Novel algorithm for constructing support vector machine regression ensemble

1 .INTRODUCTIONRecently , support vector machine (SVM)[1]is anovel and promising technique in the fields of ma-chine learning and classification or regression pre-diction accompanying artificial neural network.InSVM,several learning algorithms can be obtainedgiven different inner-product functions named ker-nel functions ,such as polynomial approach,Bayes-ian classification、radial basic function method、multilayer perceptron network[2]. By now,it hasbeen successfully applied in many ar…     

基于极限梯度提升的公路深层病害雷达识别

针对探地雷达A-scan数据检测多类公路深层病害准确率不高的问题,首先通过实地数据采集、钻芯取样技术,结合数据预处理和专家解释过程,建立大量具有公路深层病害类别标签的A-scan数据库。对不同类别与不同严重程度的病害表征进行对比分析,充分挖掘公路深层病害的细节表征。最后,基于时域-频域多维度,选取A-scan反射波的能量、方差、峰度和对数功率谱作为特征值,引入人工智能分类方法中表现出色的极限梯度提升XGBoost算法（Extreme Gradient Boosting）对数据进行训练和分类预测。结果表明：通过对病害特征的有效提取,XGBoost分类算法对脱空、疏松、裂缝或断层类病害的识别精度均可达90%以上。     

计算文本相似度阈值的方法

基于VSM(向量空间模型)的相似度分类器的相似度阈值通常由经验确定导致分类精度不高。该文提出一种基于Boosting机制在不同文档集上自动计算相似度阈值的方法。它利用Boosting迭代生成多个基于相似度划分的子分类器,通过加权把决定这些子分类器的相似度阈值组合起来,得到对理想相似度阈值的一种逼近。实验表明:这样得到的相似度分类器的平均精度比传统方法高15%左右,甚至可以与一些复杂方法相比。它在处理网络实时文本信息处理问题(分类、过滤和检索)中的效率是这些复杂方法的3倍以上,且问题规模越大、越复杂,其优势越大。     

视频剪辑查询结合时空金字塔匹配的视频检索方法

针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid matching,STPM)方法.借助基于特征分析和分类的片段编辑检测器将新的视频分割成多个片段,以元数据信息将视频片段存入数据库,利用基于逐帧特征结合弱分类器的boosting算法检测视频片段边界,针对新的查询视频进行分析和线上视频匹配,并利用时空金字塔匹配计算相关反馈值.在中佛罗里达大学(university of central Florida,UCF)数据集和YouTube运动视频上的实验验证了方法的有效性,实验结果表明,方法的平均精度可高达97.6％,相比其他几种较为新颖的匹配方法,取得了更好的检索性能.     

基于机器学习的低渗透砂岩聚合物驱采收率预测

在恶劣的油藏条件下,化学驱提高采收率方法的可行性主要在实验室进行,以探究化学驱方案在现场实施的可能效果,但此类实验通常昂贵且费时。为了提高筛选效率和研究变量关系,进行了3个聚合物驱油实验项目,其次通过构建14种机器学习基础模型来预测低渗透砂岩聚合物驱油实验的效率。结果表明多层感知机(MLP)、随机树(RF)和极限梯度上升(XGB)模型表现最佳,它们在测试集的确定系数均为0.99,均方根误差分别为0.855、0.836和0.859。模型表明特征重要性由强至弱依次为含水率、累积注入孔隙体积、渗透率、非均质系数、孔隙度、聚合物注入量、聚合物浓度、注入压力。本研究为室内物理低渗透砂岩聚合物驱提供了可靠的数据,给出了14种机器学习模型预测性能直接对比,建立了高拟合高泛化高稳定低误差的低渗透砂岩聚合物驱预测模型,这将有助于化学驱方案快速在低渗透储层应用,以及降低失败风险。     

基于最大熵的文本分类算法的改进

基于最大熵模型的文本分类算法对不同测试文档的训练结果相差较大.利用Boosting机制改进基于最大熵模型的分类算法,以提高该分类算法的稳定性.实验结果表明,该改进方法可以有效改善基于最大熵模型分类算法的稳定性,且分类精度也有一定的提高.     

基于GA的天然气增压系统可靠性优化

以天然气增压系统的可靠性分析为基础,在体积、重量和总费用的约束条件下,通过优化设计使整个系统的可靠度最高.给出了天然气增压系统区间系数的可靠性优化数学模型,把非线性区间规划模型转化为等价的双目标非线性规划模型,并在此基础上阐述了用遗传算法(GA)找出问题解集的基本思想,对整个系统的核心涡旋式压缩机进行了性能参数分析.可靠性试验结果表明:优化后的天然气增压系统可靠性是满足要求的,用遗传算法求解该问题是相当有效的.     

特征提取及数据扩充的GA-LightGBM半导体质量检测方法

半导体质量检测数据具有的“相关性、冗余性、不平衡性”等特点,导致传统的分类算法效率较低,为此,提出一种基于特征提取及数据扩充的GA-LightGBM(genetic algorithm-light gradient boosting machine)质量检测方法。通过结合主成分分析(principal component analysis,PCA)、合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)、遗传算法和LightGBM这4种方法,实现对产品质量的有效识别。实验结果表明,相较于传统分类算法,提出的方法可以有效提升质量检测的效率。     

基于集成算法的路段短时行驶时间预测

为了更好地解决路段行驶时间的短时预测问题，提出并改善了一种基于树的集成算法。针对小时间尺度下交通时变性强这一特性，构建更加鲁棒的梯度提升树（GBDT）以减少突变点的干扰。为了克服偏差 方差窘境，将随机树（RF）与GBDT进行融合，提出RF-GBDT的集成算法，并考虑各种历史旅行时间数据的相关变量以提高模型的可解释性。预测结果表明，与单独的RF或GBDT相比，RF-GBDT具有更好的预测准确度与算法稳定性。     

高职计算机类专业"T"型人才培养模式研究

在分析高职计算机类专业的特点和所面临问题的基础上,通过高职计算机类专业的就业岗位(群)的分析,以知识体系配置和教学方法改革为例,探讨了高职计算机类专业"T"型人才培养模式的实施问题,研究了"上手快,后劲足"的高技能人才培养方法,为高职计算机类专业改革提出了一个方向.