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基于因素空间理论的扫类连环多分类算法
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作者 曾繁慧 王莹 +1 位作者 汪培庄 孙慧 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期111-118,共8页
为解决多分类问题,基于因素空间理论中因素显隐的思想,在扫类连环分类算法基础上,定义类别的合并,提出因素显隐的合并扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析;定义类别的两两组合,提出因素显隐的两两扫类连环分类方法,给... 为解决多分类问题,基于因素空间理论中因素显隐的思想,在扫类连环分类算法基础上,定义类别的合并,提出因素显隐的合并扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析;定义类别的两两组合,提出因素显隐的两两扫类连环分类方法,给出算法步骤,并用数值算例进行分析。提出采用因素显隐的差额绝对值方法解决两个算法执行过程中出现的决策类别分不开的问题;对UCI数据集中3个实例与支持向量机作了算法对比分析,研究结果表明:提出的合并扫类连环分类方法、两两扫类连环分类方法实现了因素显隐,分类算法的精确度优于支持向量机。多分类学习的因素显隐研究结论拓展了因素空间的理论及应用研究。 展开更多
关键词 因素空间 因素显隐 扫类连环分类算法 合并扫类连环分类算法 两两扫类连环分类算法 差额绝对值法
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基于遗传算法优化C-LSTM模型的心律失常分类方法
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作者 王巍 丁辉 +3 位作者 夏旭 吴浩 张迎 郭家成 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2024年第2期233-240,共8页
结合遗传算法全局寻优的特点提出一种GC-LSTM模型,该模型通过特定遗传策略的遗传算法自动迭代搜寻C-LSTM模型最佳超参数配置。利用遗传迭代结果配置模型,并按照医疗仪器促进协会制定分类标准在MIT-BIH心律失常数据库上进行验证。经过测... 结合遗传算法全局寻优的特点提出一种GC-LSTM模型,该模型通过特定遗传策略的遗传算法自动迭代搜寻C-LSTM模型最佳超参数配置。利用遗传迭代结果配置模型,并按照医疗仪器促进协会制定分类标准在MIT-BIH心律失常数据库上进行验证。经过测试,本文提出的GC-LSTM模型在分类准确率(99.37%)、灵敏度(95.62%)、精确度(95.17%)、F1值(95.39%)上相较于手动搭建模型均有所提升,且与现有主流方法相比亦具备一定优势。实验结果表明该方法在避免大量实验调参的同时取得较好的分类性能。 展开更多
关键词 心律失常分类 遗传算法 GC-LSTM模型 超参数
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基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法
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作者 吕文官 薛峰 《保定学院学报》 2024年第2期98-103,共6页
以提升不平衡数据集分类检测为研究目标,提出基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法.首先,采用卡尔曼滤波法进行数据去噪预处理,利用小波阈值去噪算法二次消除噪声数据,并对去噪结果进行归一化预处理;利用DPC算法提取数据的局部... 以提升不平衡数据集分类检测为研究目标,提出基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法.首先,采用卡尔曼滤波法进行数据去噪预处理,利用小波阈值去噪算法二次消除噪声数据,并对去噪结果进行归一化预处理;利用DPC算法提取数据的局部密度特征,利用时间编码挖掘数据的时序性特征,采用Apriori算法的强关联规则提取数据集特征;利用模糊层次聚类算法对支持向量机进行优化,实现数据类型的划分;利用改进的级联算法联合布谷鸟算法实现不平衡数据集分类检测.实验结果表明本方法的分类协方差低于0.15,检测准确率高于95%,检测时间低于2.2 ms,有效提升了不平衡数据集分类检测效果. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 改进级联算法 不平衡数据集 分类检测
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基于改进遗传算法的垃圾分类回收选址-路径优化研究
