检索结果-内蒙古大学图书馆

同济大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 450-461页

作者：李爱民康轩袁铮王海隆闫翔宇许有成郑州大学地球科学与技术学院河南郑州450001 郑州大学水利与交通学院河南郑州450001

由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算... 详细信息

由于水体的光学复杂性和不同水质参数之间的相互作用,利用集成学习方法估算水质参数具有优势;然而,在建模过程中如何合理选择超参数仍然是一个难题。麻雀搜索算法能够快速搜索集成学习模型的最优参数;而Levy飞行算法可以防止麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)陷入局部最优,并提高模型的准确性和效率。使用Levy飞行算法和麻雀搜索算法对随机森林(RandomForest,RF)、自适应回归(AdaBoost Regression,ABR)和类别提升回归(CatBoost Regression,CBR)3种集成学习模型进行了优化。以郑州东风渠和熊耳河为研究区,基于实测叶绿素a(chlorophyll-a,Chl-a)和总悬浮物(total suspended solids,TSM)数据,构建了LSSA-RF、LSSA-ABR和LSSA-CBR这3种估算模型。实验结果表明:模型经过优化后,各项指标均有不同程度的提高。其中表现最优的是LSSA-CBR模型;CBR模型是在梯度提升框架下进行的建模,对比RF和CBR模型具有更高维度的学习能力。在叶绿素a的估算中,LSSA-CBR估算模型的均方根误差为2.325μg·L^(-1),决定系数为0.896;在总悬浮物的估算中,LSSA-CBR模型的均方根误差为1.598 mg·L^(-1),决定系数为0.882。最后,将精度较好的LSSA-CBR模型应用于卫星Planet影像中,以评估河流叶绿素a和总悬浮物的空间分布情况。研究结果可为环保部门快速了解城市河流水质分布及进行水质评价与管理提供参考。

关键词：叶绿素a 总悬浮物集成学习模型 Levy飞行—麻雀搜索算法城市河流

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AILM:一个基于联想的集成学习模型

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计算机科学 1993年第5期20卷 41-44页

作者：梁戎刚孙蓉晖蔡庆生中国科学技术大学计算机系合肥230026

不同的学习方法体现人的思维的不同侧面,对复杂的任务可用多种方法协同完成。本文提出一种基于联想的集成学习系统结构和一种统一知识表示方式,既考虑了单个学习模块的独立性,又考虑整个系统的一致性,具有一定的应用前景。

关键词：机器学习集成学习模型 AILM

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一种集成学习模型MIIE

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计算机科学 1997年第3期24卷 85-87页

作者：刘贵全陈小平顾振梅蔡庆生中国科学技术大学计算机系

归纳逻辑程序设计,以下简称ILP。

关键词：集成学习模型 MIIE 程序设计归纳逻辑

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基于集成学习模型的城市轨道交通车载数据分析与列车停车误差预测

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城市轨道交通研究 2021年第4期24卷 53-57,61页

作者：张兴凯张立鹏陈钰李欣王晓玲郑州地铁集团有限公司运营分公司郑州450046 卡斯柯信号有限公司上海200071 华东师范大学软件工程学院上海200070

提出了一种基于Stacking策略的集成学习模型算法。通过基础模型算法评估阶段和基础模型算法集成阶段,成功选出K个基础模型,并基于模型集成策略完成了模型的集成工作,最终得到了基于Stacking策略的集成预测模型。基于实际案例,使用该集... 详细信息

提出了一种基于Stacking策略的集成学习模型算法。通过基础模型算法评估阶段和基础模型算法集成阶段,成功选出K个基础模型,并基于模型集成策略完成了模型的集成工作,最终得到了基于Stacking策略的集成预测模型。基于实际案例,使用该集成模型对列车停车误差进行预测,并对预测结果进行验证。验证结果显示,基于Stacking策略的集成学习算法模型的训练效率高、预测精度高,与其他传统模型相比具有较强优势。

