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Efficient strategies for leave-one-out cross validation for genomic best linear unbiased prediction 被引量:3
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作者 Hao Cheng Dorian J.Garrick Rohan L.Fernando 《Journal of Animal Science and Biotechnology》 SCIE CAS CSCD 2017年第3期733-737,共5页
Background: A random multiple-regression model that simultaneously fit all allele substitution effects for additive markers or haplotypes as uncorrelated random effects was proposed for Best Linear Unbiased Predictio... Background: A random multiple-regression model that simultaneously fit all allele substitution effects for additive markers or haplotypes as uncorrelated random effects was proposed for Best Linear Unbiased Prediction, using whole-genome data. Leave-one-out cross validation can be used to quantify the predictive ability of a statistical model.Methods: Naive application of Leave-one-out cross validation is computationally intensive because the training and validation analyses need to be repeated n times, once for each observation. Efficient Leave-one-out cross validation strategies are presented here, requiring little more effort than a single analysis.Results: Efficient Leave-one-out cross validation strategies is 786 times faster than the naive application for a simulated dataset with 1,000 observations and 10,000 markers and 99 times faster with 1,000 observations and 100 markers. These efficiencies relative to the naive approach using the same model will increase with increases in the number of observations.Conclusions: Efficient Leave-one-out cross validation strategies are presented here, requiring little more effort than a single analysis. 展开更多
关键词 leave-one-out cross validation GBLUP
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应用地基激光雷达三维点云数据构建长白落叶松树干削度方程 被引量:3
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作者 种雨丝 何培 +1 位作者 张兹鹏 姜立春 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期69-75,共7页
使用地基激光雷达(TLS)三维点云数据提取的落叶松干形数据,构建树干削度方程,为落叶松干形精准预测提供依据。以吉林省一面山林场和杨木林林场落叶松人工林为研究对象,获取71株落叶松点云信息,并提取树干干形数据。选择简单、可变指数... 使用地基激光雷达(TLS)三维点云数据提取的落叶松干形数据,构建树干削度方程,为落叶松干形精准预测提供依据。以吉林省一面山林场和杨木林林场落叶松人工林为研究对象,获取71株落叶松点云信息,并提取树干干形数据。选择简单、可变指数、三角函数和分段函数等9个基础削度方程进行比较,利用分位数回归和广义加性模型方法构建削度方程。结果表明:在9个基础削度方程中,Bi(2000)削度方程的拟合效果最好,多重共线性指标条件数也小于100;Bi(2000)基础削度方程构建的分位数回归模型,在9个分位点(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)处均能收敛,其中在τ=0.5的分位点处的拟合效果最好,略优于非线性回归的拟合结果。在以相对直径为因变量,以相对高的平方根、胸径的平方和树高为自变量的广义加性削度方程中,6种光滑样条函数(三次回归样条函数(CR)、B-样条函数(BS)、薄板回归样条函数(TP)、P-样条函数(PS)、Duchon样条函数(DS)和高斯过程平滑样条函数(GP))的拟合效果相差不大,但广义加性削度方程使用(DS+CR)光滑样条函数比一种光滑样条函数的拟合效果好(相对误差4.407、均方根误差1.158、确定系数0.966),广义加性削度方程的各检验统计量均优于基础削度方程和分位数回归削度方程,且在树干相对高度10%~80%,广义加性削度方程也表现最优(相对误差4.534、均方根误差1.191、确定系数0.964)。因此,(DS+CR)组合光滑样条函数的广义加性削度方程预测精度最高,可用于该区域的落叶松干形预测。 展开更多
