检索结果-内蒙古大学图书馆

高电压技术 2019年第2期45卷 579-585页

作者：李长松刘凯肖先勇金耘岭四川大学电气信息学院成都610065 南京灿能电力自动化股份有限公司南京210000

为准备识别复杂电能质量扰动类型,提出一种基于条件互信息平均最优化(avg-CMIM)特征选择法与adaboost动态集成分类器的电能质量复合扰动分类策略。首先基于条件互信息,提出准确衡量特征与扰动类别相关性、特征集内部目标导向冗余性的评... 详细信息

为准备识别复杂电能质量扰动类型,提出一种基于条件互信息平均最优化(avg-CMIM)特征选择法与adaboost动态集成分类器的电能质量复合扰动分类策略。首先基于条件互信息,提出准确衡量特征与扰动类别相关性、特征集内部目标导向冗余性的评价准则,得到不同扰动标签相匹配的最优分类特征集。再利用adaboost分类器进行动态增强学习,对未知样本进行标签识别,通过组合标签结果确定复合扰动的组成成分,实现电能质量复合扰动的识别。仿真结果表明,在不同程度噪音下,该方法能够高效准确地识别电压暂升、电压暂降、电压短时中断、谐波、脉冲暂态和振荡暂态等单一扰动和其组合成的复合扰动,并通过实测数据验证了方法的正确性和可行性。

关键词：电能质量复合扰动分类特征选择条件互信息 adaboost算法

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adaboost算法在污染物浓度与气象指数异常预测中的应用

AdaBoost算法在污染物浓度与气象指数异常预测中的应用

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作者：秦小野华中农业大学

学位级别：硕士

人们的日常生产生活与自然环境(如空气质量、气象指数)息息相关。当大气中污染物浓度或气象指数超过某一特定范围时，会形成异常的天气状况(如雾霾、暴雨、高温等)，其往往会影响人们的正常工作和生活。因此，如何准确分析这些天气状况... 详细信息

人们的日常生产生活与自然环境(如空气质量、气象指数)息息相关。当大气中污染物浓度或气象指数超过某一特定范围时，会形成异常的天气状况(如雾霾、暴雨、高温等)，其往往会影响人们的正常工作和生活。因此，如何准确分析这些天气状况的特性并进行有效预报是重要的应用统计课题。本文基于武汉市近五年来污染物浓度与气象指数的相关数据，结合自回归分布滞后模型与adaboost算法进行预报分析。本文探索了基于集成学习策略的环境预报研究。具体来说，研究工作总结如下：　　首先，从统计学角度出发，选取PM2.5、PM10、相对湿度、日最高温和日最低温作为研究对象，依据《环境空气质量标准》和中国气象学会给定的参考值将其数值划分为异常值与正常值。　　其次，通过描述性统计、散点图和相关性分析，探究研究对象的数据特性以及它们与影响因素的相关程度，并确定主要影响因素。然后，通过单位根检验和自回归分布滞后模型进行滞后性分析，确定各个影响因素的滞后阶数，为下一步模型选择特征变量做准备。接下来，通过基尼系数，对每个目标变量的影响因素的重要度进行排序，并给出排名前五的自变量。　　最后，本文通过adaboost，Smote-adaboost和Asy-adaboost三种预测模型对目标变量进行预测。实验分析表明，三种分类模型都能较好地对目标变量的取值进行预测。基于异常数据的非平衡特性，Smote-adaboost和Asy-adaboost往往能取得相比于传统adaboost更好的分类效果。实验结果验证了集成学习策略在非平衡时间序列分类预测中的有效性。

关键词：污染物浓度气象指数异常预测 adaboost算法

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基于adaboost算法的房地产特征价格评估模型研究

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房地产世界 2023年第4期 20-24页

作者：肖晚秋黄宏武王丽广东培正学院经济学系

房地产价格评估在推动房地产业和我国经济的可持续发展方面具有重要意义。为了实现对房地产价格的精准评估，本文建立了基于adaboost算法的房地产特征价格评估模型。本文从某房地产网站获取区位特征、邻里特征和建筑特征数据并建立模型... 详细信息

