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基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识 被引量:1
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作者 谢国民 江海洋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期94-104,共11页
针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning ... 针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning machine, HKELM)进行训练学习,考虑到HKELM模型易受参数影响,所以利用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)对其参数进行寻优。但由于NGO收敛速度较慢,易陷入局部最优,引入切比雪夫混沌映射、择优学习、自适应t分布联合策略对其进行改进。同时为了提高模型整体的准确率,通过结合Adaboost集成算法,构建Adaboost-INGO-HKELM变压器故障辨识模型。最后,将提出的Adaboost-INGO-HKELM模型与未进行降维处理的INGO-HKELM模型、Isomap-INGO-KELM模型、Adaboost-Isomap-GWO-SVM等7种模型的测试准确率进行对比。提出的Adaboost-INGO-HKELM模型的准确率可达96%,均高于其他模型,验证了该模型对变压器故障辨识具有很好的效果。 展开更多
关键词 故障诊断 油浸式变压器 adaboost集成算法 切比雪夫混沌映射 混合核极限学习机 等度量映射
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基于Adaboost回归算法的安徽省物流需求短期预测研究 被引量:1
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作者 荀守奎 葛成丽 《河南科技》 2024年第2期27-33,共7页
【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。... 【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。在此基础上,使用3种方法分别构建模型,并对这些模型进行对比分析。最终,选择精度最高的Adaboost回归算法来预测安徽省短期物流需求。【结果】2023—2026年,安徽省的物流需求预测值分别为402 942.428万t、369 877.222万t、380 884.375万t、382 319.5万t。【结论】未来四年,安徽省物流的货运量呈不稳定发展态势。根据安徽省的区位优势及疫情的全面开放,安徽省物流业表现出较大的发展潜力。 展开更多
关键词 adaboost 特征选择 物流需求预测 安徽省
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多域特征提取结合AdaBoost的含未知故障提速道岔故障诊断方法
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作者 郑云水 张亚宁 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期1350-1358,共9页
针对提速道岔未知新故障误判影响列车安全运行及道岔检修效率的问题,提出一种基于多域特征提取和自适应提升算法(Adaptive boosting, adaboost)的信号分析及故障诊断模型。首先,为了深入挖掘道岔的故障特征,分别从时域、频域及时频域提... 针对提速道岔未知新故障误判影响列车安全运行及道岔检修效率的问题,提出一种基于多域特征提取和自适应提升算法(Adaptive boosting, adaboost)的信号分析及故障诊断模型。首先,为了深入挖掘道岔的故障特征,分别从时域、频域及时频域提取故障特征,构造原始特征集;然后根据AdaBoost模型获得的特征重要度排序构造不同特征数量的分类模型,并利用模型分类精度进一步获得最佳特征子集;最后将最佳特征子集输入含判定机制的AdaBoost故障诊断模型,完成对提速道岔含未知故障类型的诊断,同时,通过对模型的再训练,实现了对现有故障诊断模型的自适应更新。结果表明:本文方法在有效提取故障特征,提高道岔已知类故障诊断精度的同时,可以有效地识别出道岔之前未出现的新故障。 展开更多
关键词 特征提取 adaboost 未知故障 提速道岔 故障诊断
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基于改进LSTM-AdaBoost的铣刀磨损量预测
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作者 赵小惠 杨文彬 +2 位作者 胡胜 郇凯旋 谭琦 《机床与液压》 北大核心 2024年第10期14-20,共7页
针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的... 针对铣刀磨损量预测时精度低的问题,提出一种基于黑寡妇算法(BWO)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)与AdaBoost集成学习算法相结合的铣刀磨损量预测方法。在铣刀磨损振动信号中提取时域、频域以及时频域多域特征。通过BWO算法优化LSTM的核心参数,并将优化后的LSTM网络与AdaBoost算法进行结合,构建铣刀磨损量预测模型。最后用PHM Society 2010铣刀全寿命周期的振动数据进行实验。研究结果表明:所提方法能够有效地预测出铣刀磨损量变化值,优化后模型的平均绝对误差百分比为3.436%、均方根误差为6.471、决定系数R^(2)为0.935。该方法能够获得准确率更高的铣刀磨损量预测值,预测效率更高。 展开更多
关键词 铣刀磨损 磨损量预测 黑寡妇算法 长短期记忆神经网络 adaboost算法
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Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断
5
作者 张桃红 郭学强 +4 位作者 郑瀚 罗继昌 王韬 焦力群 唐安莹 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期307-314,共8页
