检索结果-内蒙古大学图书馆

汽车实用技术 2025年第09期 46-51+66页

作者：周纪长安大学汽车学院

文章提出了一种基于合成少数类过采样技术（smote）、门控循环单元（GRU）神经网络与注意力（Attention）机制的疲劳驾驶检测方法。疲劳驾驶是导致交通事故的重要因素，尤其在长途驾驶或夜间行车时，驾驶员的警觉度会下降。文章通过分... 详细信息

文章提出了一种基于合成少数类过采样技术（smote）、门控循环单元（GRU）神经网络与注意力（Attention）机制的疲劳驾驶检测方法。疲劳驾驶是导致交通事故的重要因素，尤其在长途驾驶或夜间行车时，驾驶员的警觉度会下降。文章通过分析方向盘转角数据，提取驾驶员行为特征，判断其疲劳状态。为解决数据不平衡问题，文章采用smote算法对少数类样本进行过采样，缓解了类别不平衡对模型训练的影响，研究共采集了4 320个驾驶片段样本，并将疲劳程度划分为三类：正常、疲劳、非常疲劳。结合GRU神经网络和Attention机制（GRU能够处理长时序数据，而Attention机制能够帮助网络关注关键时刻的转角变化），提高疲劳特征的识别能力。实验结果表明，所提出的方法在疲劳驾驶检测中取得了98%以上的命中率（POD），能够有效识别不同疲劳程度，对交通安全具有重要意义。

关键词：疲劳驾驶 smote算法 GRU神经网络 Attention机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于smote算法的船舶结构可靠性优化设计

引用

上海交通大学学报 2019年第1期53卷 26-34页

作者：龙周陈松坤王德禹上海交通大学海洋工程国家重点实验室高新船舶与深海开发装备协同创新中心上海200240

针对常规船舶结构可靠性优化设计由高度非线性带来的计算效率低、收敛困难的问题,提出了基于smote(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法的船舶结构可靠性优化设计方法.利用smote算法建立了改进的BP (Back Propagation)神经... 详细信息

针对常规船舶结构可靠性优化设计由高度非线性带来的计算效率低、收敛困难的问题,提出了基于smote(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法的船舶结构可靠性优化设计方法.利用smote算法建立了改进的BP (Back Propagation)神经网络模型,以较少的样本点完成了极限状态函数的高度近似,克服了以往代理模型不能同时满足精度和效率要求的缺点,并通过数学算例验证了使用smote算法建立BP神经网络模型的可行性和有效性.将改进的BP神经网络模型和模拟退火法嵌入单循环优化策略,并将其用于船舶舱段的可靠性优化设计,验证了所提出的可靠性优化设计方法的求解效率和精度,为大型工程结构的可靠性优化设计提供了思路.

关键词：可靠性优化设计极限状态函数单循环优化策略 smote算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进smote算法与集成学习的舆情反转预测研究

引用

数据分析与知识发现 2021年第4期5卷 37-48页

作者：王楠李海荣谭舒孺吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

【目的】基于网络舆情事件展开分析,确定其属性特征及分类。当出现新的网络舆情事件时,可提前预测该事件是否会发生反转,既能帮助政府及时调整舆论导向,又能防止政府媒体的公信力受到负面影响。【方法】收集近5年发生的具有代表性的网... 详细信息

【目的】基于网络舆情事件展开分析,确定其属性特征及分类。当出现新的网络舆情事件时,可提前预测该事件是否会发生反转,既能帮助政府及时调整舆论导向,又能防止政府媒体的公信力受到负面影响。【方法】收集近5年发生的具有代表性的网络舆情事件,设计改进的smote算法对事件数据集进行平衡分布处理,构建基于神经网络集成学习的舆情反转预测模型,并采用精确率、召回率等指标对模型的预测效果进行评估。选取2020年最新发生的网络舆情事件案例对提出的模型进行测试,进一步揭示所构建的反转预测模型的内在机制。【结果】通过实证研究,构建的神经网络集成学习分类模型准确率达99%,F值和AUC值均为0.99,验证了模型的可行性和较强的泛化性能。【局限】只选取舆情反转事件的部分特征进行研究,对未来发生的舆情反转事件表征不够全面。【结论】所构建的舆情反转预测模型可以提前准确预测舆情事件是否会发生反转。

关键词：舆情反转 smote算法神经网络集成学习实证研究

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

smote算法的改进与应用

SMOTE算法的改进与应用

引用

作者：张洋重庆大学

学位级别：硕士

在实际生活中总会遇到大量的不平衡数据问题,但是这类数据集的分类效果往往不太理想。如何能够提高不平衡数据集的分类效果是学者们的研究热门。本文对不平衡数据集的分类算法做了研究,首先,介绍了几种单分类器和几种集成学习分类器的... 详细信息

