检索结果-内蒙古大学图书馆

航天返回与遥感 2020年第6期41卷 90-102页

作者：李怡静孙晓敏郭玉银刘发根周冠华徐崇斌刘亮北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191 北京空间机电研究所北京100094 江西省鄱阳湖水文局九江332800

鄱阳湖是中国第一大淡水湖和国际重要湿地,对区域经济发展和生态文明建设都具有非常重要的作用。近年来受气候变化及流域经济发展影响,其水质持续逼近轻度富营养,局部水华发生风险较高。为保护鄱阳湖水生态环境,探索适用于鄱阳湖的大尺... 详细信息

鄱阳湖是中国第一大淡水湖和国际重要湿地,对区域经济发展和生态文明建设都具有非常重要的作用。近年来受气候变化及流域经济发展影响,其水质持续逼近轻度富营养,局部水华发生风险较高。为保护鄱阳湖水生态环境,探索适用于鄱阳湖的大尺度水质遥感监测方法至关重要。文章以鄱阳湖为实验区域,结合2018年7月和2019年8月两次鄱阳湖丰水期的实测水质数据和"高分一号"卫星影像,基于梯度提升决策树算法构建水质参数反演模型,反演了高锰酸盐指数、总磷、总氮、透明度、叶绿素a、悬浮泥沙等6种水质参数。对反演算法的输入波段和参数配置进行了调试与优化,以均方根误差和决定系数作为精度评价指标,测试了该算法对各水质参数反演的精度和速度,结果表明,梯度提升决策树算法反演各水质参数的精度较高且速度较快,对多数水质参数反演的决定系数在0.8以上,具有实用价值,能够实现对内陆复杂水体水质的高精度遥感监测。

关键词：遥感反演机器学习梯度提升决策树算法 “高分一号”卫星数据水环境鄱阳湖

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基于GBDT算法的Fe-36Ni/304L搭接接头特征尺寸及性能预测

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2022年第4期55卷 350-356页

作者：申俊琦王谦胡绳荪陆建生田玉新天津大学材料科学与工程学院天津300354 天津市现代连接技术重点实验室天津300354 宝山钢铁股份有限公司中央研究院上海201900

Fe-36Ni合金和304L奥氏体不锈钢是制备新一代液化天然气(LNG)船液舱围护系统的主要材料,由这两种材料焊接而成的复合结构是组成液舱围护系统的重要部分,因此研究Fe-36Ni/304L异种合金的焊接工艺及接头特征尺寸和力学性能预测具有重要意... 详细信息

Fe-36Ni合金和304L奥氏体不锈钢是制备新一代液化天然气(LNG)船液舱围护系统的主要材料,由这两种材料焊接而成的复合结构是组成液舱围护系统的重要部分,因此研究Fe-36Ni/304L异种合金的焊接工艺及接头特征尺寸和力学性能预测具有重要意义.开展了Fe-36Ni/304L异种合金搭接脉冲钨极惰性气体保护焊(GTAW)立焊工艺研究,探索了脉冲焊接参数对接头宏观成形与拉伸性能的影响规律.根据Fe-36Ni和304L异种合金薄板搭接的脉冲GTAW试验结果,研究了焊接参数(峰值电流、基值电流、占空比、脉冲频率和焊接速度)与接头特征尺寸L(下板焊缝宽度)、P(下板焊缝熔深)、R(焊缝根部到焊缝表面的最短距离,即最小熔合半径)及拉伸最大承载力的关系.建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的接头特征尺寸及性能预测模型,并研究了各焊接参数对特征尺寸和力学性能的影响程度.结果表明:Fe-36Ni/304L异种合金搭接脉冲GTAW立焊接头特征尺寸L和P主要与峰值电流、占空比和焊接速度相关,随着峰值电流和占空比的增加,L和P也随之增加;随着焊接速度降低,L和P随之增加.特征尺寸R主要与占空比和脉冲频率相关,随着脉冲频率和占空比的增加,R也随之增加.特征尺寸R是影响搭接接头拉伸最大承载力的主要因素,搭接接头的拉伸最大承载力可达12.66 kN.所建立的预测模型对特征尺寸和最大承载力的预测相对误差均在3%以内,模型的预测精度较高,且泛化性较好.