关键词：城市轨道交通集成学习模型车载数据分析列车停车误差预测 Stacking策略

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面向复合材料带隙预测的两段式集成学习模型构建

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上海大学学报（自然科学版） 2022年第3期28卷 504-511页

作者：徐燕胡红青刘茜张玉凤丁广太张惠然上海电力大学数理学院上海201306 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 上海大学材料基因组工程研究院材料信息与数据科学中心上海200444 之江实验室浙江杭州311100

带隙是钙钛矿型复合氧化物材料重要的特征参数,对材料的物理化学性质起决定性作用,如导电性能和光电性能等.为了寻找适合不同应用领域的钙钛矿型材料,利用机器学习进行带隙预测是一种重要的研究手段.构建了一个两阶段异质集成学习模型,... 详细信息

带隙是钙钛矿型复合氧化物材料重要的特征参数,对材料的物理化学性质起决定性作用,如导电性能和光电性能等.为了寻找适合不同应用领域的钙钛矿型材料,利用机器学习进行带隙预测是一种重要的研究手段.构建了一个两阶段异质集成学习模型,在第一阶段使用多种不同的基础机器学习器(回归模型)进行预测;在第二阶段把对预测结果影响较大的描述子和基础机器学习器进行集成学习.利用该模型对210种钙钛矿型复合氧化物材料的带隙进行预测,并与多种独立的机器学习算法以及不同集成策略模型的预测性能相对比,评估了本模型的预测性能.结果表明,这种两段式的集成学习模型能够更好地学习到材料数据的内在关系,并具有较好的预测效果和较强的泛化能力.

关键词：集成学习模型组合策略带隙预测钙钛矿型复合氧化物材料泛化能力

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一种用于非平衡数据分类的集成学习模型

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计算机工程与应用 2012年第29期48卷 119-123,219页

作者：焦盛岚杨炳儒翟云赵万里北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器... 详细信息

针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

关键词：非平衡数据集成学习模型基本分类器改进的支持向量机-K最近邻(SVM-KNN) UCI数据集

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一种集成学习模型及其应用的研究

一种集成学习模型及其应用的研究

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作者：刘贵全中国科学技术大学

学位级别：硕士

归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming,简称ILP)是一种新的机器学习方法,它采用了一阶逻辑的框架,因而能较好的利用背景知识,这使得它的学习能力要强于传统的基于属性—值的学习方法.总之,该文的创新与特色在于:1、探讨了ILP... 详细信息

归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming,简称ILP)是一种新的机器学习方法,它采用了一阶逻辑的框架,因而能较好的利用背景知识,这使得它的学习能力要强于传统的基于属性—值的学习方法.总之,该文的创新与特色在于:1、探讨了ILP的基本理论问题,分析了传统ILP技术的不足之处.2、详细设计并实现了一个集成ILP与EBL的学习模型.3、将集成ILP与EBL的学习模型的思想和方法成功地应用到FCC专家系统中,为专家系统实现了一个工具——知识求精子系统,该系统能逐渐提高系统知识库的诊断能力.4、在理论上探讨了如何在集成系统中引入类比机制.

关键词：集成学习模型归纳逻辑程序设计

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集成学习模型在砂岩型铀矿钻孔地层岩性自动识别的应用

集成学习模型在砂岩型铀矿钻孔地层岩性自动识别的应用

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2023年中国地球科学联合学术年会

作者：肖昆段忠义胡旭东黄笑王殿学徐艺宸焦常伟东华理工大学核资源与环境国家重点实验室核工业二四三大队

1.引言砂岩型铀矿具有储量大、开采成本低等特点,成为我国铀矿勘查的重点主攻方向。在铀矿勘查工作中,地球物理测井数据属于分辨率较高的属性信息之一,是能直观反映出纵深方向上地球物理性质变化的属性,因而,具有很高的研究价值和工程... 详细信息