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作者 李锋刚 陈杰 《中国储运》 2024年第4期144-146,共3页
本文主要针对垃圾回收选址-路径问题进行研究,加入了垃圾分类。建立了考虑垃圾分类的垃圾回收中转站选址-路径模型,最小化物流总成本。根据问题模型特点,设计了改进遗传算法来对问题进行求解。采用自适应交叉、变异算子、变邻域算法以... 本文主要针对垃圾回收选址-路径问题进行研究,加入了垃圾分类。建立了考虑垃圾分类的垃圾回收中转站选址-路径模型,最小化物流总成本。根据问题模型特点,设计了改进遗传算法来对问题进行求解。采用自适应交叉、变异算子、变邻域算法以及精英保存策略来对算法进行改进。 展开更多
关键词 路径问题 改进遗传算法 垃圾回收 垃圾分类 自适应交叉 路径模型 变异算子 邻域算法
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基于机器视觉的垃圾分类算法研究与应用
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作者 王光清 李文拴 +1 位作者 党佳琦 张愉 《计算技术与自动化》 2024年第1期78-83,共6页
垃圾分类识别算法是目前研究的热点问题,本文通过引入色块追踪模块Lab颜色模型对YOLOv3算法进行优化,利用优化后的算法搭建训练模型。并针对目前垃圾类别利用网络爬虫爬取日常生活中常见的垃圾图像并进行分类,形成数据集。其次通过优化... 垃圾分类识别算法是目前研究的热点问题,本文通过引入色块追踪模块Lab颜色模型对YOLOv3算法进行优化,利用优化后的算法搭建训练模型。并针对目前垃圾类别利用网络爬虫爬取日常生活中常见的垃圾图像并进行分类,形成数据集。其次通过优化的YOLOv3算法对处理好的数据集进行模型训练,将训练后的模型进行模型检测。最后通过实际测试,优化后的YOLOv3算法识别的平均准确率达到了94.33%,与原始算法相比,优化后的算法在稳定性和准确度上都有了明显的改善。 展开更多
关键词 垃圾分类 色块追踪模块 模型训练 YOLOv3算法优化
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基于改进SPRINT分类算法的数据挖掘模型
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作者 林敏 王李杰 《信息技术》 2024年第3期170-174,187,共6页
为解决目前数据挖掘模型分类时间长、挖掘准确率不高的问题,提出基于改进决策树分类算法(SPRINT)的数据挖掘模型。先采用最大-最小规范化公式完成原始数据线性变换,利用改进后的SPRINT分类算法按照输入数据特性进行分类,使用协同过滤技... 为解决目前数据挖掘模型分类时间长、挖掘准确率不高的问题,提出基于改进决策树分类算法(SPRINT)的数据挖掘模型。先采用最大-最小规范化公式完成原始数据线性变换,利用改进后的SPRINT分类算法按照输入数据特性进行分类,使用协同过滤技术生成与数据相近的属性集,计算数据属性相似度,生成语义规则集,为用户提供更优的数据服务。选取某公司营销数据集作为样本进行对比实验,结果表明,与对比模型相比,所提出的数据挖掘模型分类时间更短,挖掘准确率更高,能为用户提供更优质的数据服务。 展开更多
关键词 决策树分类算法 协同过滤技术 语义规则集 数据挖掘模型 神经网络
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基于SA-PSO算法优化CNN的电能质量扰动分类模型
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作者 肖白 李道明 +2 位作者 穆钢 高文瑞 董光德 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期185-190,共6页
针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA... 针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA算法对PSO算法进行改进,规避PSO算法陷入局部最优的困境;采用改进后的PSO算法对CNN进行参数寻优;利用优化CNN提取和筛选合适的特征,根据这些特征利用分类器得到最终分类结果。通过算例分析得出,使用基于SA-PSO算法优化的CNN的电能质量扰动分类模型能精确地识别出电能质量扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 卷积神经网络 粒子群优化算法 模拟退火算法 特征提取
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基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建
