检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2007年第10期27卷 2107-2110页

作者：林燕朱尔一徐晓琴 LEE Frank S C 王小如厦门大学化学化工学院现代分析科学教育部重点实验室福建厦门361005 国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061

简要介绍了偏最小二乘建立分类模型方法的原理及优点,将该方法应用于处理胶州湾和莱州湾的几个主要污染源附近海域各站点取得的海水样本的气-质联用全谱数据,建立海水样品的分类模型,以判别海水中有机污染物的来源区域。结果表明:由于PL... 详细信息

简要介绍了偏最小二乘建立分类模型方法的原理及优点,将该方法应用于处理胶州湾和莱州湾的几个主要污染源附近海域各站点取得的海水样本的气-质联用全谱数据,建立海水样品的分类模型,以判别海水中有机污染物的来源区域。结果表明:由于PLS法适合于处理变量数多样本数少、具有严重多重共线性数据的问题,应用于从两类及多类海水样品气-质联用全谱数据中提取海水污染来源区域的分类信息,得到的分类模型交叉检验相关系数达0.91以上,结果较为理想,可为正确判别污染源提供一个可靠的基础。另外文章采用所得模型的拟合值等一些信息作分类图的方法,与传统PLS作图方法比较,所得分类图更为清晰、直观,能较好地表达回归模型的分类效果。

关键词：气-质联用偏最小二乘(PLS) 分类模型

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一种基于朴素贝叶斯分类模型的高光谱矿物精确识别方法

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光谱学与光谱分析 2014年第2期34卷 505-509页

作者：贺金鑫陈圣波王阳吴艳繁吉林大学地球科学学院吉林长春130061 吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130061 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012

由于某些矿物,特别是与成矿作用有关的热液蚀变矿物的光谱特征差异较小,更受到矿物混合光谱等因素的影响,导致大多数光谱识别方法对一些光谱特征相似的矿物极易出现混淆和误判现象。因此,针对矿物光谱的"同物异谱"、"同... 详细信息

由于某些矿物,特别是与成矿作用有关的热液蚀变矿物的光谱特征差异较小,更受到矿物混合光谱等因素的影响,导致大多数光谱识别方法对一些光谱特征相似的矿物极易出现混淆和误判现象。因此,针对矿物光谱的"同物异谱"、"同谱异物"现象,提出了一种基于朴素贝叶斯分类模型的高光谱矿物精确识别方法。通过对白云母、高岭石,这两种光谱特征相近的典型蚀变矿物的实验测试、分析,并与光谱角匹配、二进制编码、光谱特征拟合等同类方法进行对比,结果表明该方法能够充分地利用吸收特征波谷位置、吸收特征深度、包络线斜率等多种矿物光谱识别属性特征,进而将不同种类的矿物更明显地予以区分,具有较高的分类识别准确率。

关键词：高光谱遥感矿物识别分类模型朴素贝叶斯

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异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型

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高技术通讯 2011年第10期21卷 1101-1107页

作者：翟云杨炳儒周法国隋海峰刘丽珍北京科技大学信息工程学院北京100083 聊城大学计算机学院聊城252059 中国矿业大学机电与信息工程学院北京100083 首都师范大学信息工程学院北京100089

为解决非平衡数据分类中的正样本分类精度不高的瓶颈问题，提出了一种异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型。该模型基于差异采样率的重采样算法和改进的Adaboost算法，融合了SVM和C5．0两种基分类器；基于知识融合机制，采用了独... 详细信息

为解决非平衡数据分类中的正样本分类精度不高的瓶颈问题，提出了一种异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型。该模型基于差异采样率的重采样算法和改进的Adaboost算法，融合了SVM和C5．0两种基分类器；基于知识融合机制，采用了独特的分类器选择策略、分类器集成方法、分类决策方案。仿真实验结果表明，SCECM模型分类性能稳定，在非平衡数据集上具有良好的分类性能。

关键词：非平衡数据分类异构分类器差异采样率分类模型

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基于视觉注意VGGNet的中厚板低碳钢多层多道熔池分类模型

