精度;(3)在徒骇河流域进行了方法应用,选择适用于半干旱半湿润地区的超渗-蓄满同时作用的产流模型及单位线汇流模型进行洪水分类预报研究,分别针对各类洪水进行模型率定。【结果】结果表明:轮廓系数为0.7015,表明DBSCAN算法聚类效果理想,基于RF算法的洪水分类准确率为91.67%,分类效果理想;经洪水分类预报,NSE系数均高于0.8,分类预报结果优于直接预报。【结论】结果说明:基于DBSCAN-RF洪水分类的洪水预报能较好地反映研究区域洪水演进过程,为研究区域洪水预报及防灾减灾工作提供依据。 展开更多
关键词 历史洪水 洪水分类 洪水预报 密度聚类(DBSCAN) 随机森林(rf)
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