急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分... 急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分类智能模型DPVF。为了提高辅助诊断速度,基于EdgeViT的轻量化设计思想进行了模型的构建;为了使模型保持轻量化的同时具有较高的精度,提出空间-通道自注意力模块,促进Transformer模型捕获更全面的特征信息,提高模型的表达能力;此外,对于DPVF的两分支的特征融合,构建交叉注意力模块对两分支输出进行交叉融合,促使模型提取更丰富的特征,从而提高模型表现。实验结果显示DPVF在测试集上的准确率达98.5%,满足实际需求。 展开更多
关键词 急性缺血性脑卒中 视觉Transformer 双分支网络 特征融合
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基于Adaboost算法的沉积微相自动识别--以陇东气田Q区山西组为例 被引量:1
6
作者 黄千玲 赵军龙 +1 位作者 白倩 许鉴源 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期658-666,共9页
在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉... 在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉积微相和测井数据之间建立精确的对应关系。为了充分利用测井资料,提高沉积微相划分的效率,提出一种基于Adaboost算法的沉积微相自动识别方法,为后期气田开发沉积背景及单砂体刻画提供更准确的依据。在研究中,对测井曲线进行优选,并进行预处理,运用数学统计法提取了6个特征参数作为训练的输入集,把沉积微相的类型作为训练的输出结果标签,从已解释的沉积微相数据中选取共1210组作为训练样本,其中组建的训练样本共约968组,组建测试样本242组。研究结果显示,应用该方法的训练效果和测试结果的准确性分别达到96.45%,90.4%,可以验证该方法在陇东气田Q区应用效果较好。 展开更多
关键词 沉积微相 adaboost算法 测井 自动识别 陇东气田
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基于VMD-BOA-LSSVM-AdaBoost的短期风电功率预测 被引量:2
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作者 史彭珍 魏霞 +3 位作者 张春梅 谢丽蓉 叶家豪 杨家梁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期226-233,共8页
针对风电信号具有间歇性、非线性、波动性、非平稳性和不确定性等特征,建立一种基于变分模态分解(VMD)和蝴蝶优化算法(BOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率短期预测模型,为提高预测精度,引入自适应校正算法(AdaBoost)。首先,... 针对风电信号具有间歇性、非线性、波动性、非平稳性和不确定性等特征,建立一种基于变分模态分解(VMD)和蝴蝶优化算法(BOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的风电功率短期预测模型,为提高预测精度,引入自适应校正算法(AdaBoost)。首先,利用变分模态分解将原始功率信号数据分解多个子序列。其次,利用蝴蝶优化算法优化最小二乘支持向量机组合预测模型对每个子序列进行预测。最后通过自适应校正算法将多个分量预测值重构得到最终的预测值,结合西北某一风电场提供的风电功率数据为例验证模型的有效性。结果验证了建立的组合预测模型能够较好地对短期风电功率进行预测,并具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 最小二乘支持向量机 变分模态分解 自适应校正 预测精度
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一种可用于肝癌呼气信号鉴别的改进AdaBoost级联分类器
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作者 郝丽俊 朱耿 +1 位作者 黄钢 严加勇 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期162-172,共11页
为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率,本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器,并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先,对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集,先后利用不同的机器学习算法,采... 为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率,本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器,并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先,对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集,先后利用不同的机器学习算法,采用K折交叉训练和投票法得到多个子分类器;接着,将多个子分类器加权组合得到一个改进的AdaBoost分类器;然后,再次自助划分训练样本,以新的训练子集训练得到另一个AdaBoost分类器;最后,将两个AdaBoost分类器串联形成级联分类器。测试样本送入该级联分类器后,按照级联规则,潜在的异常样本将被反复筛查。以电子鼻采集到的120名志愿者的呼气信号的Relief优化特征集为训练样本,构建改进AdaBoost级联分类器,并对40例测试样本进行鉴别。结果表明,该级联分类器可有效区分出测试组中的肝癌患者和健康人的呼气信号,平均敏感性为93.42%,明显优于传统AdaBoost级联分类器,漏诊率显著降低。此外,该级联分类器的稳定性较好,精度的变异系数仅为3.95%。可见,改进AdaBoost级联分类器可有效提升分类器对肝癌呼气信号的检测能力,对实现基于呼气检测的肝癌无创普及性筛查技术的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 肝癌呼气法检测 adaboost级联分类器 漏诊率 变异系数 Relief优化特征集
