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1.
由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比,宽度学习方法具有更高的预测精度. 相似文献
2.
收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度。实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩多等级的有效预测,为个性化教学奠定了基础。 相似文献
3.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度. 相似文献
4.
针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度. 相似文献
5.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
6.
针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据. 相似文献
7.
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。 相似文献
8.
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。 相似文献
9.
全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85%. 相似文献
10.
胸部疾病严重威胁人类健康,及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义.胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断,但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性,现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题.针对以上问题,提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法.将动态卷积模块加入密集连接网络,在不显著增加网络模型尺寸的前提下,增强网络对多尺度信息的特征提取能力,在提升分类准确度的同时保持高效推理;使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数,通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数,从而增强网络的泛化能力;提出加权焦点损失函数,在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子,使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重,增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度,进而优化整体性能;对数据加载方式进行优化,增大批数据处理量以提升批归一化效果;在测试阶段使用测试时数据增强策略,综合分析多个维度的分类结果,提高分类的准确性与鲁棒性.在chestX-ray14数据集上的实验结果表明,在密集连接网络中... 相似文献