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作者 张书 孙超 +2 位作者 胡茗 郑嘉豪 刘永超 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期497-510,共14页
沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构... 沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构建时间序列模型,通过合成任意时刻影像、重构遥感生态指数以及改进指数归一化方式,研发了一种动态遥感生态指数(DRSEI),细化了RSEI在区域生态质量监测的时间尺度,并应用于沿海城市宁波生态质量时空变化监测。结果表明:(1)RSEI对时间差异较为敏感,当影像年内成像时间相差逾1个月,RSEI差异可达0.147,这种差异会对长期生态质量动态监测的稳定性和准确性造成影响。(2)基于合成影像的DRSEI平均绝对偏差为0.097,接近成像时间相差半个月的RSEI差异(0.072),误差相对较小,一定程度上减小了真实影像时相差异引起的误差。(3)DRSEI能够表征任意时刻生态质量,通过年际(1986—2019年)和半月际(2019年)DRSEI分析揭示了宁波市生态质量总体下降趋势和时空异质性加剧过程。具体地,1986—2019年宁波市南部和西部森林区域的DRSEI持续上升,而近郊农田快速转化为建成区导致DRSEI不断下降。研究提出的DRSEI能够精确描述区域生态质量变化趋势,准确定位生态质量变化转折点,有望服务海岸带地区的生态质量定期监测与评估工作,支持沿海城市高质量发展与生态环境保护。 展开更多
关键词 生态质量 连续变化检测和分类算法 遥感生态指数 宁波市 动态监测 影像合成
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基于信誉分类的拜占庭容错共识算法
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作者 高建彬 刘洋洋 +2 位作者 夏虎 程捷 夏琦 《无线电工程》 2024年第4期804-816,共13页
针对许可区块链场景下实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识算法通信开销大、主节点选取随意以及吞吐量低等问题,通过引入并优化信誉评分模型(Reputation Scoring Model,RSM)。提出了一种基于信誉分类的拜占... 针对许可区块链场景下实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识算法通信开销大、主节点选取随意以及吞吐量低等问题,通过引入并优化信誉评分模型(Reputation Scoring Model,RSM)。提出了一种基于信誉分类的拜占庭容错(Byzantine Fault Tolerance Based on Reputation Classification,RCBFT)共识算法。定义RSM,依据节点的历史共识行为所获得的信誉评分排序对参与节点进行动态分类以及分级管理,提出基于信誉分类的多层次节点架构;在可信节点层中随机选取节点来担任主节点,优化主节点选取机制;设计了缓冲节点层类型转换策略(Type Conversion Strategy for Nodes,TCSN),兼顾了环境等非主观因素导致低信誉评分的诚实节点不能参与共识的问题,使得诚实节点尽可能多地参与共识,而拜占庭节点快速下降到最差类型中限制共识权限;RCBFT共识算法还对传统三阶段共识协议进行优化,减少通信开销,在确保容错性的同时能够提高算法性能。实验分析表明,相较于PBFT共识算法,RCBFT共识算法能够提升交易吞吐量,降低通信开销与共识时延。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 信誉分类 拜占庭节点 性能提升
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改进遗传算法嵌入经典分类算法实现润滑油添加剂微小量多种类同步识别
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作者 夏延秋 谢培元 +2 位作者 NAY MIN AUNG 张涛 冯欣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期744-750,共7页
