Induction of hybrid decision tree based on post-discretization strategy

By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved.     

机器学习模型在地下水埋深模拟中的适应性分析

基于京津冀气象、社会资料及地下水埋深数据,构建支持向量机(SVM)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对京津冀地区13个城市地下水埋深进行了模拟,并以确定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差、纳什系数对3个模型的适应性进行了评价。结果表明:LSTM模型模拟效果最好,其次是RNN,SVM最差;不同城市基于LSTM模型进行地下水埋深模拟时参数调整最少,适应性最好,SVM模型参数调整最多。将3个模型应用于随机选择的6个测站进行验证,在华北地区浅层地下水埋深模拟方面,LSTM模型模拟精度和可信度最好,适应性最强,是该地区地下水埋深模拟的首选机器学习模型。     

近红外光谱和支持向量机用于凌霄花产地鉴别

收集6个产地凌霄花样品的近红外光谱,构建支持向量机(SVM)模型进行产地鉴别.运用竞争自适应重加权采样(CARS)算法提取特征波长变量,在此基础上建立CARS-SVM产地判别模型.将该判别模型与线性判别分析、偏最小二乘判别分析和簇类独立软模式法3种模型进行比较.结果表明,SVM模型对不同产地凌霄花样品的鉴别结果良好,经CARS提取特征波长后,波长变量数从1 557减小至52,所构建的CARS-SVM模型对6个产地样品的判别准确率较高,明显优于上述3种模型.因此,近红外光谱技术可快速准确判别凌霄花的产地,为凌霄花的产地鉴别与质量评价提供一种新的方法.     

利用少量体压传感器和支持向量机算法的坐姿识别方法

针对传统坐姿识别系统中传感器数量多和系统较复杂导致成本过高等问题,设计一种基于少量体压传感器和支持向量机(SVM)算法的坐姿识别方法.首先,设计一种由少量薄膜压力传感器构成的体压传感阵列,将其置于坐垫内部;然后,利用该传感阵列采集不同坐姿的体压数据,并绘制相应的体压分布等高线图;最后,以体压数据作为特征向量,结合支持向量机算法建模,以实现坐姿分类自动识别.测试结果表明:少量体压传感器也能获取不同坐姿的体压分布特征;SVM坐姿分类模型在熟悉样本下的坐姿识别准确率达98.3%,在陌生样本下的坐姿识别准确率达92.5%.     

小样本不平衡设备数据下的机器学习策略研究

针对小样本数据样本容量不足与分布不平衡的设备寿命预测问题,构建基于改进SMOTE算法与改进KNN(K-NearestNeighbor)算法联合优化模型。首先,设置噪声比例系数β排除样本数据中的噪声,随后通过类B-SMOTE(Borderline-SMOTE)算法与传统SOMTE算法结合构建改进SMOTE（ISMOTE）算法对存在分布问题的少数类样本进行新增优化,避免因为样本分布不平衡以及样本数量较少引起的偏差。其次,针对分类过程中边界模糊的样本点,通过利用粒子群算法寻求每个样本种类中心点并计算样本距离均值建立分隔阈值$ \stackrel{-}{d} $,对阈值范围内的样本点利用“投票法”判断样本种类,规避KNN算法在处理数据时因为不同种类样本混合而出现误差的问题。最后,通过利用美国卡特彼勒公司液压泵状态数据以及凌津滩水电站水导轴承振动数据进行仿真,算例证明上述两种改进算法在面对小样本不平衡设备数据时可以准确分析设备运行状态以及预测设备未来健康发展趋势。     

基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。     

基于特征量融合和支持向量机的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种经验模态分解（EMD）结合时域分析后使用主成分分析（PCA）融合特征量的特征提取方法。首先,通过EMD分解得到前五个本征模态函数（IMF）分量的上、下包络值矩阵的奇异值;然后,对轴承原始信号进行时域分析得到各种时域特征参数;最后对奇异值和时域特征参数使用PCA降维融合后输入到多分类支持向量机（SVM）中进行分类。通过实验仿真验证,融合后的特征量诊断准确率达到了98.6%,该方法能充分地提取出轴承故障特征信息,诊断效果良好。     

基于XGBoost与SVR变权组合模型致密油的采收率预测

致密油储层因具有渗透率与产能低下的特点,多采用大型水力压裂改造储层来提高采收率,根据不同的地质、压裂参数变化,预测改造后的采收率对于压裂施工改造有良好的指导作用。目前多因素影响的致密油压裂后采收率预测理论模型,难以实时准确地根据压裂方式及参数来预测压裂后油藏采收率变化。为进一步提升致密油的采收率预测精确度,本文引进机器学习进行预测,基于极限梯度爬升算法（XGBoost）和支持向量回归算法（SVR）进行了一定改进得到变权组合模型XGBoost-SVR,模型借鉴残差进化机制,实现加权融合系数的最优组合,该组合模型可对两种单模型进行优势互补,避免了因单一模型参数导致的范围性误差,增大模型预测容错率。本文首先对致密油的采收率影响因素进行收集整理,分析地质因素、储层因素和工程因素对采收率的影响,构造相关原始数据集;其次将预处理后数据集输入SVR单模型和XGBoost单模型分别进行训练,得出单模型预测值;最后采用基于残差的自适应的变权组合方法建立XGBoost-SVR组合模型,得到各模型最终预测结果,明确采收率影响因素及各影响因素权重比。模型预测结果表明：与SVR和XGBoost单模型相比,组合模型在预测精度达到94.63%,表现出更好的适应性。     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。     

基于GA-SVM模型的虹膜质量评估方法

针对虹膜图像质量评价过程中存在的如何选取适量的评价因子、 如何降低评价因子的计算量、 如何对评价因子进行有效融合等问题, 提出一种基于遗传算法支持向量机（GA-SVM）模型和多测度评价指标的虹膜图像质量评估方法. 首先对虹膜图像进行清晰度质量评价, 粗略筛除模糊图像; 然后选用4个评价指标, 利用GA-SVM模型对评价指标值进行有效融合, 以综合评价虹膜图像质量; 最后将该方法在吉林大学第六代虹膜库中进行验证, 并与其他经典评价方法进行对比. 实验结果表明, 该方法能提高可用虹膜存活率, 并达到较好的识别精度, 同时提升系统运行速度.