检索结果-内蒙古大学图书馆

电网技术 2019年第4期43卷 1227-1235页

作者：贾科朱正轩杨哲方煜毕天姝新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

传统的主/被动式孤岛检测法需要人工整定阈值,存在一定的检测死区,主动法注入的扰动信号也会对电能质量造成不利影响。针对以上问题,提出了一种基于改进的adaboost算法的光伏发电机组被动式智能孤岛检测法。该方法使用adaboost智能算法... 详细信息

传统的主/被动式孤岛检测法需要人工整定阈值,存在一定的检测死区,主动法注入的扰动信号也会对电能质量造成不利影响。针对以上问题,提出了一种基于改进的adaboost算法的光伏发电机组被动式智能孤岛检测法。该方法使用adaboost智能算法生成判断孤岛运行的分类模型,能够实现无盲区被动检测。所提方法基于各特征量间的电气联系对分类模型进行修正,通过重新分配各特征量的权重实现检测能力的提升。仿真结果表明,应用于多机并联的光伏发电系统时,经修正的分类模型可以在传统被动法的死区中准确地检测孤岛的发生,在短时电能质量波动、线路故障、主动法注入的扰动信号干扰等情况下,算法也能对孤岛运行状态进行精确检测。

关键词：孤岛检测:智能检测法 adaboost算法数据挖掘

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基于BP-adaboost算法的数控机床材料切削能耗预测研究

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制造技术与机床 2020年第12期 20-24页

作者：陈世平谢俊罗小陈伟重庆理工大学机械工程学院重庆400054

针对数控机床能耗组成成分复杂,理论分析很难以较高精准度预测能耗的问题,提出了一种基于数据驱动的BP-adaboost数控机床能耗预测模型。该模型引入adaboost算法集成强预测器的能力,对BP神经网络进行改进,通过反复调整BP弱预测器权重和... 详细信息

针对数控机床能耗组成成分复杂,理论分析很难以较高精准度预测能耗的问题,提出了一种基于数据驱动的BP-adaboost数控机床能耗预测模型。该模型引入adaboost算法集成强预测器的能力,对BP神经网络进行改进,通过反复调整BP弱预测器权重和样本权重,得到强预测器,从而提高预测精准度。实验结果表明,BP-adaboost预测模型与独立的BP神经网络预测模型相比能够更精确地对材料切削能耗进行预测,均方根误差和绝对误差均有所降低。由此可见,该预测模型在数控机床材料切削能耗预测方面,具有切实的可行性,为机床加工总能耗预测研究提供一种新的工具支持。

关键词：数控机床 adaboost算法 BP神经网络预测模型

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基于adaboost算法的业务实现路径规划系统设计

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电子设计工程 2021年第15期29卷 36-39,44页

作者：王哲李禹梁杜渐赵宏大国网江苏省电力有限公司经济技术研究院江苏南京210000 江苏省电力信息技术有限公司江苏南京210000

面对信息管理平台业务完成度低而导致规划效果差的问题,提出了基于adaboost算法的业务实现路径规划系统设计。根据系统总体结构,分别设置应用层、逻辑层、数据层和接口层,为电网中异常业务信息监测提供支持。利用adaboost算法训练规划样... 详细信息

面对信息管理平台业务完成度低而导致规划效果差的问题,提出了基于adaboost算法的业务实现路径规划系统设计。根据系统总体结构,分别设置应用层、逻辑层、数据层和接口层,为电网中异常业务信息监测提供支持。利用adaboost算法训练规划样本,确定系统登录权限、系统边界和执行者,由此完善业务实现路径规划的主要流程。由实验结果可知,该系统业务完成度较高,规划效果较好,为电力系统的稳定运行提供了帮助。

关键词： adaboost算法电网业务路径规划调度

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基于adaboost算法的人脸检测实现

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电脑与信息技术 2021年第2期29卷 16-19页

作者：兰胜坤福州工商学院福建福州350017

人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。目前存在着大量的人脸检测算法,其中adaboost算法是比较实用的人脸检测算法。adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量... 详细信息

人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。目前存在着大量的人脸检测算法,其中adaboost算法是比较实用的人脸检测算法。adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个强分类器,最后级联强分类器形成最终的分类器,以此作为人脸检测的依据。文章先介绍了人脸检测技术,采用adaboost算法生成人脸分类器,最后利用OpenCV来实现人脸检测。