在润滑油中加入微少量添加剂就能使润滑油获得某种新的特性或改善润滑油中已有的某些特性的性质。针对机械设备润滑油中微小量添加剂多种类识别问题,基于python语言进行模型建立,采用基础油PAO-10和三种商用润滑油添加剂T321、 T534、 T... 在润滑油中加入微少量添加剂就能使润滑油获得某种新的特性或改善润滑油中已有的某些特性的性质。针对机械设备润滑油中微小量添加剂多种类识别问题,基于python语言进行模型建立,采用基础油PAO-10和三种商用润滑油添加剂T321、 T534、 T307按照不同比例配制了8种不同样本。采用Thermo Scientific Nicolet iS5型傅里叶变换红外光谱仪采集了样本4 000~400 cm^(-1)范围附近的中红外光谱信息,并对样本中红外光谱数据采用Min-Max归一化进行预处理。使用两种经典分类算法,包括一对多支持向量机(OVR SVMs)、随机森林(RF),嵌入遗传算法(GA)实现中红外光谱特征波段筛选。为避免GA收敛过快和易陷入局部最优解,对GA的选择算子进行了改进,形成基于局部搜索算子的遗传算法(LGA),从而建立多类别分类模型的构建方法。结果显示:嵌入GA筛选波段后的新模型的种类识别准确率从利用经典分类算法对原始波长数据的OVR SVMs(83.33%)、 RF(87.50%)提升至OVR SVMs+GA(100%)、 RF+GA(100%);而嵌入LGA的新模型在保持原模型高准确率的情况下,RF+LGA筛选得到的特征区间长度为原光谱数据长度的36.7%,并且与添加剂物质的红外吸收峰有很好的对应情况。新模型不仅适用于只含单一添加剂的情况,对含有两种及两种以上添加剂的同步识别仍然具有近100%的较高识别率。表明所构建模型可以有效实现微小量润滑油添加剂的快速、准确、多种类同步识别。 展开更多
关键词 润滑油添加剂 中红外光谱 经典分类算法 改进遗传算法 特征波段筛选
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基于GEE的洱海流域土地利用/覆被分类算法对比研究 被引量:1
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作者 董亚坤 王钰 +3 位作者 何紫玲 王鹏 赵昊 曾维军 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期28-35,共8页
快速准确地进行复杂高原山区的土地覆被长时序自动分类,可为国土规划、资源利用提供依据。利用GEE云平台,选取Landsat影像地表反射率、植被指数、水体指数、DEM 4种空间数据集作为土地覆被分类的基础和辅助数据,分别运用CART、RF和SVM ... 快速准确地进行复杂高原山区的土地覆被长时序自动分类,可为国土规划、资源利用提供依据。利用GEE云平台,选取Landsat影像地表反射率、植被指数、水体指数、DEM 4种空间数据集作为土地覆被分类的基础和辅助数据,分别运用CART、RF和SVM 3种分类算法,实现洱海流域土地覆被信息的自动提取和精度对比。结果表明:(1)3种分类算法中,RF的总体分类精度最高,SVM的总体精度最低;RF是洱海流域LULC的最适宜分类算法。(2)采用光谱指数、地形特征等辅助数据集会进一步提高解译精度,而样本点的选取是最主要的影响因素。(3)Erhai_RF能够达到较高的精度,同时更加突出细节特征,在局部实际分类精度上会更高。研究结果可为洱海流域长时序土地覆被数据产品智能快速提取以及最优分类算法筛选提供方法和技术支撑。 展开更多
关键词 GEE 洱海流域 土地利用/覆被变化 分类算法 RF
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基于SDGSAT-1 TIS的机器学习算法岩性分类
12
作者 张昭 刘磊 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期351-352,共2页
造岩矿物在热红外(TIR)大气窗口(7~14μm)中显示出特定的光谱特征为利用TIR影像进行岩性分类提供了理论基础(代晶晶等,2020)。然而,传统TIR遥感岩性分类数据源有限,且常用的基于光谱相似性和光谱特征的方法很难对类似的岩石类型进行分类... 造岩矿物在热红外(TIR)大气窗口(7~14μm)中显示出特定的光谱特征为利用TIR影像进行岩性分类提供了理论基础(代晶晶等,2020)。然而,传统TIR遥感岩性分类数据源有限,且常用的基于光谱相似性和光谱特征的方法很难对类似的岩石类型进行分类,光谱吸收位置特征很容易受到矿物复杂化学成分的影响。2021年发射的可持续发展科学卫星1号(SDGSAT-1)在TIR区域具有3个波段. 展开更多
关键词 热红外影像 机器学习算法(MLAs) 岩性分类
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脉象仪中的智能分类算法研究
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作者 田紫微 贾芸芳 《中国医疗设备》 2024年第3期146-153,159,共9页
脉诊借助脉搏探查人体气血循环状态,为疾病诊治、未病先知、养生保健等提供指导信息。然而,从微弱脉搏中提取脉象信息仍是脉象仪研发中的瓶颈问题。本文从脉搏信号特点、中医脉象分类及其面临的挑战等方面入手,综述了近年来利用基本机... 脉诊借助脉搏探查人体气血循环状态,为疾病诊治、未病先知、养生保健等提供指导信息。然而,从微弱脉搏中提取脉象信息仍是脉象仪研发中的瓶颈问题。本文从脉搏信号特点、中医脉象分类及其面临的挑战等方面入手,综述了近年来利用基本机器学习(Machine Learning,ML)算法、神经网络算法以及集成学习算法建立脉象分类模型的相关研究,旨在通过比较不同ML算法和实验方案在脉象分类准确度上的表现,探讨基于ML算法建立脉象分类模型的可行性和有效性,以期为脉象仪研发提供参考。 展开更多
