检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2004年第10期38卷 1026-1030页

作者：高琳高峰管晓宏周佃民西安交通大学电气工程学院 710049西安西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 710049西安

提出了一种改进的多神经网络集成自适应boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保... 详细信息

提出了一种改进的多神经网络集成自适应boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保证了两者的一致性.进而采用美国加州电力市场的实际数据,建立了由多个神经网络集成的电力系统短期负荷预测模型.预测结果表明,与传统的单网络预测模型相比,boosting集成预测模型能显著提高模型输出的稳定性,增强网络结构及模型选择的可靠性,获得更高的预测精度.

关键词：短期负荷预测 boosting算法神经网络集成

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基于boosting的半结构化信息抽取

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北京工业大学学报 2005年第2期31卷 199-203页

作者：刘椿年宋霞北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室北京100022

为了对半结构化文本实现自动抽取信息.介绍了一种基于boosting算法的信息抽取方法,它能够自动对一个训练例生成规则,将该规则应用于正例集并改变正例集权重分布,找到权重最大的正例生成下一条规则.给出了一种能描述不符合英文词法的词... 详细信息

为了对半结构化文本实现自动抽取信息.介绍了一种基于boosting算法的信息抽取方法,它能够自动对一个训练例生成规则,将该规则应用于正例集并改变正例集权重分布,找到权重最大的正例生成下一条规则.给出了一种能描述不符合英文词法的词的模式匹配约束.试验表明:在特征简单的抽取规则学习中,该方法精确度与召回率可达100％.在特征比较复杂的抽取规则学习中,该方法F1评估值也能达到80％以上.

关键词： boosting算法抽取规则半结构化文本

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基于C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2011年第5期39卷 68-72页

作者：张福勇齐德昱胡镜林华南理工大学计算机系统研究所广东广州510006

嵌入型恶意代码以其高隐蔽性和难检测性,成为计算机安全的新威胁.文中针对以往的统计分析法没有充分考虑嵌入型恶意代码所占字节数小、信息增益大的特点提出一种采用C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法,即通过提取训练样本中信息增益... 详细信息

嵌入型恶意代码以其高隐蔽性和难检测性,成为计算机安全的新威胁.文中针对以往的统计分析法没有充分考虑嵌入型恶意代码所占字节数小、信息增益大的特点提出一种采用C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法,即通过提取训练样本中信息增益最大的500个3-gram作为属性特征,建立决策树,实现对未知嵌入型恶意代码的检测.实验结果表明,文中方法在检测率和分类准确率上均具有明显优势,对感染了嵌入型恶意代码的Word文档的检测率达99.80%.

关键词：嵌入型恶意代码恶意代码检测 C4.5决策树 boosting算法

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改进的人脸检测训练方法

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北京邮电大学学报 2008年第4期31卷 73-76页

作者：樊宁苏菲北京邮电大学电信工程学院北京100876

针对AdaBoost存在的诸如分类器的级联结构会导致系统拒真率与认假率的失衡,单调性前提的不成立容易直接造成训练过程的失败等缺陷,对人脸检测训练方法进行研究,提出了一种改进算法——neighbor-eliminated boosting(NEB)算法.此算法通... 详细信息

针对AdaBoost存在的诸如分类器的级联结构会导致系统拒真率与认假率的失衡,单调性前提的不成立容易直接造成训练过程的失败等缺陷,对人脸检测训练方法进行研究,提出了一种改进算法——neighbor-eliminated boosting(NEB)算法.此算法通过构建一种新的基于双表链接结构的特征描述子存储结构,引入特征相关信息,简化了训练过程.实验结果表明,以NEB算法为基础实现的人脸检测系统,在训练速度上具有明显的优越性.

关键词：人脸检测自适应提升算法 neighbor-eliminated boosting算法双表链接结构 Neyman-Pearson决策规则

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基于距离像幅度信息和boosting的目标识别研究

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系统工程与电子技术 2007年第10期29卷 1628-1630页

作者：曹向海刘宏伟吴顺君西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室陕西西安710071

在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特... 详细信息

在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特性,并利用boosting算法和支持矢量机(SVM)进行了分类试验。基于实测数据的仿真结果表明,散射点的幅度同样是一种重要的识别信息。

关键词：雷达信号处理目标识别 boosting算法

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基于boosting RBF神经网络的人脸年龄估计

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计算机工程 2006年第19期32卷 199-201页

作者：胡斓夏利民中南大学信息科学与工程学院长沙410075

年龄变化是引起人脸外观变化的主要原因,但每个人的生活方式不同,难以准确地从人脸图像中估计年龄。该文提出了一种基于人脸图像的年龄估计方法,用NMF方法提取人脸特征,通过RBF神经网络确定一个人脸图像及其相符年龄之间的估计函数。在... 详细信息