关键词：梯度提升决策树算法 Fe-36Ni/304L异种合金脉冲钨极惰性气体保护焊特征尺寸拉伸承载力

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基于步态的机器学习模型识别遗忘型轻度认知障碍和阿尔茨海默病

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中国全科医学 2022年第31期25卷 3857-3865页

作者：陶帅韩星孔丽文汪祖民谢海群大连大学大连市智慧医疗与健康重点实验室辽宁省大连市116622 佛山市第一人民医院神经内科广东省佛山市528010

背景随着老龄化社会的到来,与年龄密切相关的认知障碍(包括痴呆)的患病率明显增加。先前的研究表明,具有不同认知能力的人群所表现的步态状态也不一样。过去研究者们在研究遗忘型轻度认知障碍(aMCI)和阿尔茨海默病(AD)的步态时,使用了... 详细信息

背景随着老龄化社会的到来,与年龄密切相关的认知障碍(包括痴呆)的患病率明显增加。先前的研究表明,具有不同认知能力的人群所表现的步态状态也不一样。过去研究者们在研究遗忘型轻度认知障碍(aMCI)和阿尔茨海默病(AD)的步态时,使用了统计分析方法,对机器学习方法的使用较少。目的构建基于步态的机器学习模型识别aMCI和AD,探索aMCI和AD之间的步态标志物,以便将其用作帮助诊断aMCI患者和AD患者的可能工具。方法于2018年12月至2020年12月,从国家康复辅具研究中心附属康复医院、佛山市第一人民医院、大连大学附属中山医院招募了102例受试者,按照筛选标准最终纳入98例受试者,其中55例为aMCI患者,10例为AD患者,33例为健康对照(HC)者。使用可穿戴设备采集参与者在单任务(自由行走)、双任务(倍数7)和双任务(倒数100)时的步态参数。使用随机森林算法(RF)和梯度提升决策树算法(GBDT)建立模型,10个步态参数作为预测变量,疾病状态(HC、aMCI、AD)作为响应变量,比较两种机器学习算法对3个疾病组的识别效果。然后使用机器学习算法结合递归特征消除法(RFE)进行重要特征选择。结果三组年龄、性别、身高、体质量、鞋码比较,差异无统计学意义(P>0.05);MMSE评分、MoCA评分比较,差异有统计学意义(P<0.05)。自由行走测试时,aMCI组和AD组受试者步幅较HC组短,足跟着地角度较HC组小;AD组步速较HC组和aMCI组受试者慢,足趾离地角度较HC组小(P<0.05)。双任务倍数7测试时,aMCI组和AD组受试者步速较HC组慢,足趾离地角度和足跟着地角度较HC组小;AD组支撑时间较HC组长,足趾离地角度较aMCI组小(P<0.05)。双任务倒数100测试时,AD组步速较HC组和aMCI组受试者慢,足趾离地角度和足跟着地角度较HC组和aMCI组小,步幅较HC组短;aMCI组足跟着地角度较HC组小(P<0.05)。GBDT-RFE方法发现aMCI和AD之间的重要步态特征是步幅、足趾离地角度和足跟着地角度,并在RF模型中实现了识别aMCI和AD的最佳性能,最高准确率为87.69%。结论步幅、足趾离地角度和足跟着地角度是识别aMCI患者和AD患者的重要步态标志物,未来临床医生可依据重要步态标志物诊断和治疗aMCI患者和AD患者。

关键词：认知功能障碍遗忘型轻度认知障碍阿尔茨海默病步态分析随机森林算法梯度提升决策树算法

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基于GBDT的热电偶温度在线监测方法的研究

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电测与仪表 2021年第4期58卷 30-36页

作者：曲佳琪钱政李玉涛田宏伟北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191 中国船舶工业综合技术经济研究院北京100081