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焊接学报 2024年第11期45卷 71-76页

作者：周浩陈善本上海交通大学智能化机器人焊接技术实验室上海200240

重大装备制造中厚板机器人多层多道焊(multi-layer and multi-pass welding,MLMPW)一直是热点和难点,而实现机器人MLMPW的核心是对其熔池的获取、监控并分类.为了提高MLMPW的自动化和智能化,有必要开发一个熔池图像在线分类系统.针对焊... 详细信息

重大装备制造中厚板机器人多层多道焊(multi-layer and multi-pass welding,MLMPW)一直是热点和难点,而实现机器人MLMPW的核心是对其熔池的获取、监控并分类.为了提高MLMPW的自动化和智能化,有必要开发一个熔池图像在线分类系统.针对焊接过程中的熔池图像提出了一种新的MLMPW熔池分类方法——基于视觉注意的(SENet)VGGNet熔池分类方法.为了提高效率和精度,引入迁移学习中的预训练模型到网络训练过程中.因为针对中厚板多层多道熔池研究较少,导致熔池公开数据集较少,为了应对这一问题,需要对数据集进行增广.结果表明,提出的模型可快速有效的对七类MLMPW熔池进行准确分类,预测精度可达到98.39%.

关键词：多层多道焊熔池 VGG16 视觉注意分类模型

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基于帧间深度特征差分的大西洋鲑鱼群活跃度分类模型

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农业机械学报 2023年第11期54卷 259-265页

作者：徐立鸿崔钰惠刘世晶韩厚伟同济大学电子与信息工程学院上海201800 中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所上海200092 国信东方(烟台)循环水养殖科技有限公司烟台264000

鱼群活跃度是鱼类健康福利养殖的特征性指标之一,实现鱼群活跃度细粒度分类有利于更精细地描述鱼群健康状况、评估鱼群福利水平。基于工厂化循环水养殖系统,本文建立了水下大西洋鲑鱼群活跃度细粒度分类视频数据集,并提出一种基于帧间... 详细信息

鱼群活跃度是鱼类健康福利养殖的特征性指标之一,实现鱼群活跃度细粒度分类有利于更精细地描述鱼群健康状况、评估鱼群福利水平。基于工厂化循环水养殖系统,本文建立了水下大西洋鲑鱼群活跃度细粒度分类视频数据集,并提出一种基于帧间深度特征差分的鱼群活跃度分类模型,通过引入残差连接的小型卷积神经网络提取视频帧的特征,进而在相邻帧之间做差分运算和平方运算得到视频帧间特征,最后将其输入基于外部注意力机制的分类网络IFDNet中得到视频类别。试验结果表明,本文提出的CNN-IFDNet模型分类准确率达到97.72%,F1值达到97.42%,以较低的计算复杂度实现了对水下视频鱼群活跃度的三分类。相较于实验室环境,基于真实养殖环境对鱼群活跃度所展开的算法研究实际应用性更强,可以为精细化描述鱼群的活跃度、实现智能监测鱼类健康状况提供参考,帮助养殖人员发现并排除导致鱼群活跃度异常的水质环境、病害等因素。

关键词：鱼类健康福利养殖鱼群活跃度分类模型视频分类深度特征

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大规模定制环境下客户需求信息分类模型及其表达方法研究

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计算机集成制造系统 2008年第8期14卷 1504-1511页

作者：但斌王江平刘瑜重庆大学经济与工商管理学院重庆400044

为了低成本、高效率地获取大规模定制客户的个性化需求信息,建立了大规模定制环境下客户需求信息的分类模型,将客户需求信息分为二元型、选项型、参数型、描述型和解释型五类。探讨了不同类型的客户需求信息相应的形式化语义描述方法。... 详细信息

