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针对传统基线模型控制图在高维过程监控中不适用的问题,实时对比(RTC)方法将过程监控问题转化为实时分类问题。将集成支持向量机作为分类器运用到RTC方法中,通过设置不同参数水平的支持向量机实现个体分类器的差异性,达到对不同程度过程偏移都有更好的监控效果的目的。对于多元正态分布和非正态分布2种情况分别进行仿真实验,结果表明集成支持向量机能够更快速识别不同程度的过程偏移,实现对高维过程的实时监控。 相似文献
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【目的】通过修复隧道监测数据的缺失值,为后续对隧道健康状态的分析提供更接近于现实的完整数据。【方法】本研究提出基于回归和分类思想的机器学习插补法,通过建立特征与缺失数据之间的关联规则,根据缺失个数和置换特征的重要度来设计插补顺序,并对缺失数据进行迭代插补。【结果】根据不同的缺失率、缺失类型和特征重要度对UCI数据和实际隧道监测数据进行实例分析,对比统计方法和机器学习方法的特点。【结论】机器学习方法适用于离散缺失和后段连续缺失的数据,传统的统计方法适用于监测数据前段、中段和前中后段连续缺失的情况,RF集成模型能达到最优的插补性能。根据缺失个数或将其与置换特征重要度加权求和得到插补顺序时,机器学习方法的插补性能更好。 相似文献
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为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验,结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果,较完整地展示了分割后的图像细节,具有较好的应用价值。 相似文献
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缺失数据是指数据集中存在未观测到的值.以往研究中很少涉及到对不完整离散数据的统计过程监控问题,为了对缺失数据进行监控,采用4种插值方法来处理缺失数据集,分别是均值插补(MS)、线性回归插补(RG)、随机线性回归插补(SRG)和多重插补(MI).在仿真中,考虑在5种不同的缺失率下控制图的整体发出失控信号概率,从而比较基于... 相似文献
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李华平 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2013,(4):21-24
数据建模优化在多特征提取领域应用广泛,基于统计特征和基于结构特征的识别算法需要在数学建模优化下实施,可以改变图像的输入结构,从而能够对图形的统计特征进行提取,采取网格划分方法,对图像进行划分,然后对网格内文字像素进行比对,保证文字图像能够通过细分类模式进行识别. 相似文献
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集成学习主要分为串行和并行学习方法.并行学习的优势在于分类器的并行学习和融合,对分类问题通常采用的融合策略为投票法或堆叠学习法,它们的代表分别为随机森林和堆叠泛化Stacking.为了进一步提高Stacking的分类性能,在经典Stacking算法原理的基础上,提出基于随机森林的多阶段集成学习方法,以随机森林作为基层的基学习算法,以投票法和学习法同时作为融合方法,来降低泛化误差.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的模型在Accuracy和1F指标上,相比Bagging,随机森林和Stacking等分类器在分类性能上有很大的提升. 相似文献
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数字图像自嵌入与恢复是在图像中嵌入与自身相关的信息,用于接收端判断图像是否被篡改并恢复被篡改区域的内容. 提出一种基于显著性分类的数字图像自嵌入方法,根据图像自身的特点对图像进行分类,动态决定每个区域的参考数据量和嵌入容量,采用喷泉码对参考数据进行编码,并将其嵌入到原图像的不同区域中. 与传统方法相比,所提出的方法主要有以下两点优势:在生成参考数据方面,所提出的方法可根据内容分类确定编码长度,在保证整体恢复质量的同时,能重点保护显著性区域;在数据嵌入方面,选择在不同区域中嵌入不等的数据量,可避免传统均匀嵌入法导致图像伪轮廓等缺陷,保证含密图像具有良好的质量. 相似文献
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本文提出了一种将特征生成和长短期记忆(long short term memory,LSTM)模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。 相似文献
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针对当前校园扶贫工作普遍存在的“隐形贫困”及疑似“虚假贫困”等问题,提出了利用随机森林算法和决策树的贫困生认定方法首先,利用智慧校园大数据环境获取高校内学生的基本信息、消费信息等数据,找出10个具有分类能力的特征;然后使用基于permutation随机置换的残差均方减小量来衡量对于变量重要性评分;最后,基于随机森林算法和决策树进行判别与分类实验结果表明,提出的方法具有一定的准确性,相比Adaboost方法,无论是预测准确度还是平均绝对误差,随机森林方法都更出色 相似文献
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随着特征选择和分类技术研究的不断深入,盲检测的精度越来越高,但现有方法大多不考虑图像自身的内容特性对检测的影响. 该文提出一种基于图像内容和特征融合的盲检测方法,根据图像复杂度将待检测图像划分为不同的子图像库,以巴氏距离度量各局部特征的分类能力并确定权值,在特征融合基础上对各子库提取不同特征,用支持向量机进行分类. 在混合图像库上进行的实验表明,该方法具有更好的检测性能,并降低了运算复杂度. 相似文献
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针对Stacking算法计算时间较长和样本数据较少的问题,提出了一种基于新向量表示和交叉验证精度加权的改进Stacking算法。采用三层算法结构,第1、2层为初级层,使用随机森林、SVR、XGBoost 3个学习器;第3层为次级层,使用LightGBM对第2层输出再次学习以减弱噪声。用一种新的向量表示法来增大层级之间输入输出数据的样本规模和样本分布密度,来保证数据维度不会随着初级层学习器数目的增多而增大;根据在交叉验证下初级层不同预测模型表现出预测准确度的差异性对结果进行加权处理。利用某光伏电站的发电数据进行实际算例分析,提出的模型在MAE、MSE及$R^2$指标上,相比随机森林和Stacking等模型其预测性能有很大的提升。 相似文献
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赵伟 《湘潭大学自然科学学报》2018,(1):107-110
为了对运动员训练过程中的运动进行自动分类,以可穿戴式惯性传感器采集的信息为基础,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和随机森林分类器的分类方法 .首先,通过佩戴于身体特定部位的微型加速度计和陀螺仪,采集速度和角度信息,从而估计出运动员的膝关节和髋关节的运动角度.然后,通过DWT从关节角度信息中提取特征.接着,利用提取的特征集来训练随机森林分类器,以此实现运动的自动分类.实验结果表明,该方法能够有效分类出多类运动,具有较高的分类精度. 相似文献
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