关键词 长白落叶松 树干削度 分位数回归 广义加性模型 留一交叉验证
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基于维纳过程的MEMS陀螺仪贮存寿命评估
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作者 谭甜甜 张世艳 +1 位作者 杨昊雨 赵方超 《装备环境工程》 CAS 2024年第2期59-64,共6页
目的 针对MEMS陀螺仪在步进应力加速试验条件下获取的性能退化数据,提出基于维纳过程的贮存寿命评估方法及其模型准确度检验方法。方法 首先,确定温度为影响MEMS陀螺仪性能退化的主要环境因素,采用步进温度应力加速试验的方式获取其性... 目的 针对MEMS陀螺仪在步进应力加速试验条件下获取的性能退化数据,提出基于维纳过程的贮存寿命评估方法及其模型准确度检验方法。方法 首先,确定温度为影响MEMS陀螺仪性能退化的主要环境因素,采用步进温度应力加速试验的方式获取其性能退化数据。其次,分析各项性能参数的演变规律,确定标度因数为表征产品性能退化的特征性能参数。最后,采用漂移维纳过程对标度因数退化轨迹进行建模,并外推得到常温条件下的贮存寿命。结果 采用留一法对模型精度进行验证,模型准确度最低为86.44%。可靠度水平为0.95时,常温贮存(25℃)条件下的寿命评估结果为50.02 a。结论 基于维纳过程建立的性能退化模型的准确度在85%以上,该模型可应用于指定贮存条件下MEMS陀螺仪的性能退化预测及贮存寿命评估。 展开更多
关键词 MEMS陀螺仪 步进退化 标度因数 维纳过程 贮存寿命评估 留一法交叉验证
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青冈栎次生林林分形高模型构建
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作者 吴莎 边更战 +1 位作者 易烜 吕勇 《林草资源研究》 北大核心 2024年第1期134-142,共9页
探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线... 探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线推导出青冈栎树高曲线以计算林分条件平均高,基于林分形高与林分平均胸径、林分条件平均高的一元、二元相关关系,选取6个一元模型和8个二元模型,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、解释方差(EA)、平均绝对误差(MAE)和模型预估精度(P_(1))作为评价指标。经过评估和比较,选定一元林分形高模型为f(D)=2.8707×D^(0.2618)、f(H)=2.0224+0.3395×H和二元林分形高模型为f(D,H)=0.5906×exp(-0.0083×D)×H、f(D,H)=(0.7102-0.0701×logD)H和f(D,H)=2.4799×(D^(2)×H)^(0.1092)。通过留一交叉验证和配对T检验对模型进行检验,结果显示一元、二元林分形高模型均具有较高的精度和较强的适用性,进一步验证了以林分平均胸径和林分条件平均高构建林分形高模型的方法合理可行,可为其它类型的林分形高模型构建和林分形高表的编制提供示范和参考。 展开更多
关键词 青冈栎 林分条件平均高 林分形高模型 林分蓄积量 留一交叉验证
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基于GRA-SSA-Elman的隧道施工瓦斯安全性预测评价 被引量:1
5
作者 顾伟红 赵雪 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期230-239,共10页
为准确预测隧道施工瓦斯灾害,有效评估瓦斯安全,建立基于灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化Elmen神经网络的隧道施工瓦斯安全性预测评价模型。首先从水文地质条件、隧道设... 为准确预测隧道施工瓦斯灾害,有效评估瓦斯安全,建立基于灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化Elmen神经网络的隧道施工瓦斯安全性预测评价模型。首先从水文地质条件、隧道设计、煤层结构状况及施工管理四个方面考虑,遴选12个主要影响因素,采用GRA法量化分析选取的影响因素与评价对象间的关联性;然后引入SSA优化Elman模型中的初始权值和阈值建立模型,采用留一交叉验证法验证模型性能;最后为进一步验证模型性能,对选取的实例瓦斯隧道待测样本进行瓦斯灾害预测评价,同时与PSO-Elman、Elman、Fisher判别分析(fisher discriminant analysis,FDA)模型预测结果与现场实际结果对比分析。结果表明:SSA-Elman预测结果与实际工程结果一致性更高,优化后的模型精确度和稳定性更好,可操作性强,对隧道施工瓦斯安全性评估具有良好的适用性。 展开更多
关键词 隧道施工 瓦斯灾害 灰色关联分析 麻雀搜索算法 ELMAN神经网络 留一交叉验证法
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干形数据采样方法对树干削度方程构建的影响
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作者 张兹鹏 何培 +1 位作者 杨翔玮 姜立春 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期70-79,共10页