关键词 脉象仪 脉诊 脉象分类模型 机器学习算法
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基于词典和分类算法的商品评论真实性识别研究
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作者 张博通 尹永学 《河南财政金融学院学报(自然科学版)》 2024年第1期32-34,共3页
情感分析中基于词典的方法对于筛选评论、判断评论的真实性能够取得很好的效果;加入概率分布分析对原始的评论数据进行分析可以提高情感分析的准确性、减少实验的时间;加入分类算法对评论进行分类分析也可以提高实验的准确性。基于以上... 情感分析中基于词典的方法对于筛选评论、判断评论的真实性能够取得很好的效果;加入概率分布分析对原始的评论数据进行分析可以提高情感分析的准确性、减少实验的时间;加入分类算法对评论进行分类分析也可以提高实验的准确性。基于以上方法建立数据分析模型,实现对商品评论真实性的快速准确识别。 展开更多
关键词 情感分析 词典 评论真实性 概率分布 分类算法
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基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法
15
作者 纪皓迪 马小兵 《装备环境工程》 CAS 2024年第5期142-149,共8页
目的基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过... 目的基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 展开更多
关键词 有机涂层 分类算法 机器学习 电化学阻抗谱 支持向量机 k最近邻 随机森林
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基于课堂教学会话语料库的发言者分类算法研究
16
作者 王娜 刘魏娜 《自动化技术与应用》 2024年第6期78-81,共4页
为实现针对课堂教学语音数据内容的准确分类,提出一套基于GMM和UBM的双重聚类发言者分类识别算法。根据课堂教学活动师生发言不均衡的特点,制定专门的双重聚类处理方案,并通过课堂发言实录语音数据对该算法进行应用实验。经实验研究发现... 为实现针对课堂教学语音数据内容的准确分类,提出一套基于GMM和UBM的双重聚类发言者分类识别算法。根据课堂教学活动师生发言不均衡的特点,制定专门的双重聚类处理方案,并通过课堂发言实录语音数据对该算法进行应用实验。经实验研究发现,所提出的GMM-UBM的双重聚类算法相比于单纯GMM来说能够更加准确地对发言者进行识别与分类,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 发言者分类算法 课堂教学 会话语料库 聚类
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一种基于分类算法ToB切片业务智能识别与自动化生产研究
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作者 董浩 梁晓明 范靓 《广东通信技术》 2024年第7期26-32,共7页
研究了一种基于分类算法ToB切片业务智能识别与自动化生产方法,针对现有5G网络切片解决方案在业务匹配、部署和管理方面的不足,从NSMF系统获取行业用户实际业务需求,利用决策树等分类算法实现对不同业务场景下5G网络切片需求的精准识别... 研究了一种基于分类算法ToB切片业务智能识别与自动化生产方法,针对现有5G网络切片解决方案在业务匹配、部署和管理方面的不足,从NSMF系统获取行业用户实际业务需求,利用决策树等分类算法实现对不同业务场景下5G网络切片需求的精准识别,结合初始模板库进行智能匹配生成最佳配置参数,经过ToB无线参数管控平台自动创单,并进行参数指令下发自动化下发基站,完成无线切片的智能化生产制作。整个流程涵盖了切片参数模板库构建、NSMF层切片业务需求信息预处理、切片类型识别及模板匹配、参数脚本生成与执行部署、切片业务指标评估与自调优,以及自优化模板的学习入库。本方案旨在通过全流程的自动化编排和有效管理,消除设备厂家的技术壁垒,实现在无线子域跨厂家的切片参数自动化配置和IT化管理。 展开更多
关键词 分类算法 智能识别 自动化生产 网络切片
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基于自适应Borderline-SMOTE过采样的LightGBM不平衡数据分类算法
18
