基于机器学习预测的隧道监测缺失数据插补研究

【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。     

椭球表面上的插补算法

L．R．NEAL给出了一种高效通用的二次曲线插补算法，它适合于圆弧，椭圆弧，双曲线及圆球上的插补，且结果精确，本文借助于参数方程 给出了椭球面上的插补逢法和一种简单的夹角判断算法，算法速度快，规整特别适合工程计算和硬件实现，其表示与L．R．NEAL的二次曲线的算法相似。     

CNC系统逐点比较直线插补的新算法

插补技术是机床数控系统的核心技术,逐点比较直线插补法是直线轮廓的插补算法之一,其算法的优劣直接影响零件直线轮廓的加工精度和加工速度.文章在传统的逐点比较直线插补算法的基础上,提出以八方向进给取代传统的四方向进给,研究了偏差最小的走步方向的实现方法,同时研究了保证数控机床坐标进给连续的偏差递推计算过程.结果表明,新算法可以提高零件轮廓的逼近精度且减少了插补计算次数,从而提高了零件直线轮廓的加工精度和加工速度.     

基于逐点比较法的插补轨迹仿真软件

逐点比较插补算法是轮廓插补的算法之一．对用VB开发的数控插补仿真软件进行了介绍，该软件可实现四象限直线、顺圆和逆圆的插补轨迹的仿真，能使数控技术学习者深刻理解数控机床插补模块的作用，并可为数控系统插补软件的开发提供参考．     

扩展的DDA圆弧插补方法的研究

介绍一种对DDA圆弧插补进行改进的方法,建立数学模型,推导出迭代算法,给出插补程序框图.     

基于随机森林算法的张家界生态旅游适宜性评价研究

生态旅游适宜性评价是进行旅游资源开发的前提和基础,是制定旅游空间规划的科学依据,以生态旅游为核心的适宜性评价研究对于生态保护与旅游开发意义重大.本文在参考前人方法的基础上,引入机器学习方法,通过对小规模已知样本的训练学习实现大规模未知数据的高精度分类与评价,从方法科学性与可行性、因子选取、数模结合、预测实现、精度检验等...     

心脏病诊断系统中缺失数据填充方法

缺失值数据是目前研究数据分析的一个重要领域,随着智能医疗的迅速发展,如何充分利用海量数据挖掘出其中的重要信息,对隐藏的疾病做出预测并进行提早的干预治疗显得尤为重要.但在实际预测中,经常面对不完备数据集,从心脏病数据集出发,基于随机森林算法加以贝叶斯优化算法动态调参,提出心脏病缺失值补足算法.以准确率ACC作为算法的评判...     

矩阵Schur补的特征值和奇异值不等式

设 Ａ∈ Ｃｍ ×ｎ ,ｌ＝ ｍｉｎ｛ ｍ ,ｎ｝ ,α｛１ ,２ ,…,ｌ｝ ,｜α｜ ＝ ｋ（１ ,２ ,…,ｌ － １） , Ａ Ａ（ α） 表示 Ａ 关于 Ａ（ α） 的广义 Ｓｃｈｕｒ 补,则σｉ［ Ａ Ａ（ α）］ ≥σｉ＋ ｋ（ Ａ） 　（ｉ ＝ １ ,２ ,…,ｌ － ｋ） 其中σｉ（ Ａ） 表示 Ａ 的第ｉ 个奇异值．进一步,获得一些关于 Ｈｅｒｎｍｉｔｅ 矩阵 Ｓｃｈｕｒ 补特征值的交错定理     

基于随机森林分类模型的古代玻璃制品成分分析

【目的】中国古代利用外来玻璃制作工艺制作出的玻璃制品,其化学成分与外界传入的并不相同。古代玻璃易受环境影响而被风化,内部元素和外部元素进行大量交换,成分比例会因此发生变化。通过分析玻璃类型等外部因素与表面风化的相关性及玻璃组成成分与表面风化的相关性,找出玻璃表面风化原因。【方法】通过分析玻璃外部因素的相关性和对玻璃进行独立样本Mann-Whitney检验,得到玻璃制品的成分,基于随机森林建立模型,构建不同分类标准。【结果】研究发现,玻璃制品纹饰等与表面风化的相关性较弱,与二氧化硅等玻璃制品的相关性大,且氧化铅成分在玻璃中的重要性最大。【结论】要防止玻璃发生风化,就要减少杂质成分。     