【目的】基于落叶松15个点的直径-树高干形数据,比较树干不同采样方法对曾伟生(1997)、Bi(2000)和Max&Burkhart(1976)削度模型预测精度的影响。【方法】以大兴安岭343株落叶松干形数据为研究对象,设计了30种数据采样方法,使用留一... 【目的】基于落叶松15个点的直径-树高干形数据,比较树干不同采样方法对曾伟生(1997)、Bi(2000)和Max&Burkhart(1976)削度模型预测精度的影响。【方法】以大兴安岭343株落叶松干形数据为研究对象,设计了30种数据采样方法,使用留一交叉验证法对基于原始数据和不同采样数据的模型进行检验,选用确定系数(R2)、平均绝对误差(MAB)、均方根误差(RMSE)和相对误差(MPB)作为检验的评价指标,并求出以上4个指标的平均相对排序值。使用Tukey多重比较法对基于不同采样数据的模型进行成对比较,分析当拟合数据改变的情况下各削度模型在预测落叶松直径时是否有显著差异。最后为了直观地表示不同采样数据对削度模型的影响,从落叶松数据中分别随机抽取一株大树和一株小树进行树干模拟。【结果】1)相对于使用原始数据时的模型,基于一部分采样方法的模型检验精度有略微提高,其中使用第27种方法时,曾伟生模型的精度最高;使用第26种方法时,Bi的模型精度最高;使用第9种方法时,Max&Burkhart的模型精度最高;2)Tukey多重比较结果表明,基于原始数据和基于3种最优采样方法的削度模型在预测落叶松直径时,模型两两之间均没有显著差异;3)通过对落叶松小树和大树的树干进行模拟发现,使用原始数据时的削度模型,与使用最优采样数据时的削度模型,对树干的模拟效果几乎相同。【结论】针对不同的削度模型,其最适用的采样方法也不同。当使用曾伟生的模型对大兴安岭落叶松树干削度预测时可以选择方法 27中7个点的直径-树高数据进行拟合,即将树干分成7个区分段进行干形测量;当使用Bi的模型时可以选择方法 26中的7个区分段进行干形测量;当使用Max&Burkhart的模型时可以选择方法 9中的10个区分段进行干形测量;当同时考虑这3个模型时,可以选择方法 20中的8个区分段进行干形测量,此时3个模型对落叶松树干不同位置处直径的预测精度均会略有提高。 展开更多
关键词 落叶松 采样方法 干形 削度方程 留一交叉验证
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一种基于BP神经网络的完井液污染类型识别方法
7
作者 程鑫 张太亮 +2 位作者 杨兰平 阳清正 白毅 《石油与天然气化工》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期117-123,共7页
目的 解决油田目的层钻井过程中完井液受盐水、残酸等污染后不能高效识别污染类型的问题。方法 对完井液进行不同质量占比的盐水、残酸污染测定,采用K-means聚类订正不同污染等级数据样本的标签。根据数据样本特征的获取难易度、隐藏层... 目的 解决油田目的层钻井过程中完井液受盐水、残酸等污染后不能高效识别污染类型的问题。方法 对完井液进行不同质量占比的盐水、残酸污染测定,采用K-means聚类订正不同污染等级数据样本的标签。根据数据样本特征的获取难易度、隐藏层数目,训练不同的BP神经网络模型,并由留一交叉验证法检验模型的分类准确率。结果 数据样本拥有的特征越多,训练的BP神经网络分类准确率越高,隐层数目越多,分类准确率反而越低。选择包含“流变+老化+滤失+井名”4类特征的数据样本建立1隐藏层的BP神经网络模型,其平均分类准确率达到93.18%。结论 由流变、滤失等特征训练的BP神经网络模型可快速应用于试油现场,解决完井液污染类型识别问题,避免了试油现场因缺少大型仪器而无法鉴别完井液污染类型的难题。 展开更多
关键词 完井液 污染类型 计算机模拟 K-MEANS聚类 神经网络 留一交叉验证
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Seasonal Prediction of Tropical Cyclones and Storms over the Southwestern Indian Ocean Region Using the Generalized Linear Models
8
作者 Kombo Hamad Kai Yohanna Wilson Shaghude +4 位作者 Christian Bs Uiso Agnes Laurent Kijazi Sarah Osima Sara Abdalla Khamis Asya Omar Hamad 《Atmospheric and Climate Sciences》 CAS 2023年第2期103-137,共35页
Tropical cyclones (TCs) and storms (TSs) are among the devastating events in the world and southwestern Indian Ocean (SWIO) in particular. The seasonal forecasting TCs and TSs for December to March (DJFM) and November... Tropical cyclones (TCs) and storms (TSs) are among the devastating events in the world and southwestern Indian Ocean (SWIO) in particular. The seasonal forecasting TCs and TSs for December to March (DJFM) and November to May (NM) over SWIO were conducted. Dynamic parameters including vertical wind shear, mean zonal steering wind and vorticity at 850 mb