基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类

为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多个决策树弱分类器进行分类,有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。接着,采用鲸群优化算法对弱分类器权重进行优化求解,将分类准确率均值作为鲸群优化适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。最后,采用经过鲸群优化得到的随机森林模型进行非平衡数据分类。实验证明,通过合理设置鲸群优化算法参数,可以获得分类准确度更高的随机森林弱分类器权重,相较于常用非平衡数据分类算法,文中算法能够获得更优的分类性能。     

融合随机森林和神经网络的电能质量分析算法

提出了一种融合随机森林(RF)和神经网络(NN)的电能质量分析算法.首先利用RF对电能质量信号进行特征提取和降维,然后利用NN对提取的特征进行分类和识别,最后通过实验验证了该算法的有效性,并与其他常用的电能质量分析方法进行了比较.实验结果表明,该算法具有较高的准确率、召回率和F1值,以及较快的运行速度和较低的计算复杂度.     

基于高维特征聚类优化的随机森林算法研究

针对传统的随机森林算法（RF）在对高维特征数据集计算速度慢、聚类效果不佳的缺陷,提出了一种基于高维特征聚类的随机森林算法（HDFC-RF）,首先用传统RF方法对初始高维数据集聚类后,使用K均值聚类（KM）和模糊C-均值（FCM）结合,计算样本相似度,并对聚类特征划分族群,最后通过计算DBI指标,并与相关性阈值δ比较和排序,得到最终的高维特征序列。将HDFC-RF算法应用于高维特征数据集Colon Tumor,与传统的RF和FSRF算法比较。实验结果表明,HDFC-RF算法对于高维特征的数据集具有更好的聚类效果、训练速度也更快,具备良好的可行性。     

基于卷积神经网络与随机森林算法的专利文本分类模型

为解决专利文档的自动化分类,根据机械领域专利文本的特点,提出了一种基于卷积神经网络与随机森林的机械专利文本分类模型;该模型应用卷积神经网络作为有监督的文本特征提取器,结合随机森林作为分类器,面向机械领域专利文本进行专利文本分类。该模型被应用在包含96类的107 302份英文机械专利文档的数据集上。实验结果表明,该模型相比k近邻、Na6ve Bayes、随机森林等经典机器学习算法在准确率、召回率以及查全率方面均有显著提高。     

基于随机森林的水产品冷链物流鲜度预测模型

挥发性盐基氮(TVB-N)是反映水产品新鲜度的主要指标,但其测定方法不易在冷链运输中进行,因此利用各种技术设计了一套水产品冷链物流鲜度预测系统,通过水产品产生的硫化氢、氨气以及三甲胺气体浓度来预测TVB-N的浓度,并首次在水产品质量检测中引入随机森林对水产品的鲜度进行预测.针对现有随机森林的缺点,利用随机搜索法、网格搜索法以及交叉验证对随机森林参数进行优化,建立了基于随机森林的水产品冷链物流鲜度预测模型.将优化后的随机森林模型与决策树、最小二乘法和支持向量机模型进行对比分析,通过比较均方误差、平均绝对误差以及决定系数,发现优化的随机森林模型具有最低的均方误差和平均绝对误差与最高的决定系数,验证了此模型能更准确预测TVB-N的浓度,更具有实际应用价值.     

基于随机森林回归算法的山洪灾害临界雨量预估模型

针对山洪灾害临界雨量影响因素众多、计算流程复杂的问题,以山东省临朐县山丘区237个沿河村落为研究对象,选取有实测资料、计算条件较好的沿河村落,采用水文水力学法,计算山洪灾害临界雨量作为原始数据集;选取降雨特征、流域特征、沿河村落特征、河道特征等参数,基于随机森林回归算法,构建山洪灾害临界雨量预估模型,利用网格搜索法及K折交叉验证法调整预估模型参数;确定无实测资料的沿河村落山洪灾害临界雨量指标,并验证预估模型精度,分析特征参数重要度。结果表明：所构建的预估模型具有较高的准确性与泛化性,训练集与测试集的决定系数均大于0.9,预估效果较好;流域面积、流域最长汇流路径比降、降雨均值、流域平均坡度等特征参数的重要度相对较高。     

随机森林与自编码器相结合的自适应特征选择算法

特征选择在信用评估中是一种常用的数据降维技术。然而,传统的特征选择方法主要基于特征之间的线性相关性,无法有效处理非线性数据关系,导致无法准确估计变量之间的相关性程度。为了克服这个问题,该文提出了一种改进的特征选择算法,结合了随机森林和自编码器的优点。首先,利用随机森林去除与目标变量不相关的特征。然后,计算剩余特征的综合重要度,并使用这些保留的特征来训练自编码器神经网络。最后,使用自编码器的学习参数初始化一个三层神经网络,用于重构特征。在公开的信用评估数据集上进行了实验,结果表明,所提出的算法相对于其他方法表现更出色。     

