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- 基于Bagging集成学习方法的用电异常检测方法研究
- 2024年
- 面对日益增长的用电异常行为及其带来的挑战,特别是在处理具有明显类别不平衡特征的数据集时,提出了一种基于Bagging集成学习方法的用电异常检测方法。该方法通过整合多种不同的子学习器,包括支持向量机、K最近邻、人工神经网络以及梯度提升决策树,并采用多数投票法作为决策合成的基础,有效地增强了模型的预测能力。实验结果显示,相较于任意单一模型,所提出的集成模型在准确率、召回率以及曲线下面积值等关键性能指标上都有显著提升,其中在曲线下面积值上达到了卓越的0.960,证明了该方法在用电异常检测领域的有效性和优越性。
- 杨龙蛟谷超
- 关键词:异常检测
- 基于MLP-Bagging的PCB电热耦合建模方法
- 2024年
- 随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个激活函数进行学习和训练,建立了精度更高的MLP模型。之后,结合Bagging算法构建多个并行的MLP模型。所提出的神经网络多物理模型可以快速准确地预测PCB的电热响应。实验结果表明,此方法与有限元法相比,可以节省约97%的计算内存和99%的计算时间,与传统神经网络如随机森林(RF)、长短时记忆(LSTM)网络、MLP相比,该方法表现优良且泛化能力较好,为提高PCB设计效率提供了一种可行方法,为PCB热分析提供了更高效的解决方法。
- 耿悦周远国任强梁尚清杨国卿
- 关键词:电热耦合
- Bagging异构集成的代码异味检测与重构优先级划分
- 2024年
- 代码异味是不良的设计和代码实现的症状,可能阻碍代码理解、增加代码更改和出错的可能性。以前的研究专注于单一模型在代码异味上的检测,并且无法为开发人员提供重构建议。针对上述问题,提出一种基于Bagging异构集成模型的代码异味检测与重构优先级划分方法,该方法利用分类器间的异质性,通过F1集成策略来检测Complex Class、Long Method、Spaghetti Code等三种代码异味,并将模型输出的异味概率转化为可能性分布后,为开发人员提供重构意见。实验在6个开源系统的32个版本上验证、评估:(1)基分类器的稳定性以及与代码异味的关系;(2)Bagging异构集成模型检测上述代码异味的性能;(3)将异味概率转化为可能性分布并作为重构优先级的有效性。实验结果表明,最佳基分类器因代码异味类型而异。同时,Bagging异构集成模型相较于基分类器,F1提高0.06~40.51个百分点,AUC提高0.45~28.37个百分点。最后将Bagging异构集成模型的重构优先级与6名受访者的重构优先级进行Kappa一致性检验,两者具有高度一致性。
- 吴海涛蔡咏琦高建华
- 基于Bagging的精确有效图书分类多基模型框架
- 2024年
- 为了提高智慧图书馆图书分类效果,提出模型Bagging_Bert(简称B_Bert,基于自举汇聚法的有效文本分类模型)。B_Bert在Bert(基于神经网络的自然语言处理预训练技术)基础上,运用Bagging(引导聚集算法),选出最优参数组并组成多基模型框架,再通过投票机制确定最终类别。实验显示,无论在哪种分类标准和数据规模下,B_Bert的四个概率指标均领先Bert、fastText(快速文本分类算法)和TextCNN(文本卷积神经网络),另外B_Bert在细粒度分类下性能改进更明显,且当数据规模小时并不影响B_Bert的性能优势。因此,B_Bert的分类效果较Bert、fastText和TextCNN具有一定的竞争力。
- 沈雅婷邵莹宗平卞恺
- 关键词:图书分类自然语言处理文本分类
- 基于MLP-Bagging集成分类模型的在线学习行为分析
- 2024年
- 针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题,提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性,从学习准备行为、知识获取行为、交互学习行为、学习巩固行为和辅助特征5个方面构建在线学习行为模型,并采用MLP-Bagging集成分类模型对学习者进行分类判别.实验结果表明,所构建的学习模型可对在线学习者的学习行为进行符合实际的建模,加入辅助特征有利于对各类学习者的在线学习行为进行深入的分析与指导,并且在分类模型中加入嵌入层可以有效克服标签编码带来的数据冗余和误差缺陷,从而获得更好的分类效果.与其他分类模型相比,融合多个MLP分类器的Bagging集成模型可以减少单个MLP分类器的方差,其分类准确率达到98.72%,具有较好的实际应用价值.
