基于加权随机森林的Web数据库检索结果智能分类方法

Web数据库检索结果具有数据复杂、数量庞大的特点,数据间的复杂关系处于一种模糊状态,导致隶属度区别较小,分类过程需要多次迭代,效率较低。因此,提出了基于加权随机森林的Web数据库检索结果智能分类方法。提取Web数据库检索结果数据特征,并对Web数据库检索结果进行冗余处理。经过冗余处理之后,采用加权随机森林技术确定Web数据库检索结果模糊隶属度的范围。最后通过计算样本的分类权值,设计Web数据库检索结果分类器,实现Web数据库检索结果智能分类。实验结果表明:该方法的F1值均在95%以上,最长分类时间仅为7.8 s,表明本文方法能够更快速、精确地完成分类任务。

基于多特征融合分析的设备故障状态智能分类方法

设备复杂度的增加和自动化水平的提高,设备故障的发生频率和类型也日益增多,导致生产中断、产品质量下降,甚至引发安全事故。在此背景下,研究一种基于多特征融合分析的设备故障状态智能分类方法。通过集成多种传感器和数据采集设备,实现对设备运行状态的全面监控和实时数据采集。从采集数据中挖掘出对故障分类具有关键价值的特征向量并通过分配权重实现多特征融合。在此基础上,构建基于多分类支持向量机的分类模型,通过训练和优化模型参数,使其能够准确识别并分类各种复杂的设备故障。结果表明:所研究方法应用下,绝大部分测试样本与实际的故障类别重合,极少部分被错误分类,由此证明了所研究方法的准确性。

水利水电工程施工安全管理对策的研究与应用

水利水电工程施工中面临着复杂的环境以及较多的影响因素,施工中常常会存在高空坠物、机械伤人等安全问题。企业只有通过做好安全风险分析、控制安全问题,才能保证施工人员的人身财产安全。为了提高水利水电工程施工安全水平,本文以某水电项目为例,利用安全隐患多标签文本智能分类方法对工程项目的安全隐患进行总结,并且提出优化措施。