为了低成本、高效率地获取大规模定制客户的个性化需求信息,建立了大规模定制环境下客户需求信息的分类模型,将客户需求信息分为二元型、选项型、参数型、描述型和解释型五类。探讨了不同类型的客户需求信息相应的形式化语义描述方法。在此基础上,采用框架法对二元型、选项型和参数型等结构化客户需求信息进行表达,对于半结构化的描述型客户需求信息和非结构化的解释型客户需求信息,采用模糊框架进行表达。最后,通过两个应用案例说明了该模型的实用性。

关键词：大规模定制客户需求分类模型形式化语义描述框架法

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基于Smote-KNN的小麦8种真菌毒素共污染特征气候分类模型研究

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中国食品卫生杂志 2023年第6期35卷 807-812页

作者：唐昊梁江吴难李明璐杨大进张磊薛文博祝海江王小丹国家食品安全风险评估中心北京100022 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

目的分析我国不同气候区域小麦真菌毒素共污染特征,建立气候分类模型。方法对来自12个省、自治区的887份小麦样本中脱氧雪腐镰刀菌烯醇、雪腐镰刀菌烯醇、黄曲霉毒素、赭曲霉毒素、伏马菌素、玉米赤霉烯酮、T-2和HT-2共8种真菌毒素检测... 详细信息

目的分析我国不同气候区域小麦真菌毒素共污染特征,建立气候分类模型。方法对来自12个省、自治区的887份小麦样本中脱氧雪腐镰刀菌烯醇、雪腐镰刀菌烯醇、黄曲霉毒素、赭曲霉毒素、伏马菌素、玉米赤霉烯酮、T-2和HT-2共8种真菌毒素检测数据按样本采集地的气候类型分为温带大陆性气候、温带季风气候和亚热带季风气候3类。对数据进行预处理并使用Borderline-SMOTE方法扩充以平衡数据集。使用主成分分析方法(PCA)对8种真菌毒素检测数据进行特征降维,选择降维后累计贡献率达97%的前二维特征作为小麦毒素数据特征。利用机器学习中的K最近邻(KNN)非线性分类器对上述数据特征进行分类研究,同时使用网格搜索算法对KNN模型参数进行调优。采用混淆矩阵、准确率、召回率和F1得分4个指标对模型进行评价,并比较所构建模型与支持向量机、随机森林和人工神经网络等常见分类模型在上述数据中的表现效果。结果本文提出的Borderline-SMOTE、PCA与KNN相结合的分类模型对小麦8种真菌毒素共污染特征的气候分类准确率可达98.31%,且方法性能优于其他分类方法。结论本文建立的分类模型能有效判别我国3种气候条件下小麦8种真菌毒素的共污染特征,可为分地区的真菌毒素联合暴露风险评估提供依据,并提出了一种基于食品多项检测指标进行地区分类的方法。

关键词： KNN算法小麦真菌毒素共污染分类模型

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油气管道事故原因分类模型及其社会网络分析

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中国安全科学学报 2024年第9期34卷 34-40页

作者：宫运华张喆范志炜中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京102249

为提高油气管道事故预防策略的有效性,首先,基于系统理论事故建模与过程(STAMP)模型及人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,建立油气管道事故预防控制结构,分析国内外35起油气管道事故原因,并依据扎根理论对分析结果进行统计编码,得出油... 详细信息

为提高油气管道事故预防策略的有效性,首先,基于系统理论事故建模与过程(STAMP)模型及人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,建立油气管道事故预防控制结构,分析国内外35起油气管道事故原因,并依据扎根理论对分析结果进行统计编码,得出油气管道事故原因分类模型;其次,应用社会网络分析法构建油气管道事故原因关系网络,通过核心—边缘分析、中心性分析和关联方向指数分析,识别油气管道事故原因中核心及具有高关联性和强影响力因素。研究结果表明:油气管道事故原因分类模型包含6个层次:政府及监管部门因素、第三方因素、运营商组织因素、运营商不安全监督、现场人员不安全行为的前提条件、现场人员的不安全行为,并可将其细分为22个最底层原因因素。其中,政府及监管部门因素、运营商组织因素、运营商不安全监督和第三方因素均为核心因素;制度缺陷、监督不充分、运行计划不当、第三方破坏行为、管材与焊缝缺陷、施工/维修/配件问题、技能失误均为具有高关联性和强影响力因素。