在实际生活中总会遇到大量的不平衡数据问题,但是这类数据集的分类效果往往不太理想。如何能够提高不平衡数据集的分类效果是学者们的研究热门。本文对不平衡数据集的分类算法做了研究,首先,介绍了几种单分类器和几种集成学习分类器的算法思想及流程。其次,介绍并分析了smote算法的优缺点。作为经典的过采样算法,smote算法能有效地避免数据过拟合问题,从而提高模型的泛化能力。但smote算法没有考虑到数据的分布情况以及多数类对少数类的影响,而且也没有考虑到样本点的特异性。现有的一些改进算法从某些方面对smote算法进行了改进,一定程度上提高了分类效率,但也存在一些其它问题。本文详细分析了smote及其改进算法的优劣,为了进一步提高不平衡数据集的分类效果,提出了一种基于欧氏距离比的DC-smote算法。DC-smote算法不仅能避免过拟合问题,而且着重考虑了数据样本点的分布情况,针对处在不同位置的样本点赋予不同的系数取值,从而特异性地进行插值操作。相比于smote算法,本算法提高了合成的新样本点的质量,在一定程度上改善了smote算法的劣势。最后,本文选用了UCI的5个不平衡数据集和公司项目的经纪人模型真实数据集进行了实验,选用了4种经典单分类器算法和4种经典集成学习算法对smote、Borderline-smote、Kmeans-smote以及DC-smote算法进行对比实验,分别从F值、G-mean、AUC值等指标进行分析。实验证明本文提出的DC-smote算法能有效地提高分类算法模型的分类能力,具有有效性。同时,将算法应用于公司经纪人模型项目,分类也达到了不错的效果,并最终在公司成功上线,这也证明了本文的研究具有较高的研究意义和实用价值。

关键词：不平衡数据分类算法 smote算法经纪人模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多类别审计意见预测研究——基于smote算法—BP神经网络模型

引用

审计研究 2019年第4期 48-56页

作者：张庆龙何斯佳北京国家会计学院

通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015-2017年间信息传输、软... 详细信息

通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015-2017年间信息传输、软件和信息技术服务业A股上市公司为研究样本,从审计三方关系人的视角分析了审计意见的影响因素,并提出研究假设;随后建立了审计意见预测变量体系,运用因子分析法进行预测变量降维,并进行了Z-score数据标准化处理、smote数据非平衡处理、审计意见数据的独热码转换;最后基于BP神经网络方法构建了多类别审计意见预测模型并进行检验。结果显示模型总体的平均预测准确率达到了90.7%,显示出了较为满意的预测效果。

关键词：审计意见预测模型 smote算法 BP神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于smote算法的化疗肿瘤患者下呼吸道感染预警模型构建

引用

中国感染控制杂志 2021年第12期20卷 1094-1101页

作者：王梅英杨敏刘佳微张慧琳青海省人民医院感染管理科青海西宁810007 青海省人民医院肿瘤内科青海西宁810007 青海大学附属医院感染科青海西宁810007

目的构建基于少数类样本合成过抽样技术(synthetic minority over-sampling technique,smote)算法的化学治疗(化疗)肿瘤患者下呼吸道感染预警模型。方法共纳入西宁市4所三级医院2019年1月—2021年6月收治的2384例接受化疗的肿瘤患者为... 详细信息

目的构建基于少数类样本合成过抽样技术(synthetic minority over-sampling technique,smote)算法的化学治疗(化疗)肿瘤患者下呼吸道感染预警模型。方法共纳入西宁市4所三级医院2019年1月—2021年6月收治的2384例接受化疗的肿瘤患者为研究对象,将所收集病例按照7∶3的比例随机分为建模组1668例和验证组716例,建模组数据用来建立模型,验证组数据对所建立的模型进行验证,利用单因素比较和logistic回归分析筛选下呼吸道感染影响因素,基于smote算法建立化疗肿瘤患者下呼吸道感染预警模型。结果logistic回归分析可得,年龄(x_(1))、身体质量指数(BMI)值是否正常(x_(2))、恶性肿瘤分期(x_(3))、吸烟史(x_(4))、合并糖尿病(x_(5))、合并肺部疾病(x_(6))均是化疗肿瘤患者下呼吸道感染的危险因素(均P<0.01),获得原始数据预警模型:Logit(P)=0.055x_(1)+0.967x_(2)-0.195x_(3)+1.383x_(4)+0.968x_(5)+0.939x_(6)-14.073和基于smote算法的预警模型:Logit(P)=0.090x_(1)+1.092x_(2)-0.249x_(3)+1.724x_(4)+1.136x_(5)+1.344x_(6)-14.859。基于smote算法预警模型AUC为0.949(95%CI:0.937~0.961),高于原始数据预警模型AUC 0.780(95%CI:0.734~0.846)。结论基于smote算法所构建的预警模型能更准确预警化疗肿瘤患者下呼吸道感染,有效解决感染与非感染患者样本数据不平衡所导致的预测误差,基于预测模型可选择相应的对策进行应对。

关键词： smote算法化疗肿瘤下呼吸道感染预警模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LOF-smote算法的地下水影响下矿山岩溶塌陷风险预测研究

引用

有色金属科学与工程 2023年第3期14卷 372-380,399页

作者：盛建龙乔宇王平俞栋华张彦文武汉科技大学资源与环境工程学院武汉430081 湖北工建科技有限公司武汉430076

矿山岩溶地表塌陷成因复杂,形式多样,为准确预测矿山岩溶塌陷,结合岩溶发育机理,本研究提出基于LOF和smote算法的BP神经网络预测模型。首先通过LOF算法剔除因非自然原因而产生的异常数据,再通过smote算法对剔除后的数据进行过采样,合成... 详细信息