关键词： adaboost算法人脸检测 OpenCV

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基于轮廓模型和adaboost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术研究

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现代电子技术 2020年第5期43卷 42-45页

作者：赖程程梁麟广西师范大学广西桂林541004 桂林市文粹软件开发有限责任公司广西桂林541004

为了提高对民族地区舞蹈人员的指导能力,提出基于轮廓模型和adaboost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术。构建民族地区舞蹈人员的视频跟踪扫描成像模型,检测民族地区舞蹈人员的视频图像边缘轮廓模型,根据初始轮廓分布进行民族地区舞蹈人... 详细信息

为了提高对民族地区舞蹈人员的指导能力,提出基于轮廓模型和adaboost算法的民族地区舞蹈人员跟踪技术。构建民族地区舞蹈人员的视频跟踪扫描成像模型,检测民族地区舞蹈人员的视频图像边缘轮廓模型,根据初始轮廓分布进行民族地区舞蹈人员视频图像的增强处理,建立民族地区舞蹈人员跟踪图像的视觉感知模型,通过区域像素特征重构方法进行民族地区舞蹈人员图像跟踪的三维信息重建,采用adaboost算法完成民族地区舞蹈人员的轮廓检测和像素跟踪,提高民族地区舞蹈人员的像素跟踪和识别能力。仿真结果表明,采用该方法跟踪民族地区舞蹈人员的信息融合度及识别率较高,能有效提高民族地区舞蹈的训练指导能力。

关键词：民族舞蹈人员跟踪技术民族地区图像处理轮廓模型 adaboost算法

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基于adaboost算法的直升机结构制造复杂度估算

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中国电子科学研究院学报 2020年第10期15卷 977-983页

作者：刘子源王翀李晓飞中国人民解放军92228部队北京100161 海军装备部装备招标中心北京100071 北京机电工程总体设计部北京100085

PRICE TruePlanning软件在装备费用估算中有着十分广泛的应用,其核心参数为制造复杂度。在装备研制立项阶段,由于缺少工程信息,难以直接获得制造复杂度,因而无法应用该软件进行估算。文中基于机器学习中的优秀算法—adaboost算法,运用... 详细信息

PRICE TruePlanning软件在装备费用估算中有着十分广泛的应用,其核心参数为制造复杂度。在装备研制立项阶段,由于缺少工程信息,难以直接获得制造复杂度,因而无法应用该软件进行估算。文中基于机器学习中的优秀算法—adaboost算法,运用总体指标与参数建立直升机结构制造复杂度的估算模型,并进行检验与对比分析。结果表明,相较于传统方法,所建模型具有很好的拟合效果和预测精度,检验样本预测平均误差在10%以内,满足研制立项阶段对制造复杂度的估算要求。文中的研究拓展了PRICE TruePlanning软件的使用范围,也为装备费用估算提供了新的方法和手段。

关键词：制造复杂度 PRICE TruePlanning软件费用估算 adaboost算法机器学习

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基于改进adaboost算法的异常流量检测研究

基于改进AdaBoost算法的异常流量检测研究

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作者：毛云强河北师范大学

学位级别：硕士

随着当今社会迈入了网络时代,网络应用已经逐渐的融入到我们的日常生活当中。由于网络爆炸式的发展,许多安全问题接踵而至,网络中都存在着或潜伏着多种多样的网络攻击或网络安全威胁。因此,异常流量检测作为抵御网络攻击的重要的一环,... 详细信息

随着当今社会迈入了网络时代,网络应用已经逐渐的融入到我们的日常生活当中。由于网络爆炸式的发展,许多安全问题接踵而至,网络中都存在着或潜伏着多种多样的网络攻击或网络安全威胁。因此,异常流量检测作为抵御网络攻击的重要的一环,为保障网络安全提供了最初的防护罩,提供准确的异常流量检测是保证网络安全的关键。本文通过阅读大量的文献来研究异常流量检测技术,从多种角度来分析统计异常流量的特征,以及关于异常流量的相关工作。选择机器学习算法,通过对机器学习算法中的算法提出使用运用动量法与adaboost算法相结合的方法以及设置消除冗余的阈值来控制原有adaboost算法的迭代数,提出基于adaboost算法的improved-adaboost算法并设计和实现一个异常流量检测模型进行实验验证。实验总体分为三个部分:先将KDD CUP99数据集进行预处理之后,第一部分对本文提出的improved-adaboost法与adaboost算法、Randomforest算法、GradientBoosting算法、DecisionTree算法和Extratree算法在准确率、召回率及F1方面来检验算法的性能以评估出较好的算法。第二部分中将每一种算法分类的过程进行可视化,通过树图的形式直观描绘出每个算法在此模型当中发挥的作用,这样在多角度得知算法的优缺点。第三部分本文在对每一种分类算法中算法极值的范围尝试可视化表现,将每一种算法对于极值的范围使用散点图的形式展示出来,最终由实验数据可得到由improved-adaboost算法有效应用在异常流量检测中。