关键词：系统理论事故建模与过程(STAMP)模型人为因素分析与分类系统(HFACS)模型油气管道事故原因分类模型社会网络分析

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由质谱分析数据建立乙肝病人与健康人的分类模型

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分析化学 2009年第2期37卷 211-215页

作者：徐琨朱尔一杨芃原刘银坤厦门大学化学化工学院现代分析科学教育部重点实验室复旦大学化学系复旦大学生物医学研究院复旦大学附属中山医院肝癌研究所

建立运用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱获取乙肝病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并用偏最小二乘(PLS)变量筛选法建立乙型肝炎(HBV)病人和健康人的分类模型,最终得到分类模型的交叉检验相关系数达0.97以上,判别准确率显著提高。... 详细信息

建立运用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱获取乙肝病人和健康人血清蛋白指纹图谱数据,并用偏最小二乘(PLS)变量筛选法建立乙型肝炎(HBV)病人和健康人的分类模型,最终得到分类模型的交叉检验相关系数达0.97以上,判别准确率显著提高。对模型进行分析,找出对乙型肝炎病人和健康人的差异有重要影响的因素或变量。这些变量为某些质荷比区间内特定蛋白的峰强度值,反映这些质荷比区间内蛋白量的增加或减少,与乙肝病的形成有密切关系,可作为重要的生物标志物,进一步加以研究。本研究采用所得模型的拟合值等一些信息来做分类图,能较好地表达回归模型的分类效果。

关键词：乙型肝炎表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱偏最小二乘变量筛选分类模型海量数据建模

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基于眼底照片影像组学特征的糖尿病足分类模型构建

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中华内分泌代谢杂志 2023年第2期39卷 103-111页

作者：李颖黄奕娟梁晓康卢振泰孙丹高方薛耀明曹瑛南方医科大学南方医院内分泌代谢科广州510515 南方医科大学医学图像处理重点实验室广州510515 中国医学科学院阜外医院深圳医院心内科深圳518057

目的开发和验证基于眼底照片影像组学特征的糖尿病足分类预测模型。方法回顾性收集2011年12月至2018年12月在南方医院诊断为2型糖尿病患者眼底照片共2035张[糖尿病足(DF)患者282张,糖尿病(DM)患者1753张],采用计算机随机数按7∶3将所有... 详细信息

目的开发和验证基于眼底照片影像组学特征的糖尿病足分类预测模型。方法回顾性收集2011年12月至2018年12月在南方医院诊断为2型糖尿病患者眼底照片共2035张[糖尿病足(DF)患者282张,糖尿病(DM)患者1753张],采用计算机随机数按7∶3将所有眼底照片随机分成训练集(1424张)与测试集(611张)。眼底照片进行图像预处理后,通过Radiomic工具包提取基于灰度矩阵的4128个纹理特征,并用ToolboxDESC工具包提取了11339个其他特征。采用LASSO算法选取出与DF最相关的30个特征,再使用Bootstrap+0.632自助采样法进一步筛选出7个最佳组合,进行logistic回归分析求得回归系数,建立最终的糖尿病足分类模型。绘制ROC曲线,计算训练集和测试集的AUC、敏感度、特异度及准确率以验证其预测效能。结果本研究筛选出7个糖尿病足患者眼底照片影像组学标记物,且构建的DF/DM分类预测模型在训练集中的AUC、敏感度、特异度、准确率分别为:0.9586、0.9840、0.9200、0.9280;在测试集中得到的AUC、敏感度、特异度、准确率分别为0.9271、0.9889、0.8810、0.8969。结论本研究采用了影像组学技术筛选出7个糖尿病足眼底影像组学标记物,基于此构建了高精度的可简便应用的DF/DM分类模型。该技术具有提高糖尿病足筛查效率的潜力。

关键词：糖尿病足眼底照片影像组学分类模型

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