针对工业自动化程度不断提高,对温度的在线监测需求也越来越广泛,且传统的基于查表以及硬件补偿等方法的热电偶温度监测系统,难以适应较高的精度要求的问题,文中提出一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosted Decision Tree,GBDT)算法... 详细信息

针对工业自动化程度不断提高,对温度的在线监测需求也越来越广泛,且传统的基于查表以及硬件补偿等方法的热电偶温度监测系统,难以适应较高的精度要求的问题,文中提出一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosted Decision Tree,GBDT)算法的热电偶在线温度监测方法,以实现对热电偶在线温度监测中的冷端补偿以及非线性问题进行改进。从实验测试结果中可以看出,文中将梯度提升决策树算法应用于热电偶的在线温度监测中,能够有效地提高在线测量精度,并为温度监测工业自动化提供新的解决方案。

关键词：热电偶梯度提升决策树算法温度在线监测

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基于PCA和LDA的食源性致病菌拉曼光谱分类识别

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激光杂志 2022年第9期43卷 55-59页

作者：黄忠民曾万聃吴敏夏志平上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 军事兽医研究所长春130062

鉴于拉曼光谱具有无损快速、精确、检测范围广的优点,食源性致病菌的识别检测方法逐渐转变为新型的拉曼光谱检测方法。以大肠杆菌和布鲁氏菌作为实验对象,得到拉曼光谱图,使用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)与LDA(Linear... 详细信息

鉴于拉曼光谱具有无损快速、精确、检测范围广的优点,食源性致病菌的识别检测方法逐渐转变为新型的拉曼光谱检测方法。以大肠杆菌和布鲁氏菌作为实验对象,得到拉曼光谱图,使用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)与LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)两种不同的降维方式进行降维,并通过机器学习中的GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法模型实现分类。实验结果分类模型可以成功地对两种食源性致病菌进行分类,达到了97.10%和90.28%的准确率,在原有的算法基础上大幅度提高准确率,减少样本特征数带来的误差,并为拉曼光谱结合机器学习算法分类识别提供一定性参考。

关键词：拉曼光谱主成分分析线性判别分析食源性致病菌分类识别梯度提升决策树算法

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脑机接口时频信息抽取与识别的虚实结合控制研究

脑机接口时频信息抽取与识别的虚实结合控制研究

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作者：国海铭天津理工大学

学位级别：硕士

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)通过解码人脑信号表达的信息来达到控制外部设备做出相应的动作,在医学康复,辅助训练等领域具有广泛应用。随着我国进入老龄化社会,中风等脑损伤疾病,导致越来越多的老年人无法自主的进行康复训... 详细信息