关键词：异常检测机器学习 adaboost算法

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基于参数优化adaboost算法的酸性火山岩岩性分类

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石油学报 2019年第4期40卷 457-467页

作者：杨笑王志章周子勇魏周城曲康王翔宇王如意中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室北京102249

岩性识别是火山岩油气藏勘探的基础,为提高长岭气田火山岩岩性识别的准确率,采用决策树、支持向量机、逻辑回归、adaboost-决策树、adaboost-支持向量机和adaboost-逻辑回归6种算法,对研究区酸性火山岩岩性进行分类与识别。通过分析研... 详细信息

岩性识别是火山岩油气藏勘探的基础,为提高长岭气田火山岩岩性识别的准确率,采用决策树、支持向量机、逻辑回归、adaboost-决策树、adaboost-支持向量机和adaboost-逻辑回归6种算法,对研究区酸性火山岩岩性进行分类与识别。通过分析研究区火山岩不同岩性的测井响应特征,选取了对火山岩岩性、组构和孔隙结构反应灵敏的12种岩石物理测井参数作为分类特征量。选择3口井中岩心分析和岩矿录井资料完整的7 150个测井数据作为数据集,并从中随机选取70%的数据作为训练集建立岩性识别模型,剩余30%的数据作为测试集。对6种算法建立的模型通过交叉验证进行参数优化及模型评价,对比不同算法与录井剖面的结果表明,adaboost-决策树算法可作为长岭气田利用常规测井资料识别火山岩岩性的有效手段,准确率可达90%以上。

关键词：火山岩岩性识别集成算法 adaboost算法交叉验证

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基于深度卷积网络和adaboost算法的无人机图像中病害松树识别

基于深度卷积网络和AdaBoost算法的无人机图像中病害松树识别

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作者：殷存军安徽大学

学位级别：硕士

病害松树研究对于预防和管控松树林病害有着重大实际意义,准确地监控松树的生长状态,及时发现和确定发病松树的位置,可以尽早控制病情的蔓延。生长在陡峭山坡和茂密树林里面的松树,传统的人工识别方法既费力又效率低下,不利于松树病害... 详细信息

病害松树研究对于预防和管控松树林病害有着重大实际意义,准确地监控松树的生长状态,及时发现和确定发病松树的位置,可以尽早控制病情的蔓延。生长在陡峭山坡和茂密树林里面的松树,传统的人工识别方法既费力又效率低下,不利于松树病害的大范围动态监测,无法保障监测的时效性。遥感技术已被广泛用于植物病虫害识别领域,通过遥感图像获得病虫害植物冠层信息,结合计算机视觉技术,可实现对地物病虫害目标的识别,通过无人机遥感获取高分辨率近地遥感图像,再使用机器学习和深度学习算法针对病害松树目标进行识别,可以实现高精度的识别结果。本文首先介绍了传统机器学习方法对农林业病害检测识别情况,包括提取的特征类型、识别精度等,进而引出了深度学习、增强学习等方法检测病害情况,并将本文实验结果同传统机器学习以及深度学习方法进行对比。本文主要内容如下:1、首先介绍研究区域的地理环境、松树发病情况,介绍了无人机型号、参数等,以及无人机航拍图像预处理情况,在对比实验中介绍了支持向量机和反向传播神经网络（Back Propagation Network,BP-net）等传统机器学习方法以及Alex-net、VGG（Visual Geometry Group）等深度学习方法识别病害松树情况。2、提出一种结合深度卷积神经网络和adaboost算法的病害松树识别方法,解决传统机器学习方法识别病害松树精确度不高问题。首先利用卷积神经网络训练病害松树模型再利用训练模型将地物中的田地、裸土等复杂信息剔除掉,提取病害松树、健康松树、黑影区域及其他植被的颜色和纹理特征,依据提取的特征在剔除地物干扰项后的决策层使用adaboost分类器进行目标识别。实验结果表明,该方法相较传统的K-means聚类、支持向量机、adaboost算法、BP神经网络、VGG算法等在识别精确度方面有显著提高。3、提出一种结合深度卷积神经网络、深度卷积对抗网络和adaboost算法的病害松树识别方法。无人机图像中病树的识别有利于大面积松树病害的动态监测与控制,然而,无人机图像的低分辨率和复杂背景限制了传统机器学习方法在识别患病松树时的准确性。这项研究提出了一种识别病害松树的方法,该方法结合了深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）,深度卷积生成对抗网络（Deep Convolution Generative Adversarial Network,DCGAN）和adaboost分类器。DCGAN可以扩大患病松树的样本数量,以解决训练样本不足的问题。DCNN用于去除图像中的田野、土壤、道路和岩石,以减少复杂背景对目标识别的影响。adaboost分类器将患病的松树与健康松树、阴影和其他植被分开,接着使用数学形态学去除微小误识别区域,提高整体识别精度。实验结果表明,与K-means聚类,支持向量机,adaboost分类器,反向传播神经网络和Inceptionv3网络相比,该方法具有更好的识别性能。