房地产价格评估在推动房地产业和我国经济的可持续发展方面具有重要意义。为了实现对房地产价格的精准评估，本文建立了基于adaboost算法的房地产特征价格评估模型。本文从某房地产网站获取区位特征、邻里特征和建筑特征数据并建立模型，然后利用adaboost算法对房价进行评估。为了对比模型的效果，本文同时建立了adaboost回归模型、随机森林模型和XGBoost回归模型，以均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和拟合优度作为模型评定标准。对比结果表明，adaboost回归模型预测精度高、泛化能力好，其多项评估指标优于其他两种模型。模型的特征重要性排序表明，区位特征和邻里特征对房价的影响远高于建筑特征；政府应均衡配置公共资源，以增强偏僻地段房地产的区位优势和邻里优势。本研究旨在提高房地产价格评估精度，促进房地产业的长远健康发展。

关键词： adaboost算法特征价格房地产评估模型

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基于adaboost-SVM算法的油井反向压驱效果预测方法

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数学的实践与认识 2023年第2期53卷 128-135页

作者：王梅田野杨二龙邓庆军阚春玲东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学提高采收率教育部重点实验室黑龙江大庆163318 大庆油田有限责任公司第一采油厂黑龙江大庆163318

预测油井的反向压驱增油效果是反向压驱选井选层工作的重要环节。针对反向压驱历史数据规模有限的问题,提出一种基于adaboost-SVM的油井反向压驱增油效果预测方法:应用SMOTE算法对压驱历史数据进行过采样,并建立adaboost-SVM反向压驱增... 详细信息

预测油井的反向压驱增油效果是反向压驱选井选层工作的重要环节。针对反向压驱历史数据规模有限的问题,提出一种基于adaboost-SVM的油井反向压驱增油效果预测方法:应用SMOTE算法对压驱历史数据进行过采样,并建立adaboost-SVM反向压驱增油效果预测模型,以对油井的压驱效果进行预测.在油井上的实际应用结果表明,该预测方法能够有效预测油井应用反向压驱工艺的增油效果,为进一步的选井选层工作提供参考。

关键词：支持向量机 adaboost算法 SMOTE 过采样反向压驱

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基于YCbCr和adaboost算法的人脸检测

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电脑编程技巧与维护 2020年第2期 121-123页

作者：胡柳邓杰肖瑶星卢艳芝曾蒸湖南信息职业技术学院

为了提高国家教育考试中应试者身份的识别率,提出了一种基于YCbCr和adaboost算法的人脸检测算法,该算法将图片采用YCbCr色彩空间进行描述,提取Haar特征数据采用adaboost算法进行学习与分类,判断图片中是否存在人脸。通过实验表明,设计... 详细信息

为了提高国家教育考试中应试者身份的识别率,提出了一种基于YCbCr和adaboost算法的人脸检测算法,该算法将图片采用YCbCr色彩空间进行描述,提取Haar特征数据采用adaboost算法进行学习与分类,判断图片中是否存在人脸。通过实验表明,设计的算法能有效检测出图片中的人脸,提高了检测率。

关键词：人脸检测教育考试 YCbCr算法 adaboost算法

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改进adaboost算法的动作识别系统

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福建师大福清分校学报 2020年第2期38卷 26-31页

作者：杨叶梅朱秀娥福建师范大学协和学院信息技术系福建福州350117

针对现有方法在动作识别方面存在识别精度不高的缺点,提出一种改进的adaboost算法来提高识别的准确率.原算法的弱分类器在训练完后会得到固定的权值系数,改进后的算法在保留所有全部分类器的基础上,在预测阶段加入能度量待测样本与各个... 详细信息

针对现有方法在动作识别方面存在识别精度不高的缺点,提出一种改进的adaboost算法来提高识别的准确率.原算法的弱分类器在训练完后会得到固定的权值系数,改进后的算法在保留所有全部分类器的基础上,在预测阶段加入能度量待测样本与各个弱分类器适应性的动态权值.实验结果表明,改进算法通过固定权值和动态权值乘积与弱分类器进行线性组合,形成最后的强分类器,在手臂动作识别的精度上比原有算法有所提高.

关键词： adaboost算法惯性传感器动态权值

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基于adaboost算法的高炉铁水含钒预测模型

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华北理工大学学报（自然科学版） 2020年第2期42卷 20-28页

作者：李振铠刘小杰郝良元吕庆李红玮华北理工大学冶金与能源学院河北唐山063009 河钢集团有限公司钢研总院河北石家庄050023

基于adaboost算法构建高炉铁水含钒的预测模型,以承钢4号高炉的相关参数为依据,通过批号对应为小时频次,并以时间轴排序整合。使用数据预处理技术对收集的数据进行清洗,解决空缺值、重复值、异常值等问题,利用相关性分析筛选出优秀的输... 详细信息