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)通过解码人脑信号表达的信息来达到控制外部设备做出相应的动作,在医学康复,辅助训练等领域具有广泛应用。随着我国进入老龄化社会,中风等脑损伤疾病,导致越来越多的老年人无法自主的进行康复训练,又由于他们的四肢行动不便,需要机器人辅助他们,带动肢体运动实现康复。因此本文研究了脑机接口虚实结合技术,使用虚拟人刺激获取脑电信号,对脑电信号进行时频信息抽取,得到识别结果后控制机器人的机械臂运动,为带动病人进行锻炼,实现康复功能打下基础。本文主要对脑电信号的通道选择,特征提取,特征融合进行了研究,主要内容如下:(1)针对脑电信号通道数众多,彼此关联、互相干扰,计算量大、复杂度高等问题,本文提出了基于梯度提升决策树算法的脑电信号通道选择方法。采用梯度提升决策树算法计算不同通道特征重要度,选择重要通道进行分析,减少计算的复杂度,提高后续特征提取的效率,并验证了算法的有效性。(2)针对脑电信号局部瞬间产生的细微差别,会导致不同意图结果的问题,需要提取更精细的特征。本文使用广义预测控制模型对脑电信号的每一帧进行建模,使用最小二乘法辨识参数作为每帧脑电信号的时域特征。然后使用SETCNTA模型进一步提取局部特征,达到提取精细特征的目的。广义预测模型不仅可以简化复杂的脑电信号,也可以提取脑电信号时域与频域的特征,提高了识别细微差别的效果。(3)为了进一步提取脑电信号的全局特征信息,挖掘不同特征的关联特性。本文从全局考虑,结合整段脑电信号和控制量的功率谱密度之和作为频域特征,使用图卷积神经网络进一步提取频域特征,使用皮尔逊相关系数计算通道间的相互关系,建立图结构,聚合节点信息,抽取全局的、关联的频域特征。最后将时域特征与频域特征通过全连接进行融合得到分类结果。(4)利用设计的虚拟人刺激自然人的大脑获取脑电信号,实现控制实体机器人驱动机械臂,完成虚实结合网页系统的设计。将虚拟人与虚拟环境使用后端技术嵌入网页端,虚拟人随机产生动作获取自然人的脑电信号,使用本文提出的方法对获取的信号进行识别,机器人做出相应动作,实现脑机接口虚实结合控制机器人。

关键词：梯度提升决策树算法广义预测控制模型图卷积神经网络 TCN 注意力机制

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基于随机森林的数据库入侵检测研究

基于随机森林的数据库入侵检测研究

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作者：崔亨逵河北大学

学位级别：硕士

数据库是信息系统中极易被攻击的一个环节,其安全问题备受关注。入侵检测是安全技术的重要方法之一,也是数据库安全机制的组成部分。入侵检测的本质是分类,因此分类算法对入侵检测系统起着至关重要的作用。随机森林具有集成学习理论、... 详细信息

数据库是信息系统中极易被攻击的一个环节,其安全问题备受关注。入侵检测是安全技术的重要方法之一,也是数据库安全机制的组成部分。入侵检测的本质是分类,因此分类算法对入侵检测系统起着至关重要的作用。随机森林具有集成学习理论、高效数据处理能力和参数设置简单等优点。本文对随机森林算法在数据库入侵检测中的应用进行研究。本文介绍了数据库安防和入侵检测的相关内容,研究了数据库的常见攻击手段以及数据库入侵检测的主要技术,分析了决策树、梯度提升决策树和随机森林的三种分类算法应用于数据库入侵检测中的优缺点。针对随机森林算法元分类器精度不足的问题,本文给出了以梯度提升决策树作为元分类器的随机森林数据库入侵检测算法。在提升分类精度的同时,改进算法中对原始数据集进行的重采样处理,可以降低噪声数据的关联性,而其中的随机投票机制还可以从一定程度上过滤掉单个元分类器出现过拟合的情况,降低了整体模型出现过拟合的可能性。此外,针对单棵梯度提升决策树在数据库入侵检测应用中容易出现过拟合的问题,本文给出了通过相关参数,控制树的深度,进行剪枝操作,降低模型的复杂度的改进方案。为了验证改进算法的性能,本文选择了9组UCI公有数据集进行了基础分类能力测试和KDDCUP99数据集进行入侵专项测试,并设置了经典梯度提升决策树算法和经典随机森林算法作为对照组进行算法实验。实验结果证明了本文给出的基于梯度提升的随机森林数据库入侵检测算法的有效性。最后,本文设计并实现了包含数据采集模块、数据预处理模块、入侵检测单元和警报响应模块四个部分的数据库入侵检测系统,并对各个模块进行了详细说明。

关键词：入侵检测随机森林算法梯度提升决策树算法异常检测分类器

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低危交易识别模型在信用卡反欺诈中的应用

低危交易识别模型在信用卡反欺诈中的应用

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作者：刘格格中南财经政法大学

学位级别：硕士

随着互联网+移动支付的飞速发展，生活中越来越多的人享受着信用卡支付的便捷，并将其作为常用支付手段之一。然而，不法分子趁信用卡市场规章制度不完善之时，犯下一起又一起信用卡交易欺诈案件，给银行等金融机构和持卡人带来损失的... 详细信息