基于随机森林算法的城区土地覆盖分类研究

随机森林算法是一种高度灵活且易于使用的机器学习算法,目前在遥感影像分类中应用广泛。为了验证其在城市土地覆盖分类中的效果,本文对河南省洛阳市局部城区进行了土地覆盖分类实验,将Landsat 8(OLI)遥感影像的光谱波段、光谱指数和纹理特征相结合,构成多种特征组合进行随机森林算法分类比较,选择分类效果最佳方案,并与支持向量机方法进行比较。后利用随机森林算法对该组合特征变量高维数据进行降维处理,得到优化特征方案。实验结果表明:采用多源特征组合的随机森林算法的土地利用分类效果最佳,总体精度为90.54%,Kappa系数为0.890,比支持向量机方法的分类精度提高了3.1%;降维处理后的特征方案与随机森林结合在保证分类结果拥有高准确度的同时,减少了运算时间,实现了土地覆被类型信息的高效获取。表明随机森林算法在城区土地覆盖分类上有很好的适用性与稳定性。     

基于随机森林的人脸关键点精确定位方法

为了解决干扰情况(光照变化、表情变化和姿态变化等)下的人脸关键点精确定位问题,提出一种新的基于随机森林分类器的人脸关键点定位算法。针对目前研究工作尚未解决的人脸表情、光照以及姿态变化等难点,该文有两点主要贡献:1)引入了随机森林分类器和点对比较特征进行关键点定位,这种基于大量样本统计学习的方法能够有效解决人脸关键点定位中光照、表情和姿态变化这些难点;2)结合关键点的位置约束关系,进一步降低定位误差。实验结果表明:该算法可以有效地克服人脸光照、表情和姿态变化等因素干扰,能够对眼角和嘴角6个关键点进行全自动精确定位。     

基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法

采用机器学习中的随机森林算法对葡萄酒的化学特性与葡萄酒的品质之间的关系进行学习,并建立了有效的模型对葡萄酒品质进行预测。该方法具有预测准确率高、预测精度稳定以及葡萄酒分级详细等特点,在葡萄酒行业品质预测的应用中,能够有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。还将实验结果与已经存在的一些工作进行量化比较,特别是在成本（风险）比较中,所提供的方法明显优于已有的方法。     

基于贝叶斯算法的神经网络优化方法

提出了一种近似建模的前馈网络训练算法一贝叶斯算法,该方法能对模型中的未知量构造其后验分布,提高网络的泛化性能,获取对应于后验分布最大值的权值向量．结果表明,贝叶斯算法所建立的神经网络近似模型具有更高、更稳定的精度．     

基于遗传算法的神经网络结构优化

介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

多层前传神经网络的随机训练算法

基于承机射线法,本文提出了一种对动态网络大新的多层前传神经网络的训练算法。     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

基于 HABC-RBF 神经网络的蒸汽驱预测方法

为解决蒸汽驱开发效果预测精度低和时间长的问题, 提出了一种改进人工蜂群算法和 RBF(Radial Basis Function)神经网络相融合的预测方法。 该方法应用种群最优解修改雇佣蜂解和观察蜂解的搜索方程, 借鉴差 分进化算法思想, 完成对种群最优解和个体搜索解随机扰动, 采用混合编码优化 RBF 神经网络参数。 以辽河 油田齐 40 块为例进行了试算, 结果表明, 该方法对蒸汽驱开发效果预测具有较好的非线性拟合能力和较高的 预测精度。     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

基于遗传算法BP神经网络优化IRFPA非均匀性适应校正算法

本文具体研究了红外图像非均匀性校正算法中的基于场景类BP神经网络校正算法。针对BP神经网络算法运算量大、容易进入局部最小值、实时性能差的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络校正过程的算法。     

基于BP算法的神经网络内模控制器

文章针对一类非线性系统,采用加入阻尼项的权值调整BP算法,设计了基于BP算法的神经网络内模控制器,并进行了仿真,结果显示该控制器对阶跃信号和扰动均无稳态误差,对非线性环节有较好的控制效果。     

基于随机森林与L-M算法的C4烯烃制备优化模型

探究合适的催化剂组合和温度对乙醇偶合制备烯烃有着重要意义.首先,利用方差分析筛选重要影响因子;然后,通过随机森林算法分析出影响因子对乙醇转化率、C4烯烃选择性的重要程度排序：温度>催化剂质量>乙醇进样量>Co负载量>装料比;最后,利用L-M算法进行多元非线性回归,以C4烯烃收率最优为目标并借助粒子群算法得到C4烯烃收率最优值为42.5485%.