- 普运伟姜萤田春瑾余永鹏
- 关键词:在线学习行为
- 基于Bagging-WOA-SVR的粮堆温度场预测模型
- 2024年
- 采用阵列式分布的测温电缆检测粮仓温度变化情况,利用机器学习技术来预测粮食温度,用粮仓1年监测数据来预测粮堆未来27 d温度。传统的BP、RBF、RF、SVR单模型对粮堆温度进行预测存在误差大、泛化能力差等缺点,提出一种基于Bagging集成的鲸鱼算法优化支持向量回归模型(Bagging-WOA-SVR),并与灰狼算法优化支持向量回归模型作比较。将影响粮堆温度的多种因素做灰色关联分析,选取粮仓内温度、粮仓内湿度、粮仓外温度、粮仓外湿度、粮仓平均温度、地表温度作为神经网络的输入,粮堆平均温度作为预测输出,选取3个指标为评判标准,对比分析模型预测精度。结果表明:提出的Bagging-WOA-SVR模型相比之下有着较好的稳定性,均方误差为0.24,相关系数为0.9892。
- 韩建军张梦琪赵道松郭妍妍杨雅冰
- 关键词:粮堆温度
- 基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障研究
- 2024年
- 针对柴油机故障诊断速度慢、诊断模型准确率低等问题。提出一种基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障诊断法。首先,利用时域、频域对采样后的故障数据进行分析,通过小波分析对数据进行去噪处理;然后,将Bagging算法与概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)进行融合,通过多个PNN分类器以相同的方式进行投票建立柴油机轴承故障分类模型,提高诊断准确度;最后,通过对比实验表明基于小波和Bagging-PNN的柴油机轴承故障诊断方法的识别准确性有明显提高。
- 丁坤岭王晓峰舒航徐可孙贾梦
- 关键词:柴油机轴承BAGGINGPNN小波分析
- 套袋与不套袋对‘宫崎短枝’苹果果实品质及产量的影响
- 2024年
- 本研究旨在研究套袋、不套袋两种方式对苹果果实品质、产量及果园生产成本的影响,为果园轻简化栽培提供理论依据。本文以‘宫崎短枝’苹果为试材,测定并分析套袋和不套袋两种栽培方式对‘宫崎短枝’苹果外观品质、内在品质、产量以及成本投入的影响。结果表明,不套袋苹果的果面光洁度指数降低1.63%、果锈指数提高6.73%,果实可溶性固形物提高4.22%,硬度提高8.99%,可滴定酸提高29.27%,产量提高9.1%,果实风味浓郁,果园生产成本降低14 468.25元/hm^(2)。通过不套袋栽培既能显著改善苹果内在品质、提高果实产量,同时能有效节约果园生产成本。
- 田春英左文娟张建文杨立兴
- 关键词:苹果
- 手提式多种水果套袋机
- 2024年
- 为解决人工套袋质量参差不齐、套袋过程繁琐、效率低以及现有水果套袋装置局限性较大、仅能使用单一规格的果袋对特定水果进行套袋等问题,设计了一款能适用于多种水果套袋的手提式多种水果套袋机。本文针对上述问题,对水果套袋装置进行了模块化设计、结构设计、SOLIDWORKS三维建模以及ADAMS运动学仿真分析,完成了手提式多种水果套袋机的设计,不仅能够对多种水果进行套袋,还能够对不同尺寸规格的果袋进行套袋。
- 蒋仁云马登秋梁祖瑜叶振环张旭
- 关键词:模块化设计SOLIDWORKS三维建模ADAMS
- 推进剂药柱自动化装袋技术
- 2024年
- 针对药柱装袋依赖人工操作,存在人机不隔离、有安全隐患等问题,在民用产品自动化包装技术基础上,选择合适的自动化包装设备进行相应技术改造,实现推进剂药柱包装自动化。对比2种自动化包装设备用于推进剂药柱内包装的优缺点,确定改造点,进行相应的技术改造,并通过实际生产验证。应用结果表明:改造后的设备能够成功实现推进剂药柱装袋,各项安全隐患被消除。
- 李昂余海勇钟顺金程林
- 关键词:推进剂药柱自动化装袋
相关作者
- 张翔
- 作品数:39被引量:218H指数:8
- 供职机构:西安建筑科技大学信息与控制工程学院
- 研究主题:BAGGING 中文文本分类 中文 关联规则 ATTRIBUTE
- 翟飞
- 作品数:20被引量:19H指数:3
- 供职机构:北京工业大学
- 研究主题:模式识别技术 微波消融 天线 人脸识别方法 BAGGING
- 周明全
- 作品数:788被引量:3,953H指数:24
- 供职机构:西北大学
- 研究主题:三维模型 文物 颅骨 特征提取 点云
- 杨新武
- 作品数:139被引量:90H指数:4
- 供职机构:北京工业大学
- 研究主题:遗传算法 种群初始化 电影 人脸识别方法 最小生成树
- 张化祥
- 作品数:241被引量:340H指数:9
- 供职机构:山东师范大学
- 研究主题:图像 聚类 模态 网络 多视图