were derived from NOAA (NCEP-NCAR) reanalysis 1 wind fields. Thermodynamic parameters including monthly and daily mean Sea Surface Temperature (SST), Outgoing Longwave Radiation (OLR) and equatorial Standard Oscillation Index (SOI) were used. Three types of Poison regression models (i.e. dynamic, thermodynamic and combined models) were developed and validated using the Leave One Out Cross Validation (LOOCV). Moreover, 2 × 2 square matrix contingency tables for model verification were used. The results revealed that, the observed and cross validated DJFM and NM TCs and TSs strongly correlated with each other (p ≤ 0.02) for all model types, with correlations (r) ranging from 0.62 - 0.86 for TCs and 0.52 - 0.87 for TSs, indicating great association between these variables. Assessment of the model skill for all model types of DJFM and NM TCs and TSs frequency revealed high skill scores ranging from 38% - 70% for TCs and 26% - 72% for TSs frequency, respectively. Moreover, results indicated that the dynamic and combined models had higher skill scores than the thermodynamic models. The DJFM and NM selected predictors explained the TCs and TSs variability by the range of 0.45 - 0.65 and 0.37 - 0.66, respectively. However, verification analysis revealed that all models were adequate for predicting the seasonal TCs and TSs, with high bias values ranging from 0.85 - 0.94. Conclusively, the study calls for more studies in TCs and TSs frequency and strengths for enhancing the performance of the March to May (MAM) and December to October (OND) seasonal rainfalls in the East African (EA) and Tanzania in particular. 展开更多
关键词 Tropical Cyclones and Storms Frequency Thermodynamic and Dynamic Models Skill Scores TCs/TSs Variability and Verification leave One out cross validation
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混合神经网络的核电站故障程度评估方法
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作者 周桂 王航 彭敏俊 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2128-2134,共7页
为了准确处理大量复杂数据,避免由于压力上升导致的操纵员判断失误,本文提出了一种基于改进的粒子群算法和留一交叉验证的混合神经网络超参数优化方法,辅助操纵员评估核电站故障程度。该方法通过改进的粒子群算法优化超参数组合,利用留... 为了准确处理大量复杂数据,避免由于压力上升导致的操纵员判断失误,本文提出了一种基于改进的粒子群算法和留一交叉验证的混合神经网络超参数优化方法,辅助操纵员评估核电站故障程度。该方法通过改进的粒子群算法优化超参数组合,利用留一交叉验证评估深度学习模型泛化性能,最终构建高精度故障程度评估模型。本文以核电站失水事故为对象,对所提出方法进行测试验证。结果表明:本文提出的混合神经网络超参数优化方法能够搜索最优超参数组合,构建绝对精度为97%的神经网络模型,能有效评估核电站故障程度,辅助操纵员维修决策。 展开更多
关键词 核电站 故障程度评估 超参数优化 混合神经网络 粒子群算法 留一交叉验证 破口事故 操纵员决策
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2001-2010年青藏高原草地生长状况遥感动态监测 被引量:27
10
作者 冯琦胜 高新华 +2 位作者 黄晓东 于惠 梁天刚 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期75-81,90,共8页