基于adaboost算法构建高炉铁水含钒的预测模型,以承钢4号高炉的相关参数为依据,通过批号对应为小时频次,并以时间轴排序整合。使用数据预处理技术对收集的数据进行清洗,解决空缺值、重复值、异常值等问题,利用相关性分析筛选出优秀的输入参数,以adaboost算法构建预测模型,设定评价标准,并进行模型优化。研究结果表明:当弱分类器的数量为70个时,adaboost模型的准确率为0.908,均方根误差为0.008687。

关键词：钒含量数据预处理 adaboost算法预测

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基于改进adaboost算法的恶意软件Web攻击检测方法

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电子设计工程 2020年第24期28卷 123-127页

作者：张彤成都理工大学工程技术学院四川乐山614000

传统恶意软件Web攻击检测方法信息采集能力较弱,检测准确率低。针对这一问题,基于adaboost算法研究了一种新的恶意软件Web攻击检测方法。识别恶意软件Web攻击信息,整合信息类别,实施大规模的数据操作,利用系统自主报警功能简化操作步骤... 详细信息

传统恶意软件Web攻击检测方法信息采集能力较弱,检测准确率低。针对这一问题,基于adaboost算法研究了一种新的恶意软件Web攻击检测方法。识别恶意软件Web攻击信息,整合信息类别,实施大规模的数据操作,利用系统自主报警功能简化操作步骤,控制识别信息处于系统可操作范围内。以识别的信息为基础进行信息采集,并添加数据信息过滤功能,确保信息采集的准确性。在数据采集量到达一定程度时,及时采取数据筛选措施,避免干扰信号的影响,结合采集信息进行恶意软件Web攻击检测,剖析adaboost算法的操作器数学结构。实验结果表明,该检测方法能够在一定程度上提升恶意软件的分辨率,提高软件采集的准确率。

关键词： adaboost算法恶意软件 Web攻击攻击检测

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基于adaboost算法的货车驾驶人安全倾向性分类

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安全与环境学报 2019年第4期19卷 1273-1281页

作者：徐婷张香张亚坤王健长安大学汽车学院

为了研究货车驾驶人驾驶行为的差异性,对不同货车驾驶人实行分类管理。通过车载OBD设备获取39位货车驾驶人在自然驾驶状态下的车辆行驶数据,采用均值滤波方法对数据进行平滑滤波处理,以消除车辆行驶过程中由于路面颠簸、发动机抖动等外... 详细信息

为了研究货车驾驶人驾驶行为的差异性,对不同货车驾驶人实行分类管理。通过车载OBD设备获取39位货车驾驶人在自然驾驶状态下的车辆行驶数据,采用均值滤波方法对数据进行平滑滤波处理,以消除车辆行驶过程中由于路面颠簸、发动机抖动等外界环境对数据的影响。选择最高车速、横向加速度峰值、行车方向加速度峰值、车速与发动机转速的最大相对比值作为货车驾驶人安全倾向性评价指标。在对数据进行K-means聚类分析的基础上,应用adaboost算法建立货车驾驶人安全倾向性分类模型,将货车驾驶人分为激进型驾驶人或保守型驾驶人。数据验证分类结果表明,基于adaboost算法的货车驾驶人安全倾向性分类模型的平均准确率可以达到98.74%,可有效区分激进型货车驾驶人及保守型货车驾驶人。

关键词：安全人体学驾驶行为 OBD数据 K-means聚类 adaboost算法均值滤波

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基于adaboost算法的回放语音检测研究

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计算机工程 2019年第12期45卷 263-266,273页

作者：贾甜博蒋晔南京财经大学信息工程学院

针对语音判别系统中单个分类器分类能力有限的问题,提出一种基于adaboost算法的回放语音检测方法。以常量Q倒谱系数和均值超矢量分别作为特征参数和adaboost算法的输入,将多个分类器的检测结果相结合并进行加权投票,从而降低系统的等错... 详细信息

针对语音判别系统中单个分类器分类能力有限的问题,提出一种基于adaboost算法的回放语音检测方法。以常量Q倒谱系数和均值超矢量分别作为特征参数和adaboost算法的输入,将多个分类器的检测结果相结合并进行加权投票,从而降低系统的等错误率(EER)。研究关系因子、均值超矢量维数以及弱分类器数量对检测结果的影响,以设置系统的最优参数。实验结果表明,该检测方法在开发集和评估集上的EER值分别为4.17%和16.81%,相比GMM-ML方法分别降低了65%和44%。

关键词：自动说话人确认回放语音检测 adaboost算法均值超矢量加权投票

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