关键词：松树病害无人机遥感目标识别 adaboost算法 DCGAN 数学形态学 Inceptionv3网络

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基于粒子群寻优的adaboost算法研究

基于粒子群寻优的AdaBoost算法研究

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作者：张均宁波大学

学位级别：硕士

adaboost算法通过组合多个弱分类器获得强分类器,能够有效提高分类准确度和一定的抵抗过拟合能力。adaboost算法简单,检测快速,在人脸检测、信号分类与检测等方面具有较广的应用。然而adaboost算法在多个方面还存在不足,如大规模样本下... 详细信息

adaboost算法通过组合多个弱分类器获得强分类器,能够有效提高分类准确度和一定的抵抗过拟合能力。adaboost算法简单,检测快速,在人脸检测、信号分类与检测等方面具有较广的应用。然而adaboost算法在多个方面还存在不足,如大规模样本下训练时间很长、抵抗噪声能力较差尤其是分类标签误差会严重干扰分类器的效果等。目前已有多种思路和类型的改进adaboost算法,如gentle-adaboost、xgboost等,在分类性能、训练速度、过拟合抵抗等方面获得了较好的改善。本文对Ada Boost算法分析后研究了优化改进的方法,结合粒子群算法进行Ada Boost算法的分类器训练、检测方法设计等方面的优化改进,本次Ada Boost算法执行分类时用Haar-like特征进行相关数据的采集,研究改进主要体现在以下几个方面。(1)针对Ada Boost算法在弱分类器训练过程中耗时长的问题,研究了结合粒子群算法训练弱分类器的方法,以粒子群算法快速的寻优搜索方式取代Ada Boost算法传统的穷举搜索方式,很大程度提高了弱分类器的训练速度。(2)针对传统Ada Boost算法训练的弱分类器质量低、误检率高等问题,研究了基于双特征型弱分类器设计的方法,以改进弱分类的质量,减少强分类器中弱分类器的数量,提升整体算法的性能。本文算法的改进是在基于粒子群算法的基础上进行,改进的双特征弱分类器由两个最优的特征组成,通过粒子群算法的特有寻优能力,寻找两个最优的特征组合,形成性能最优的弱分类器。(3)针对Ada Boost算法在检测过程中检测窗口逐步放大遍历整张图片的检测方式耗时长、检测效率低等问题,研究了基于粒子群寻优的最佳检测窗口选择方式,针对性的选择检测窗口大小,提高检测速度。(4)传统Ada Boost算法检测窗口在遍历时往往以固定的步长穷举的方式遍历完整张图片,此步进方式也是影响检测速度的一大关键问题。因此本文研究了基于粒子群寻优的最佳步长选择思想,通过粒子群算法搜寻最优的步进策略,提升检测效率。本文提出的算法在MATLAB平台上进行仿真实验,结果表明通过本文算法训练弱分类器耗时少,单个弱分类器的质量有所提高,组建的强分类器性能提升,整体算法的检测速度和检测率有所提高,算法的误检率下降。

关键词：人脸检测 adaboost算法粒子群算法双特征弱分类器

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