基于1970个地面实测数据,结合MODIS EVI和NDVI数据,利用留一法交叉验证方法确定了适合青藏高原地区草地生长状况的遥感反演模型,估算了2001-2010年草地生物量干重空间分布格局,分析了近10年草地生物量变化动态.结果表明:青藏高原地区MO... 基于1970个地面实测数据,结合MODIS EVI和NDVI数据,利用留一法交叉验证方法确定了适合青藏高原地区草地生长状况的遥感反演模型,估算了2001-2010年草地生物量干重空间分布格局,分析了近10年草地生物量变化动态.结果表明:青藏高原地区MODIS的NDVI较EVI能更好地估算草地生长状况,指数模型反演的草地鲜重和风干重精度最高,而盖度反演适合使用乘幂模型;确立了基于MODIS-NDVI的青藏高原地区草地鲜重、风干重和盖度反演模型;青藏高原地区2001-2010年草地地上生物量总体有增加趋势,但不显著;月际变化较大的草地类型主要有沼泽类、山地草甸类和高寒草甸类. 展开更多
关键词 草地地上生物量 空间变化 反演模型 留一法 交叉验证 青藏高原
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R_2O-MO-Al_2O_3-SiO_2玻璃配方与热膨胀系数关系的支持向量回归研究 被引量:7
11
作者 温玉锋 蔡从中 +2 位作者 裴军芳 朱星键 肖婷婷 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期66-70,74,共6页
不同配方的玻璃一般具有不同的热膨胀系数。根据R2O-MO-Al2O3-SiO2(R为碱金属元素,M为碱土金属元素)系统玻璃在不同氧化物组成(SiO2,MgO,CaO,SrO,BaO,Na2O和K2O)下的热膨胀系数实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(S... 不同配方的玻璃一般具有不同的热膨胀系数。根据R2O-MO-Al2O3-SiO2(R为碱金属元素,M为碱土金属元素)系统玻璃在不同氧化物组成(SiO2,MgO,CaO,SrO,BaO,Na2O和K2O)下的热膨胀系数实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了玻璃的不同配方与其热膨胀系数关系的SVR预测模型,并与基于BPNN神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归的玻璃的热膨胀系数模型始终比BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高所建SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。本研究表明:SVR是一种预测不同配方玻璃的热膨胀系数的有效方法。 展开更多
关键词 玻璃 热膨胀系数 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析 预测
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极限学习机的快速留一交叉验证算法 被引量:75
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作者 刘学艺 李平 郜传厚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1140-1145,共6页
针对回归和分类问题,提出一种极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的快速留一交叉验证算法,并从理论和数值仿真两方面说明其有效性.结果表明,该算法避免了以训练样本数量N次的ELM模型的显式训练,其计算复杂度与N仅呈线性趋势增长,... 针对回归和分类问题,提出一种极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的快速留一交叉验证算法,并从理论和数值仿真两方面说明其有效性.结果表明,该算法避免了以训练样本数量N次的ELM模型的显式训练,其计算复杂度与N仅呈线性趋势增长,即O(N).即使在处理大型数据集建模问题时,该算法仍然可以快速地进行ELM模型的选择和评价.通过人工和实际数据集上的仿真实验,验证了该快速留一交叉验证算法的有效性. 展开更多
关键词 极限学习机 留一法 交叉验证 计算复杂性
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2002-2010年青藏高原植被含水量微波遥感动态监测 被引量:6
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作者 陈思宇 于惠 +1 位作者 冯琦胜 梁天刚 《草业学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期1-10,共10页
水分是衡量植被生理状态和形态结构的重要参数。青藏高原在区域生态环境和全球气候变化等方面扮演重要角色,但对其在植被含水量时空变化动态及其与气候的关系方面缺乏系统研究。基于236个地面样方实测数据和AMSR-E每日亮温数据,利用留... 水分是衡量植被生理状态和形态结构的重要参数。青藏高原在区域生态环境和全球气候变化等方面扮演重要角色,但对其在植被含水量时空变化动态及其与气候的关系方面缺乏系统研究。基于236个地面样方实测数据和AMSR-E每日亮温数据,利用留一法交叉验证方法确立了青藏高原植被含水量的遥感反演模型。同时,估算了青藏高原植被含水量空间分布,分析了2002-2010年植被含水量的时间动态及其与气候变化的关系,结果表明,1)微波极化指数(MPI)优于微波植被指数(MVI),18GHz的MPI乘幂模型AWC=128.93×MPI-0.67可以很好地反映植被绝对含水量(AWC)空间变化动态;2)青藏高原7月份日植被含水量由西北向东南呈带状递增的趋势。其中,西北部至中部的大部分地区植被含水量主要集中在800kg/hm2以下,东南部植被含水量较西北地区明显增加,主要集中在800~4 000kg/hm2之间;3)多年平均月际间的植被含水量存在明显的空间异质性,其变差系数具有由西向东逐渐增加的趋势;4)温度和降水与植被含水量之间具有一定的相关关系,其中降水对植被含水量的影响存在明显的滞后性。 展开更多