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基于AdaBoost学习策略的污水近红外光谱快速检测
9
作者 王劲夫 郭松杰 +3 位作者 厉林聪 赵顺毅 栾小丽 刘飞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1314-1323,共10页
对实际污水样本的近红外光谱数据进行建模,可以预测水质指标,实现污水水质监测。但实际污水样本的多样性不足,标签值集中在某个较低的区间内,样本间离散度低、区分度小,导致近红外光谱数据和标签值间的相关性较弱,一般的分类模型和回归... 对实际污水样本的近红外光谱数据进行建模,可以预测水质指标,实现污水水质监测。但实际污水样本的多样性不足,标签值集中在某个较低的区间内,样本间离散度低、区分度小,导致近红外光谱数据和标签值间的相关性较弱,一般的分类模型和回归模型的预测准确度较低。因此,利用自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)算法进行建模以提高模型的准确度,利用集成策略将多个子学习器组合为一个准确度更高的强学习器。此外,人为配置具有浓度梯度的标准样本对实际污水样本进行补充,以减弱实际污水样本的多样性不足对建模精度的影响。在不同数据集上对AdaBoost算法和其他常用算法进行了对比,对比结果证明了AdaBoost算法在污水水质快速检测方面的有效性。 展开更多
关键词 adaboost 近红外光谱 机器学习 快速检测
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基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络改进算法在关键词预测中的应用
10
作者 陈张一 朱朝阳 +1 位作者 邹玲 胡小君 《科技管理研究》 2024年第18期215-221,共7页
探究学科或领域内研究发展趋势和热点一直以来受到国内外学者们重点关注,而高频关键词的频次变化分析是其中重要的研究内容。关键词的变化与时间存在强相关性,但当前仅有少数研究考虑了关键词随时间密切变化的特性。在考虑关键词信息的... 探究学科或领域内研究发展趋势和热点一直以来受到国内外学者们重点关注,而高频关键词的频次变化分析是其中重要的研究内容。关键词的变化与时间存在强相关性,但当前仅有少数研究考虑了关键词随时间密切变化的特性。在考虑关键词信息的时间属性基础上,提出一种基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络预测算法(以下简称“RBF改进算法”),对关键词频次进行分析预测。对中国知网2007—2022年收录的医学图像期刊论文关键词进行处理,其中将2007年至2021年的数据作为实验训练数据,2022年数据作为验证数据,通过算例分析,对比RBF改进算法、反向传播算法和时间序列算法对关键词词频的预测结果。结果发现:通过AdaBoost算法对RBF算法进行改进,能够增强RBF神经网络的泛化能力以及对样本的适应性,同时保留了RBF神经网络较好的非线性映射能力这一优点;RBF改进算法预测结果与实际数据接近,其预测精度优于反向传播神经网络和时间序列算法,该算法的预测效果更佳。 展开更多
关键词 词频 预测算法 adaboost算法 RBF神经网络 算法应用 算法优化 医学图像
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基于FOA-BP-AdaBoost的大坝变形预测模型及应用
11
作者 王凯 李鸳承 +3 位作者 范亚军 何广焕 蒙金龙 赵磊 《红水河》 2024年第2期1-5,共5页
为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位... 为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位量化对比。结果表明:强预测模型集齐了果蝇算法全局优化、BP神经网络局部寻优和AdaBoost“优中选优”的特点,最大程度优化了预测效果;实例应用证实了FOA-BP-AdaBoost模型在大坝变形预测领域的准确性和有效性。该模型已成功应用于工程实例,可为类似工程提供参考。 展开更多
关键词 大坝 变形监测 FOA-BP-adaboost模型 强预测模型 果蝇优化算法 BP神经网络
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基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统构建
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作者 何琪峰 胡津铭 +3 位作者 王刚 曲建睿 李莹 姜阳 《微型电脑应用》 2024年第10期120-125,共6页
医院建造成本预测系统的建设,可以提高医院建造成本的准确预测能力,为医疗机构规划预算提供科学依据,有效管理资源,确保医疗基础设施的高效建设。为了解决目前研究中预测准确性不高的问题,提出一个基于Adaboost算法的医院建造成本预测... 医院建造成本预测系统的建设,可以提高医院建造成本的准确预测能力,为医疗机构规划预算提供科学依据,有效管理资源,确保医疗基础设施的高效建设。为了解决目前研究中预测准确性不高的问题,提出一个基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统建设方案。仿真实验结果表明,该算法在收集的实验数据集中的预测准确率综合指标AUC值为95%,比SVM、MLP、决策树、BP神经网络、PSO等多个基线模型的效果更好。该系统的上线将为医院基建和财务管理提供有力支持。 展开更多
关键词 adaboost 医院建造成本预测 医院基建管理 集成学习
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基于Gentle Adaboost的气密性检测系统
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作者 张梓齐 耿乐陶 +4 位作者 李阳 杨正乐 郭子兴 胡敏 庄正飞 《机床与液压》 北大核心 2024年第4期86-92,共7页
差压法气密性检测易受外部因素与预设参数影响。针对问题基于集成学习建立气密性检测系统,包含传感器终端数据采集系统、人机交互界面,并用最小二乘法对传感器进行线性拟合,利用Gentle Adaboost算法寻找每轮迭代中最佳弱分类器并更新下... 差压法气密性检测易受外部因素与预设参数影响。针对问题基于集成学习建立气密性检测系统,包含传感器终端数据采集系统、人机交互界面,并用最小二乘法对传感器进行线性拟合,利用Gentle Adaboost算法寻找每轮迭代中最佳弱分类器并更新下一轮样本权重,通过集成数轮迭代中最佳弱分类器组成强分类器,对被测物的气密性能进行判断。实验结果表明:所提系统在气密性检测中的准确度、精确度与召回率皆优于传统方法与单一分类模型,准确度达到99.8%,能有效克服外部因素对检测结果的影响,提高了差压法气密性检测的准确性与稳定性。 展开更多