大数据环境下利用随机森林算法和 决策树的贫困生认定方法

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     

一种基于Linux的数据比较算法方案设计

基于Linux2.6内核,对文本文件和二进制可执行文件比较算法进行了阐述和改进,实现了结合指令相似性比较算法及结构化算法优点的可执行文件比较算法.     

一种基于模糊C均值聚类的稀疏数据缺失值填充方法

缺失数据处理通常基于统计学的方法,在数据预处理阶段对缺失值进行填补,其效率和准确性并不高。因此,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的嵌入式填充方法(FCMSI)。此算法通过平均比率法(ARM)对稀疏数据进行初始化填充;采用局部距离策略对FCM进行改进,并对数据进行聚类;将缺失数据作为变量,在每次聚类迭代后的簇内采用协同过滤(CF)的思想对变量值进行替换,直到结果收敛。利用UCI标准数据集进行对比实验,并采用三种不同评价指标衡量,验证了FCMSI方法比传统填充方法性能显著提高。     

数据处理的一种算法

将文件中的数据进行索引,统计其中不同数据的个数、每类数据的数量,对每个数据建立序号等一系列问题给出算法及程序.     

利用VBA处理邻近气象站的相关遥测数据

在水文遥测雨量站站点,由于仪器故障以及数据传输丢失,会导致遥测数据缺损。以襄阳局JDZ05-01型翻斗式雨量器遥测数据处理为例,结合《水文资料整编规范》SL247-1999中的相关规定:缺测之日,可根据地形、气候条件和邻近站降水量分布情况,采用邻站平均值法、比例法或等值线法进行插补。利用VAB借用邻近气象站雨量资料弥补整编数据。此种方法避免了人工计算、插图等繁琐的雨量查补过程,具有一定的推广意义。     

基于小波系数重要值与SVD的零水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出了一种基于小波系数重要值与奇异值分解（SVI））的零水印算法．算法对宿主图像的低频子带进行分决,在密钥的控制下,伪随机地选择低频子带中的两决共4个系数组成一组,找出每组中的重要值;对重要值进行分块奇异值分解,最后通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生零水印．实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与抗旋转几何攻击方面均具有较好的鲁棒性．     

一种新的数据分类方法-PSS算法

在数据量很大时,原有的数据分类方法变得失效。因此提出一种新的基于抽样的数据分类算法PSS,并提出三种PSS并行化算法AS,HS和VS算法。在相同的数据量下,PSS算法比传统的sPRINT算法具有更好的性能。实验结果表明,PSS算法及其并行化算法是一种高效的数据分类算法,尤其适用于解决海量数据库中的数据分类问题。     

基于QR分解算法的自适应抗干扰阵列最优权值并行提取

自适应抗干扰阵列系统通常采用数值稳定性良好的ＱＲ分解最小二乘法进行自适应处理。在需要最优权值的应用中,采用“回代法”或“权冲洗法”从阵列中得到权值。     

虚拟空间物体碰撞检测的一种算法

在虚拟现实技术中，人与虚拟空间物体的碰撞检测是非常重要的研究课题之一，由于空间物体结构的复杂性和碰撞响应的多样性，故找出一种通用检测算法是极为困难的，本文针对飞机机舱内的可操纵物体：天关、按钮、油门杆、停车杆等，实现了一种实时精确的碰撞检测算法。     

基于随机森林的多阶段集成学习方法

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.     

全局最优化的积分水平集算法的一种随机实现

研究一维全局最优化问题的算法及其实现算法,建立了一维多峰连续函数极大化问题的积分水平集算法以及它的一种基于Markov链的Monte-Carlo实现算法,获得了实现算法的一个新的收敛准则.