关键词 青藏高原 微波指数 植被含水量 时空变化 留一法
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基于快速留一交叉验证的核极限学习机在线建模 被引量:27
14
作者 张英堂 马超 +1 位作者 李志宁 范红波 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期641-646,共6页
提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较... 提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较大的样本对模型进行更新,以提高模型的稀疏性和泛化能力;利用Hermitian矩阵求逆引理实现了对网络输出权值的递推求解,减小了在线存储空间和计算时间.经混沌时间序列预测和连续搅拌釜式反应器的过程辨识结果表明,相比于离线核极限学习机、无稀疏策略的在线核极限学习机和在线序贯极限学习机,OKELM具有更快的计算速度和更高的学习精度. 展开更多
关键词 核方法 极限学习机 快速留一交叉验证
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基于改进的逐点交叉验证的RBF形态参数优化方法及其空间插值实验 被引量:10
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作者 李佳 段平 +2 位作者 吕海洋 张思阳 盛业华 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期39-42,48,共5页
径向基函数(Radial Basis Function,RBF)是一种确定性的多维空间插值模型,可以有效逼近任意维度的空间数据。RBF插值模型中,基函数形态参数直接影响插值精度。为了快速求解最佳形态参数,获取准确的插值结果,该文采用改进的逐点交叉验证(... 径向基函数(Radial Basis Function,RBF)是一种确定性的多维空间插值模型,可以有效逼近任意维度的空间数据。RBF插值模型中,基函数形态参数直接影响插值精度。为了快速求解最佳形态参数,获取准确的插值结果,该文采用改进的逐点交叉验证(Improved Leave One Out Cross Validation,ILOOCV)方法求取最优形态参数,首先从形态参数取值区间内选定初始形态参数α,然后从n个已知点中顺序选出一个点,使用剩下的n-1个已知点构建RBF插值模型,计算被取出点处真实值与插值结果的误差,循环n次,累计交叉验证误差,再依次从形态参数取值区间选取下一个值,重复操作,建立形态参数α与累计交叉验证误差之间的函数映射关系,最后通过最小化交叉验证误差来获取最佳形态参数。以我国东北地区气象观测数据进行实验,对ILOOCV方法进行验证,结果表明ILOOCV方法选取最佳形态参数使其插值结果比较精确,是一种可行的RBF形态参数优化方法。 展开更多
关键词 空间插值 径向基函数 形态参数 逐点交叉验证
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logitboost及其在判别分析中的应用 被引量:11
16
作者 富春枫 荀鹏程 +1 位作者 赵杨 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2006年第2期98-100,共3页
目的介绍一种基于机器学习的分类方法-logitBoost在判别分析中的应用。方法结合实例和模拟数据介绍了logitBoost的思想,原理,方法和步骤,就模型的拟合效果与Fisher线性判别、二次判别、logistic回归判别进行了比较,并探讨了“logitBoos... 目的介绍一种基于机器学习的分类方法-logitBoost在判别分析中的应用。方法结合实例和模拟数据介绍了logitBoost的思想,原理,方法和步骤,就模型的拟合效果与Fisher线性判别、二次判别、logistic回归判别进行了比较,并探讨了“logitBoost判别”的优势及其在医学领域中的应用前景等问题。结果与传统方法相比,logitBoost判别在实例以及模拟数据的应用中,均显现出较好的或相似的模型预测效果。结论当传统的判别分析条件得不到满足,或判别效果不佳时,logitBoost能够达到良好的预测效果,在医学领域的判别分析中有较好的应用前景。 展开更多
关键词 logitBoost 判别分析 预测 机器学习 弃一法交叉验证
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基于工艺参数的7005铝合金力学性能的支持向量回归预测 被引量:11
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作者 蔡从中 温玉锋 +3 位作者 朱星键 裴军芳 王桂莲 肖婷婷 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期323-328,共6页
根据7005铝合金在不同工艺参数(挤压温度、挤压速度、淬火方式和时效条件)下的力学性能(抗拉强度σb、屈服强度σ0.2和硬度HB)实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)结合留一交叉验证(LOOCV)的方法,对7005铝合金... 根据7005铝合金在不同工艺参数(挤压温度、挤压速度、淬火方式和时效条件)下的力学性能(抗拉强度σb、屈服强度σ0.2和硬度HB)实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)结合留一交叉验证(LOOCV)的方法,对7005铝合金力学性能进行建模和预测研究,并与偏最小二乘法(PLS)、反向传播人工神经网络(BPNN)和两者结合的PLS-BPNN模型的预测结果进行比较。结果表明:基于SVR-LOOCV法的预测精度最高,对3种力学性能(σb、σ0.2和HB)预测的均方根误差(RMSE)分别为4.5319MPa、14.5508MPa和HB1.4142,其平均相对误差(MRE)分别为0.72%、2.61%和0.66%,均比PLS、BPNN和PLS-BPNN方法预测的RMSE和MRE要小。 展开更多