1.引言砂岩型铀矿具有储量大、开采成本低等特点,成为我国铀矿勘查的重点主攻方向。在铀矿勘查工作中,地球物理测井数据属于分辨率较高的属性信息之一,是能直观反映出纵深方向上地球物理性质变化的属性,因而,具有很高的研究价值和工程应用价值。对测井数据的分析和挖掘已成为提高勘查效率的重点工作之一。传统的岩性识别、储层识别方法存在人工处理速度慢、人为因素影响较大等不足,寻找更优、更简便快捷的机器学习方法应用于岩性、储层识别工作具有重要的研究价值和意义。

关键词：砂岩型铀矿地层岩性 XGBoost 岩性识别储层识别集成学习模型

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基于TOPSIS-集成学习模型的中国沿海地区新质生产力水平及影响因素研究

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海洋开发与管理 2024年第10期41卷 47-59页

作者：戴珊玙车斌上海海洋大学经济管理学院上海201306

为深入推动沿海地区实现高质量发展,以有力支撑和助推中国式现代化,发展新质生产力已成为内在核心驱动力与战略要点。文章聚焦新质生产力的基本构成要素:新劳动者、新劳动对象和新劳动资料,构建中国沿海地区新质生产力的评价体系,以量... 详细信息

为深入推动沿海地区实现高质量发展,以有力支撑和助推中国式现代化,发展新质生产力已成为内在核心驱动力与战略要点。文章聚焦新质生产力的基本构成要素:新劳动者、新劳动对象和新劳动资料,构建中国沿海地区新质生产力的评价体系,以量化沿海地区新质生产力的发展水平及其影响因素。首先,运用熵权TOPSIS模型测度沿海地区的新质生产力发展水平;其次,将测算结果作为集成学习模型的先验训练样本进行训练测试。此外,文章还引入SHAP模型进行可视化分析,以揭示各指标对新质生产力的影响程度。研究结果表明:(1)沿海地区新质生产力水平随时间推移稳步上升,但整体水平较低;(2)地区间发展不均衡显著,东部海洋经济圈领先,形成阶梯式分布格局,且区域差异随时间扩大,但极化现象有所缓解;(3)沿海地区新质生产力水平的提升是科技创新、数字经济、人才培养、绿色低碳发展等多因素共同作用而产生的结果。

关键词：新质生产力 TOPSIS模型集成学习模型影响因素

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基于集成学习模型的交通事故严重程度时空预测

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科技创新与应用 2024年第8期14卷 28-35页

作者：柳一航沈航先华设设计集团股份有限公司南京210000

为探究区域交通事故时空特征,精准预测事故严重程度,给交通运输主管部门提供决策支持,以英国交通事故统计数据作为研究基础,首先,将交通事故时空特征数据转化为网格化数据,并对空间特征进行二维卷积,利用时间特征合并二维卷积为三维卷积... 详细信息

为探究区域交通事故时空特征,精准预测事故严重程度,给交通运输主管部门提供决策支持,以英国交通事故统计数据作为研究基础,首先,将交通事故时空特征数据转化为网格化数据,并对空间特征进行二维卷积,利用时间特征合并二维卷积为三维卷积,解决网格冲突问题;其次,利用卷积神经网络(CNN)、长短期记忆人工神经网络(LSTM)模型的工作原理建立Stacking模型的基学习器和元学习器;最后,输出结果传入分类与回归树(CART),构建完整的事故严重程度预测集成学习模型。研究结果表明,集成学习模型较单一模型对预测效果更优,其AUC比CNN、LSTM和Conv-LSTM单一模型预测分别提升0.02、0.04和0.01;最终决策树选择中,CART决策树比随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)预测效果更优;预测结果在时间纬度上,“严重事故”事件占比较实际低3.95%,在空间纬度上,预测热力区域在0.5~1区间范围内与实际接近。

关键词：交通安全交通事故事故严重程度预测机器学习集成学习模型

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