随着互联网+移动支付的飞速发展，生活中越来越多的人享受着信用卡支付的便捷，并将其作为常用支付手段之一。然而，不法分子趁信用卡市场规章制度不完善之时，犯下一起又一起信用卡交易欺诈案件，给银行等金融机构和持卡人带来损失的同时，扰乱了金融市场的秩序，给信用卡市场的健康发展带来了不良影响。因此，银行等金融机构投入大量资金，加强反欺诈技术的研究力度，加快反欺诈平台的开发速度，迫切的寻求能够最大程度防范信用卡交易欺诈的方法。本文利用机器学习算法，对命中规则需要进入人工审核的中风险交易订单进行二次低危识别，一方面降低交易支付授权的拒绝率，且一定程度上解放了人工二次审核的劳动力，对增加信用卡交易的收益、提升反欺诈准确率有着重要的现实意义。本文首先阐述了信用卡欺诈的背景与理论，重点介绍了三类常用的反欺诈技术，接着介绍了信用卡反欺诈中低危交易的概念、标准以及应用场景；最后经思考与比较，本文将机器学习算法与信用卡支付反欺诈场景下识别低危订单相结合，尝试采用逻辑回归算法及梯度提升决策树算法辅助组合变量的方法对交易订单进行二次低危识别。本文明确了研究对象及实验数据范围，利用标签传播方法增加了原始数据的黑白标签比例，随后详细说明了特征工程的流程，包括数据预处理、变量构造及衍生、变量选择、变量值 WOE 编码等步骤。在完成了特征工程中的一系列数据处理后，引入了逻辑回归模型，并详细给出了该模型的求解步骤以及相应的预测结果。最后基于梯度提升树算法自动构造出有利于分类结果的组合特征，即把提升树分叉路径进行稀疏化编码，再作为逻辑回归模型的变量输入，同时阐明了两种算法在这种结合过程中可能存在的问题和相应的解决方法，最后同单一逻辑回归模型的预测结果进行比对，证明了该方法的优越性。从研究结果来看，机器学习方法应用于低危交易识别是可行的，可以进行更深入的研究。首先，逻辑回归模型以及梯度?升树—逻辑回归组合模型在数据集上的预测效果表现均良好，在选取与人工审核准确率接近的模型精确度时，梯度提升树—逻辑回归组合模型的召回率以及 KS 值都高于单独的逻辑回归模型。其次，从最终入选模型的变量可以总结出，在反欺诈交易低危识别场景中，对预测结果重要的变量类型。最后，梯度提升树—逻辑回归组合模型降低的报警率高达 70%，这对于减少人工审核成本以及降低交易拒绝率有很大的帮助，其优势得以体现。

关键词：逻辑回归算法梯度提升决策树算法变量选择交易反欺诈

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基于特征细分的中文情感分析研究 ——以手机购买评论文本为例

基于特征细分的中文情感分析研究 ——以手机购买评论文本为例

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作者：陈慧上海师范大学

学位级别：硕士

手机作为现代人们生活的必需品,有着五花八门的品牌以及很多不同的款式。对于用户来说,由于买方与卖方的信息不对称性,在网络上进行各种手机品牌的选择是一件很烦恼的事,所以需要依据具体的研究结论来帮助他们做出抉择。随着自然语言处... 详细信息

