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A Study on Outlier Detection and Feature Engineering Strategies in Machine Learning for Heart Disease Prediction
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作者 Varada Rajkumar Kukkala Surapaneni Phani Praveen +1 位作者 Naga Satya Koti Mani Kumar Tirumanadham Parvathaneni Naga Srinivasu 《Computer Systems Science & Engineering》 2024年第5期1085-1112,共28页
This paper investigates the application ofmachine learning to develop a response model to cardiovascular problems and the use of AdaBoost which incorporates an application of Outlier Detection methodologies namely;Z-S... This paper investigates the application ofmachine learning to develop a response model to cardiovascular problems and the use of AdaBoost which incorporates an application of Outlier Detection methodologies namely;Z-Score incorporated with GreyWolf Optimization(GWO)as well as Interquartile Range(IQR)coupled with Ant Colony Optimization(ACO).Using a performance index,it is shown that when compared with the Z-Score and GWO with AdaBoost,the IQR and ACO,with AdaBoost are not very accurate(89.0%vs.86.0%)and less discriminative(Area Under the Curve(AUC)score of 93.0%vs.91.0%).The Z-Score and GWO methods also outperformed the others in terms of precision,scoring 89.0%;and the recall was also found to be satisfactory,scoring 90.0%.Thus,the paper helps to reveal various specific benefits and drawbacks associated with different outlier detection and feature selection techniques,which can be important to consider in further improving various aspects of diagnostics in cardiovascular health.Collectively,these findings can enhance the knowledge of heart disease prediction and patient treatment using enhanced and innovativemachine learning(ML)techniques.These findings when combined improve patient therapy knowledge and cardiac disease prediction through the use of cutting-edge and improved machine learning approaches.This work lays the groundwork for more precise diagnosis models by highlighting the benefits of combining multiple optimization methodologies.Future studies should focus on maximizing patient outcomes and model efficacy through research on these combinations. 展开更多
关键词 Grey wolf optimization ant colony optimization Z-SCORE interquartile range(iqr) ADABOOST OUTLIER
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震前电离层TEC异常探测方法研究 被引量:13
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作者 祝芙英 吴云 +3 位作者 林剑 周义炎 熊晶 杨剑 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2009年第3期50-54,共5页
考虑到震前电离层TEC异常扰动探测方法(主要包括平均数法、中位数法、四分位距法等)的局限性,提出采用电离层TEC拟合后的剩余残差来识别TEC异常,即先对电离层TEC时间序列进行拟合,然后利用滑动时窗法进行异常识别。基于中国地壳运动观... 考虑到震前电离层TEC异常扰动探测方法(主要包括平均数法、中位数法、四分位距法等)的局限性,提出采用电离层TEC拟合后的剩余残差来识别TEC异常,即先对电离层TEC时间序列进行拟合,然后利用滑动时窗法进行异常识别。基于中国地壳运动观测网络GNSS观测资料解算的电离层TEC数据,采用上述方法对汶川8.0级大地震进行分析,结果显示该方法能够合理有效地探测到震前电离层TEC的异常扰动。 展开更多
关键词 电离层总电子含量(TEC) 异常探测 四分位距法 残差 地震
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多分辨率匹配CRB分析中噪声估计方法
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作者 裴志军 张骥祥 曹继华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2659-2661,2680,共4页
多分辨率目标匹配克拉美-罗界(CRB)分析中,CRB对噪声敏感,噪声估计尤为重要。采用不同阶次有限差分算子构成一组高通滤波器,分别对图像滤波处理,并将四分位间距(IQR)方法与中值滤波原理结合,估计CRB分析中的噪声方差,避免了残留轮廓信... 多分辨率目标匹配克拉美-罗界(CRB)分析中,CRB对噪声敏感,噪声估计尤为重要。采用不同阶次有限差分算子构成一组高通滤波器,分别对图像滤波处理,并将四分位间距(IQR)方法与中值滤波原理结合,估计CRB分析中的噪声方差,避免了残留轮廓信息的复杂处理,实验表明算法简单有效。 展开更多
关键词 匹配 克拉美-罗界分析 噪声估计 差分算子 四分位间距
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数控磨床可靠性模型优选与分析 被引量:7
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作者 罗静 陈一凡 +1 位作者 张根保 段述明 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期119-125,共7页
可靠性评估是可靠性工作的首要任务,为了避免在可靠性建模过程中的主观性,并取代繁琐的计算过程,首先采用四分位距法对故障数据进行离群值判定,进而使用MINITAB软件实现对有效故障数据的可靠性模型优选,最后通过线性相关性和K-S检验来... 可靠性评估是可靠性工作的首要任务,为了避免在可靠性建模过程中的主观性,并取代繁琐的计算过程,首先采用四分位距法对故障数据进行离群值判定,进而使用MINITAB软件实现对有效故障数据的可靠性模型优选,最后通过线性相关性和K-S检验来验证该方法的准确性;同时,为了提高数控磨床可靠性水平,采用失效模式与影响分析、故障树分析方法对机床进行可靠性分析,并对关键故障因素提出有效的可靠性改善措施;以上方法在项目中均得到有效应用,对提升该机床可靠性水平及今后的可靠性设计改进有着重要作用。 展开更多
关键词 数控磨床 可靠性建模 四分位距 MINITAB软件 可靠性分析
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