关键词 7005铝合金 力学性能 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析
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木材导热系数的支持向量回归预测 被引量:7
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作者 蔡从中 温玉锋 +2 位作者 朱星键 裴军芳 肖婷婷 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期960-964,共5页
根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模... 根据木材在不同影响因素(密度、含水率和比重)下沿横纹方向(包括径向和弦向)的导热系数的实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了木材沿不同方向的导热系数的预测模型,并与通过类比法(ANA)导出的理论模型和BP神经网络(BPNN)模型进行了比较。结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,木材导热系数的SVR模型比其ANA模型或BPNN模型具有更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法(LOOCV)的SVR模型预测的最大绝对百分误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)均为最小。因此,SVR是一种预测木材导热系数的有效方法。 展开更多
关键词 木材 导热系数 支持向量机 粒子群算法 留一交叉验证法 回归分析 预测
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基于近红外波长组合快速检测油页岩含油率 被引量:6
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作者 王智宏 张福东 +3 位作者 滕飞 王炳建 孙玉洋 刘杰 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期371-377,共7页
为实现油页岩含油率的快速单点测量,研究了基于近红外波长组合的油页岩含油率快速检测方法。以高岭土与机油混合的模拟样品为研究对象,利用便携式近红外光谱分析技术,研究了近红外波长组合选择方法。该方法采用自制的便携式光谱仪获得... 为实现油页岩含油率的快速单点测量,研究了基于近红外波长组合的油页岩含油率快速检测方法。以高岭土与机油混合的模拟样品为研究对象,利用便携式近红外光谱分析技术,研究了近红外波长组合选择方法。该方法采用自制的便携式光谱仪获得全光谱反射率数据,结合微分和多元散射校正数据处理及相关系数法进行波长初步筛选,将组合生成算法与留一交互校验多元线性回归(MLR)建模相结合,确定最佳波长组合,并用MLR建模对单点测量获得的最佳波长组合光谱数据进行了实验验证。结果表明:最佳波长组合为1 644,1 720,2 210,2 260nm,30个建模样品的校正集和预测集的决定系数为0.995 4和0.997 7,11个验证样品的验证集的决定系数为0.990 1。该方法为研制基于单点测量的油页岩含油率快速检测光谱仪提供了基础。 展开更多
关键词 近红外光谱 油页岩 含油率 波长组合选择 留一交互校验 多元线性回归
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基于机器视觉的牛肉结缔组织特征和嫩度关系研究 被引量:13
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作者 陈士进 丁冬 +2 位作者 李泊 沈明霞 林盛业 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期865-871,共7页
[目的]嫩度是肉品质量的首要指标,其影响牛肉的消费和商业价值;寻找合适的嫩度指标,快速、无损、客观地预测牛肉嫩度一直是肉品学研究的热点之一。[方法]本文基于机器视觉技术和图像处理方法,分割牛肉图像的肌间结缔组织区域,提取肌间... [目的]嫩度是肉品质量的首要指标,其影响牛肉的消费和商业价值;寻找合适的嫩度指标,快速、无损、客观地预测牛肉嫩度一直是肉品学研究的热点之一。[方法]本文基于机器视觉技术和图像处理方法,分割牛肉图像的肌间结缔组织区域,提取肌间结缔组织的特征参数,运用统计学方法关联该特征参数和熟肉剪切力值,结合经过专门训练的评级小组的分级,采用Stepwise多元线性回归(Stepwise-MLR)建模,对牛肉嫩度进行预测和分级。[结果]70个样本图像的结缔组织特征数据全部用于训练模型,采用留一法交叉验证(Leave-one-out cross validation)测试模型,验证模型的牛肉嫩度判别系数(R^2)为0.857,剩余标准误差(residual standard error,RSEC)为6.453;将牛肉分为嫩、中等、老3个等级,全部预测集的总体等级预测正确率为88.57%。[结论]肌间结缔组织特征是预测牛肉嫩度的重要指标,本文所用的软硬件方法对牛肉嫩度的快速、无损、客观预测和分级具有一定的实用价值及指导意义。 展开更多
关键词 牛肉嫩度 结缔组织 机器视觉 图像处理 Stepwise多元线性回归 留一法交叉验证
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