手机作为现代人们生活的必需品,有着五花八门的品牌以及很多不同的款式。对于用户来说,由于买方与卖方的信息不对称性,在网络上进行各种手机品牌的选择是一件很烦恼的事,所以需要依据具体的研究结论来帮助他们做出抉择。随着自然语言处理技术的发展,文本分析已经成为一大热门区域,而其中,情感分析又是文本领域研究的前沿方向。现在,文本分析在英文研究领域的相关研究已经比较成熟,而在中文领域研究,由于中文语言的复杂,对中文文本的情感分析还没有达到一定的程度。首先,现在对于句子和篇章级别的文本情感分析工作还远远不够,需要继续加以研究。其次,对于大规模数据集的情感分类的任务,必须继续发掘更优良的文本情感分类机器算法。最后,文本的情感分析现更多集中在微博、新闻、影评、酒店评论等等,所以迫切需要扩大研究领域,挖掘出更多有实际价值和社会效益的研究结论。本文从京东商城和淘宝网搜集了5款热门手机的相关评论,首先对评论集进行预处理和doc2vec向量化,然后通过梯度提升决策树算法进行情感分类,取得接近了81.79%的良好分类准确率。接着,将这种分类模型与逻辑回归、随机森林两种分类算法进行比较,发现GBDT的分类AUC值要比LR高约0.11,比RF高约0.03,且GBDT的FPR值要比LR和RF的FPR低接近20个百分比,分类所用时长也短于其它两个模型,从而验证了doc2vec+GBDT分类模型的优良性能。最后,通过参数调优,使得doc2vec+GBDT分类模型的准确率提升1.5%,AUC值也提升了0.03,并将此模型用于5款热门手机评论的情感分类,且进一步分析了不同品牌手机的用户属性偏好。本文研究的结论,即可以帮助手机厂商了解客户需求、从而改进自身产品,同时也可以根据顾客需求,帮助他们选到心仪的商品。

关键词：文本分析情感分类机器学习 doc2vec向量化梯度提升决策树算法

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面向带钢热镀锌感应加热的改进贝叶斯温度预测算法

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制造业自动化 2024年第10期46卷 157-164,188页

作者：王子昂王伟马乾伦白振华福州大学机械工程及自动化学院福建福州350108 燕山大学机械工程学院河北秦皇岛066004

出锌锅后的带钢需通过合金化炉进行感应加热以保证镀层合金化过程顺利进行和获得优良的镀层质量,出感应加热炉的带钢目标温度预报研究对热镀锌带钢镀层质量在线控制具有重要意义。针对生产中带钢感应加热(Induction Heating,IH)目标温... 详细信息

出锌锅后的带钢需通过合金化炉进行感应加热以保证镀层合金化过程顺利进行和获得优良的镀层质量,出感应加热炉的带钢目标温度预报研究对热镀锌带钢镀层质量在线控制具有重要意义。针对生产中带钢感应加热(Induction Heating,IH)目标温度确定靠经验公式和人工在线调整,计算精度低、人工干预量大等问题,提出了一种结合贝叶斯参数调优和梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法的带钢热镀锌感应加热目标温度预测建模方法。对多维度和多钢种热镀锌带钢感应加热工艺大数据集,借助冶金机理和皮尔逊相关系数,筛选了与预测模型相关的特征;采用贝叶斯优化中的树状帕森估计(Tree-structured Parzen Estimator,TPE)对六种机器学习算法调参后,发现只有GBDT模型和K近邻(KNearest Neighbor,KNN)模型达到工厂生产要求;对GBDT预测模型超参数采用TPE算法、差分进化算法、随机搜索优化以及网格搜索优化四种调参方法进行调优,调优结果比较表明TPE的调参模型精度与网格搜索的模型精度相当,高于随机搜索的调参模型;TPE的调参时间与随机搜索调参时间接近,比网格搜索调参时间大大缩短;TPE算法相对于差分进化算法调优效率更高。利用优化的超参数建立GBDT模型和KNN模型,两种模型比较表明,GBDT模型训练时间短,精度高,生产预报绝对误差在±20℃以内的命中率达到了97.56%,符合生产要求,TPE和GBDT结合是建立热镀锌感应加热目标温度预测模型的最佳策略。

关键词：感应加热温度模型预测超参数调优梯度提升决策树算法 TPE算法

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