关键词 气密性检测 差压法 分类器 集成学习 Gentle adaboost算法
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Electron-distribution control via Pt/NC and MoC/NC dual junction:Boosted hydrogen electro-oxidation and theoretical study 被引量:1
14
作者 Feng Zhou Xiaofeng Ke +8 位作者 Yihuang Chen Mei Zhao Yun Yang Youqing Dong Chao Zou Xi’an Chen Huile Jin Lijie Zhang Shun Wang 《Journal of Energy Chemistry》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第1期513-520,I0011,共9页
The scarcity,high cost and susceptibility to CO of Platinum severely restrict its application in alkaline hydrogen oxidation reaction(HOR).Hybridizing Pt with other transition metals provides an effective strategy to ... The scarcity,high cost and susceptibility to CO of Platinum severely restrict its application in alkaline hydrogen oxidation reaction(HOR).Hybridizing Pt with other transition metals provides an effective strategy to modulate its catalytic HOR performance,but at the cost of mass activity due to the coverage of modifiers on Pt surface.Herein,we constructed dual junctions'Pt/nitrogen-doped carbon(Pt/NC)andδ-MoC/NC to modify electronic structure of Pt via interfacial electron transfer to acquire Pt-MoC@NC catalyst with electron-deficient Pt nanoparticles,simultaneously endowing it with high mass activity and durability of alkaline HOR.Moreover,the unique structure of Pt-MoC@NC endows Pt with a high COtolerance at 1,000 ppm CO/H_(2),a quality that commercial Pt-C catalyst lacks.The theoretical calculations not only confirm the diffusion of electrons from Pt/NC to Mo C/NC could occur,but also demonstrate the negative shift of Pt d-band center for the optimized binding energies of*H,*OH and CO. 展开更多
关键词 Hydrogen oxidation reaction dual junctions CO-tolerance PLATINUM
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Dual Additives for Stabilizing Li Deposition and SEI Formation in Anode-Free Li-Metal Batteries 被引量:1
15
作者 Baolin Wu Chunguang Chen +4 位作者 Dmitri L.Danilov Zhiqiang Chen Ming Jiang Rüdiger-A.Eichel Peter H.L.Notten 《Energy & Environmental Materials》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期84-92,共9页
Anode-free Li-metal batteries are of significant interest to energy storage industries due to their intrinsically high energy.However,the accumulative Li dendrites and dead Li continuously consume active Li during cyc... Anode-free Li-metal batteries are of significant interest to energy storage industries due to their intrinsically high energy.However,the accumulative Li dendrites and dead Li continuously consume active Li during cycling.That results in a short lifetime and low Coulombic efficiency of anode-free Li-metal batteries.Introducing effective electrolyte additives can improve the Li deposition homogeneity and solid electrolyte interphase(SEI)stability for anode-free Li-metal batteries.Herein,we reveal