年龄变化是引起人脸外观变化的主要原因,但每个人的生活方式不同,难以准确地从人脸图像中估计年龄。该文提出了一种基于人脸图像的年龄估计方法,用NMF方法提取人脸特征,通过RBF神经网络确定一个人脸图像及其相符年龄之间的估计函数。在此基础上,为了提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,利用boosting方法构造一个基于神经网络的函数序列,将它们组合成一个加强的估计函数,实验结果表明了该方法的正确性。

关键词：估计函数 RBF神经网络 boosting算法

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基于对象的boosting方法自动提取高分辨率遥感图像中建筑物目标

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电子与信息学报 2009年第1期31卷 177-181页

作者：孙显王宏琦张正中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100190

遥感图像空间分辨率的提高,在极大丰富地物目标信息含量的同时,也使得一些传统的目标提取方法受到较大挑战。该文结合基于对象的思想和boosting算法,提出一种新的针对高分辨率遥感图像中建筑物自动提取的方法。该方法通过构建对象网络... 详细信息

遥感图像空间分辨率的提高,在极大丰富地物目标信息含量的同时,也使得一些传统的目标提取方法受到较大挑战。该文结合基于对象的思想和boosting算法,提出一种新的针对高分辨率遥感图像中建筑物自动提取的方法。该方法通过构建对象网络关联图像分割和识别,有效解决了一般方法中采用预先定义形状和大小的滑动窗检测目标时效果不佳的问题。然后针对建筑物的目标特性训练有效特征分类器,并利用标记置信度来综合分析图像的各类信息,完成目标提取及后续处理。实验结果表明,该方法可用于提取多种类型和结构的建筑物,准确率高、鲁棒性好,具有较高的应用价值。

关键词：目标识别建筑物提取基于对象多尺度分割 boosting算法

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基于镁铁-超镁铁岩中单斜辉石主量元素含量的决策树集成算法对比

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地质通报 2019年第12期38卷 1981-1991页

作者：孙建鹍杜雪亮章宝月王龙金维浚张旗罗熊朱月琴北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 自然资源部地质信息技术重点实验室北京100037 兰州大学地质科学与矿产资源学院/甘肃省西部矿产资源重点实验室甘肃兰州730000 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊... 详细信息

依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr2O3,TFeO,TiO2,FeO和Al2O3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。

关键词：树算法 bagging算法 boosting算法单斜辉石岩浆构造环境判别地球化学特征

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泊松提升模型在中国车险索赔频率预测建模中的应用

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统计与信息论坛 2019年第9期34卷 27-34页

作者：张连增申晴南开大学金融学院

为研究泊松提升模型在中国车险定价中的应用,将boosting算法加入到SBS(Standardized binary split)回归树中,基于中国某公司2016年28个省份交强险保单数据,以样本内外损失函数的最小化为标准,对相关模型进行比较以选择相对较优的模型,... 详细信息

为研究泊松提升模型在中国车险定价中的应用,将boosting算法加入到SBS(Standardized binary split)回归树中,基于中国某公司2016年28个省份交强险保单数据,以样本内外损失函数的最小化为标准,对相关模型进行比较以选择相对较优的模型,应用得到的模型对各个变量进行单变量预测。研究结果表明:泊松提升模型优于SBS回归树模型,不存在过拟合的前提下,泊松提升模型的预测效果会随着树的深度或者迭代次数的增大而变得更优,确定了深度为3,迭代次数为15的泊松提升模型(即PBM3)为最优模型。

关键词： boosting算法泊松提升模型回归树模型交强险索赔频率

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经济增速下行阶段我国股市波动敏感因素分析

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系统工程学报 2018年第4期33卷 488-499,535页

作者：叶莉李伯龙河北工业大学经济管理学院天津300401

在滚动窗口回归的框架下分析我国股市波动驱动因素的时变特征.利用component-wise gradient boosting处理高维备选变量集合,允许波动率的解释变量在不同时间段内存在差异.分别以线性及树形基分类器考察波动率短期及长期敏感因素的变化.... 详细信息

在滚动窗口回归的框架下分析我国股市波动驱动因素的时变特征.利用component-wise gradient boosting处理高维备选变量集合,允许波动率的解释变量在不同时间段内存在差异.分别以线性及树形基分类器考察波动率短期及长期敏感因素的变化.得出各经济变量对波动率的主要作用区间和作用符号.研究表明随着我国经济增速下行,股市波动对宏观基本面因素的敏感度上升,国际经济因素对我国股市波动具有较为持续的长期影响.

关键词：经济增速下行股市波动驱动因素 boosting算法

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