作者 刘婧怡 卢胜男 《信息技术与信息化》 2024年第6期205-208,共4页
针对传统机器学习算法在面对不平衡数据集进行分类时所导致的错误分类、召回率低等问题,提出了一种自适应Borderline-SMOTE过采样的LightGBM不平衡数据集分类算法。在Borderline-SMOTE的基础上,首先采用动态调整采样倍率来控制合成样本... 针对传统机器学习算法在面对不平衡数据集进行分类时所导致的错误分类、召回率低等问题,提出了一种自适应Borderline-SMOTE过采样的LightGBM不平衡数据集分类算法。在Borderline-SMOTE的基础上,首先采用动态调整采样倍率来控制合成样本的数量,避免过度生成新样本。然后,随机选择边界样本的两个K近邻合成中间样本,用于线性插值生成新样本,一定程度上避免了样本重叠的问题。最后,使用某运营商新办宽带用户及其使用情况数据集,在自适应Borderline-SMOTE过采样方法前提下,验证了LightGBM比KNN和RF有更好的效果。在数据集上与其他流行过采样方法进行实验比较,结果显示,所提出的算法有效地提高了不平衡数据的分类性能。 展开更多
关键词 不平衡数据 过采样方法 分类算法 Borderline-SMOTE LightGBM
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基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法
19
作者 蒋大锐 徐胜超 《现代电子技术》 北大核心 2024年第2期49-54,共6页
学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样... 学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样本特征属性,利用主成分分析法融合学生就业服务平台样本数据特征信息。在此基础上,基于统计学习算法中的朴素贝叶斯算法,将融合后的学生就业服务平台样本数据特征信息输入到朴素贝叶斯分类器模型中,结合先验概率和后验概率,实现学生就业服务平台数据分类。实验结果表明,所提方法的ROC曲线面积达到整体有效面积的98%以上,分类准确率高达95.8%,分类时间仅为5.38 ms,具有较好的学生就业服务平台数据分类效果,可以提高分类精度,有效缩短分类时间。 展开更多
关键词 统计学习算法 学生就业 服务平台 数据分类 朴素贝叶斯算法 信息熵
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基于粒子群-支持向量机算法的激光诱导击穿光谱钢铁快速检测与分类
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作者 曾庆栋 陈光辉 +8 位作者 李文鑫 孟久灵 李耿 童巨红 田志辉 张晓林 李国辉 郭连波 肖永军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1559-1565,共7页
钢铁是国民经济中的支柱性产业,由于受生产技术的限制,我国钢铁产品主要集中为质量参差不齐的中低端产品,废品率较高,易造成资源浪费和环境污染。因此,钢铁产品的快速检测与鉴别分类,对保护环境以及提高钢铁资源的回收利用率有着重要意... 钢铁是国民经济中的支柱性产业,由于受生产技术的限制,我国钢铁产品主要集中为质量参差不齐的中低端产品,废品率较高,易造成资源浪费和环境污染。因此,钢铁产品的快速检测与鉴别分类,对保护环境以及提高钢铁资源的回收利用率有着重要意义。利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)进行10种钢铁样品光谱数据的快速采集,并采用支持向量机(SVM)算法对其数据进行学习建模,得到钢铁快速分类模型。然而,由于不同钢铁样品的光谱数据特征是复杂且相似的,导致设置的模型参数也会对SVM模型的分类结果有着较大的影响。为了实现对不同牌号钢铁合金的快速检测分类,实验中采用粒子群算法(PSO)与网格寻优法两种不同方法来优化模型参数,并分别选取样品中6种微量元素(Mn、Cr、Cu、V、Mo、Ti)的17条特征谱线,和经主成分分析法(PCA)对全谱数据降维提取得到的前17个主成分作为模型的输入,建立PSO-SVM、PSO-PCA-SVM、PCA-SVM和SVM四种分类模型。实验结果表明,相比于精度最高的PCA-SVM模型的优化时间(257.84 s),PSO-SVM模型优化时间最短(11.5 s),且识别精度可达96.67%,与PCA-SVM模型的精度(97.5%)几乎相当。该结果表明LIBS结合PSO-SVM算法可实现快速的钢铁检测与分类,该方法为钢铁产品的快速检测与分类提供了一种新的解决途径。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 支持向量机 粒子群算法 钢铁分类
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