that introducing dual additives,composed of LiAsF6 and fluoroethylene carbonate,into a low-cost commercial carbonate electrolyte will boost the cycle life and average Coulombic efficiency of NMC‖Cu anode-free Li-metal batteries.The NMC‖Cu anode-free Li-metal batteries with the dual additives exhibit a capacity retention of about 75%after 50 cycles,much higher than those with bare electrolytes(35%).The average Coulombic efficiency of the NMC‖Cu anode-free Li-metal batteries with additives can maintain 98.3%over 100 cycles.In contrast,the average Coulombic efficiency without additives rapidly decline to 97%after only 50 cycles.In situ Raman measurements reveal that the prepared dual additives facilitate denser and smoother Li morphology during Li deposition.The dual additives significantly suppress the Li dendrite growth,enabling stable SEI formation on anode and cathode surfaces.Our results provide a broad view of developing low-cost and high-effective functional electrolytes for high-energy and long-life anode-free Li-metal batteries. 展开更多
关键词 anode-free lithium metal battery dual additives in situ Raman Li growth SEI formation
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基于BP-Adaboost算法的输电塔-线结构整体可靠性分析
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作者 陈科技 彭思思 +3 位作者 王秀龙 王涛 李茂华 李正良 《广东电力》 北大核心 2024年第5期112-120,共9页
针对传统结构可靠性分析方法的应用局限性和计算成本较大等不足,引入BP-Adaboost集成学习算法,提出一种准确高效、简单易行的输电塔线结构整体可靠性分析方法。首先,建立输电塔线结构有限元分析模型,分析结构的失效准则并推导相应的极... 针对传统结构可靠性分析方法的应用局限性和计算成本较大等不足,引入BP-Adaboost集成学习算法,提出一种准确高效、简单易行的输电塔线结构整体可靠性分析方法。首先,建立输电塔线结构有限元分析模型,分析结构的失效准则并推导相应的极限状态功能函数;然后,将BP-Adaboost集成学习算法与蒙特卡洛模拟方法相结合,建立高精度预测模型来替代分析过程复杂的有限元模型,提出基于BP-Adaboost模型的输电塔线结构整体可靠性分析方法;最后,通过数值算例对所提方法进行应用与验证,证明所提方法具有更高的精度和效率,并进一步将其应用于实际输电塔线结构工程,分析多失效模式下输电塔线结构的整体可靠性。 展开更多
关键词 输电塔线结构 整体可靠性 失效准则 BP-adaboost 机器学习
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A dual-RPA based lateral flow strip for sensitive,on-site detection of CP4-EPSPS and Cry1Ab/Ac genes in genetically modified crops 被引量:1
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作者 Jinbin Wang Yu Wang +7 位作者 Xiuwen Hu Yifan Chen Wei Jiang Xiaofeng Liu Juan Liu Lemei Zhu Haijuan Zeng Hua Liu 《Food Science and Human Wellness》 SCIE CSCD 2024年第1期183-190,共8页
Traditional transgenic detection methods require high test conditions and struggle to be both sensitive and efficient.In this study,a one-tube dual recombinase polymerase amplification(RPA)reaction system for CP4-EPSP... Traditional transgenic detection methods require high test conditions and struggle to be both sensitive and efficient.In this study,a one-tube dual recombinase polymerase amplification(RPA)reaction system for CP4-EPSPS and Cry1Ab/Ac was proposed and combined with a lateral flow immunochromatographic assay,named“Dual-RPA-LFD”,to visualize the dual detection of genetically modified(GM)crops.In which,the herbicide tolerance gene CP4-EPSPS and the insect resistance gene Cry1Ab/Ac were selected as targets taking into account