矿山岩溶地表塌陷成因复杂,形式多样,为准确预测矿山岩溶塌陷,结合岩溶发育机理,本研究提出基于LOF和smote算法的BP神经网络预测模型。首先通过LOF算法剔除因非自然原因而产生的异常数据,再通过smote算法对剔除后的数据进行过采样,合成新数据,以增加样本数目,最后采用BP神经网络模型对矿山岩溶塌陷进行预测。结果表明,实际工程数据经过预处理后的预测模型,与部分小样本预测模型相比,具有更高的预测精度,可为在其他工程中应用提供参考。

关键词：岩溶塌陷 LOF算法 smote算法神经网络支持向量机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合最大相异系数密度的smote算法的入侵检测方法

引用

信息网络安全 2019年第3期 61-71页

作者：陈虹肖越肖成龙陈建虎辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

基于机器学习的入侵检测方法应用于非平衡入侵数据集时,大多专注于提升整体检测率与降低整体漏报率,但少数类的检测率较低,在实际应用中良好的少数类分类性能同样具有重要意义。因此,文章提出一种基于最大相异系数密度的smote(Synthetic... 详细信息

基于机器学习的入侵检测方法应用于非平衡入侵数据集时,大多专注于提升整体检测率与降低整体漏报率,但少数类的检测率较低,在实际应用中良好的少数类分类性能同样具有重要意义。因此,文章提出一种基于最大相异系数密度的smote(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法与深度信念网络(DBN)和梯度提升决策树(GBDT)的入侵检测方法。其核心思想为:在数据预处理阶段,应用基于最大相异系数密度的smote算法进行数据过采样及深度信念网络进行特征提取,提高少数类样本数量同时降低样本维数;在生成的平衡数据集上,训练梯度提升决策树分类器,并利用NSLKDD数据集进行了实验验证。实验结果表明,所提方法在保持较高的整体检测率的同时,少数类检测效果提升明显,提升了入侵检测方法对于少数类攻击的检测能力。

关键词：入侵检测最大相异系数密度 smote算法 DBN GBDT

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

采用自适应最小化置信下限和smote算法的动态代理模型

引用

福州大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 811-818页

作者：戚林辉潘伟锋罗伟林福州大学机械工程及自动化学院福建福州350108

利用最优拉丁超立方试验进行初始采样,建立基于自适应最小化置信下限和smote算法的动态径向基函数代理模型.将自适应平衡常数引入到最小化置信下限准则中,通过多岛遗传算法对置信下限进行寻优.根据代理模型精度,在最优解处运用smote算... 详细信息

利用最优拉丁超立方试验进行初始采样,建立基于自适应最小化置信下限和smote算法的动态径向基函数代理模型.将自适应平衡常数引入到最小化置信下限准则中,通过多岛遗传算法对置信下限进行寻优.根据代理模型精度,在最优解处运用smote算法动态地新增样本点,进而更新代理模型,直至收敛.经过数学算例测试后,将该优化策略应用于深潜器耐压舱的优化中,与其他动态代理模型相比,该策略的优化效率和精度显著提高.

关键词：动态代理模型径向基函数最小化置信下限 smote算法深潜器耐压舱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

巢氏病例对照联合smote算法分析注射用灯盏花素肾功能异常影响因素

引用

中国药物警戒 2021年第12期18卷 1150-1154页

作者：张广辉孙粼希吴显文谢雁鸣耿洪娇杨晓晨中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京100700 中国中医科学院西苑医院北京100091 中国人民大学统计学院北京100872

目的分析真实世界中使用注射用灯盏花素出现肾功能异常的影响因素,为其临床应用提供依据。方法搜集全国34家医院2002年1月1日至2015年12月31日医院信息系统(HIS)至少使用过1次注射用灯盏花素注射剂的患者住院数据,提取出肾功能异常者数... 详细信息

目的分析真实世界中使用注射用灯盏花素出现肾功能异常的影响因素,为其临床应用提供依据。方法搜集全国34家医院2002年1月1日至2015年12月31日医院信息系统(HIS)至少使用过1次注射用灯盏花素注射剂的患者住院数据,提取出肾功能异常者数据,采用巢式病例对照研究的设计按照1:4进行病例匹配分组,运用smote算法对2组抽样后采用二元logistic回归模型对数据进行分析,计算所有自变量被选中的频数、回归系数及P值。结果研究纳入的43962例住院患者中,共有17例出现肾功能异常,发生率约为0.039%,经分析后发现,男性、肾炎、2型糖尿病、联合用药为呋塞米时回归系数β为正值,结果具有统计学意义(P<0.05)。结论临床中当患者为男性、合并有肾炎、2型糖尿病、联合用药为呋塞米时,应慎用注射用灯盏花素,并注意监测肾功能。

关键词：真实世界研究灯盏花素肾功能异常巢氏病例对照研究 smote算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：