the current status of the most widespread application of insect resistance and herbicide tolerance traits and their stacked traits.Gradient diluted plasmids,transgenic standards,and actual samples were used as templates to conduct sensitivity,specificity,and practicality assays,respectively.The constructed method achieved the visual detection of plasmid at levels as low as 100 copies,demonstrating its high sensitivity.In addition,good applicability to transgenic samples was observed,with no cross-interference between two test lines and no influence from other genes.In conclusion,this strategy achieved the expected purpose of simultaneous detection of the two popular targets in GM crops within 20 min at 37°C in a rapid,equipmentfree field manner,providing a new alternative for rapid screening for transgenic assays in the field. 展开更多
关键词 Genetically modifi ed crops On-site detection Lateral fl ow test strips dual recombinase polymerase amplification (RPA)
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基于AdaBoost和分类树的贴片元件缺陷检测算法
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作者 陈韬 陆艺 李静伟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期95-99,104,共6页
针对PCB上贴片元件缺陷检测准确率低、效率低和缺陷类型不全面的问题,设计了一种基于AdaBoost和分类树的贴片元件缺陷检测系统。该系统可检测芯片引脚和电阻缺陷。首先,对采集到的图像进行拼接、校正、元件定位和去噪操作;其次,对贴片... 针对PCB上贴片元件缺陷检测准确率低、效率低和缺陷类型不全面的问题,设计了一种基于AdaBoost和分类树的贴片元件缺陷检测系统。该系统可检测芯片引脚和电阻缺陷。首先,对采集到的图像进行拼接、校正、元件定位和去噪操作;其次,对贴片元件进行区域划分并提取子区域的形状特征、灰度特征和纹理特征;然后,利用AdaBoost算法将每个特征视为弱分类器,选取最优特征迭代形成强分类器并通过信号函数进行输出,实现每个缺陷都有其对应的特征码;最后,通过查询分类树实现缺陷分类。实验结果表明,相比于传统的图像处理缺陷检测系统,所设计的系统在检测缺陷多样化、检测速度和准确率上均具有明显优势。 展开更多
关键词 机器视觉 印刷电板 图像处理 adaboost 分类树 缺陷分类
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基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的白糖期货跨期套利策略
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作者 甘柳燕 唐国强 +1 位作者 蒋文希 覃良文 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期162-167,共6页
以白糖期货合约SR2201和SR2109的5 min高频数据为研究对象,在验证二者存在长期均衡关系的条件下,构建GARCH模型来刻画残差的ARCH效应,将互补集合经验模态分解(CEEMD)方法与长短期记忆网络(LSTM)、自适应提升算法(Adaboost)相结合,通过... 以白糖期货合约SR2201和SR2109的5 min高频数据为研究对象,在验证二者存在长期均衡关系的条件下,构建GARCH模型来刻画残差的ARCH效应,将互补集合经验模态分解(CEEMD)方法与长短期记忆网络(LSTM)、自适应提升算法(Adaboost)相结合,通过预测价差涨跌进行套利操作,设置不同开平仓阈值,在样本区间内进行4种神经网络套利策略对比研究。结果表明:基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的神经网络套利策略应用于白糖期货市场可行有效,并且其在模型预测精度和套利效果方面均比BP、LSTM和LSTM-Adaboost神经网络更具优势。 展开更多
关键词 跨期套利 CEEMD-LSTM-adaboost模型 白糖期货
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基于AdaBoostSVM算法的时间序列分类方法研究
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作者 李彬雅 李翔宇 《河北软件职业技术学院学报》 2024年第3期11-14,共4页
时间序列数据广泛应用于各大领域,传统的时间序列数据分类方法存在精准度低、错误分类等问题。为了提升时间序列数据分类的精准性及稳定性,提出了基于AdaBoost和SVM级联算法的时间序列数据分类方法,并针对16类UCR时间序列数据进行实验... 时间序列数据广泛应用于各大领域,传统的时间序列数据分类方法存在精准度低、错误分类等问题。为了提升时间序列数据分类的精准性及稳定性,提出了基于AdaBoost和SVM级联算法的时间序列数据分类方法,并针对16类UCR时间序列数据进行实验分析。实验结果表明,AdaBoostSVM算法模型平均分类精准性达96.35%,较传统的1-NN等分类方法高5%,较LSTM深度学习算法分类精准度高21%,精准性更高,稳定性更优。 展开更多
关键词 adaboost SVM UCR数据 级联算法
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