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基于西南地区台站降雨资料空间插值方法的比较 预览
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作者 李金洁 王爱慧 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期50-60,共11页
以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进... 以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进行空间插值,通过交叉验证结果对两种方法进行分析比对。结果表明:(1)西南地区月均降雨量存在明显的空间集聚现象,并具有显著的空间自相关性和变异特征,可对该研究区域降雨量进行空间插值研究。(2)在O-Kriging插值时,变异函数选用指数模型的效果最好,球面模型次之,高斯模型最差。(3)两种方法对月均降雨量及其极大值和极小值插值时,O-Kriging的插值误差均小于IDW,插值误差整体上与降雨量呈正相关关系。在剔除各月降雨量极大值较为集中的两个站点后进行插值,插值结果的误差均明显降低。(4)对研究区域整体来说,O-Kriging的插值效果优于IDW,但就单个站点来看,结果并非如此。在降雨量的空间插值中,由于研究区域和时间尺度的不同,并不存在绝对的最优方法,应根据实际应用效果选择最适方法。 展开更多
关键词 降雨量 空间插值 空间自相关 交叉验证
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COPD多维特征提取与集成诊断方法 预览
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作者 房有丽 王红 +2 位作者 狄瑞彤 王露潼 宋永强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2925-2929,共5页
目前对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的研究存在局限性,一方面,研究成果只利用数据分析单一特征对疾病的影响;另一方面,研究成果仅通过简单算法模型对病例数据验证,因此提出了COPD多维特征提取与集成诊断方法。首先,提出最大依赖度MDF-RS算法... 目前对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的研究存在局限性,一方面,研究成果只利用数据分析单一特征对疾病的影响;另一方面,研究成果仅通过简单算法模型对病例数据验证,因此提出了COPD多维特征提取与集成诊断方法。首先,提出最大依赖度MDF-RS算法,提取多维特征的最优组合;其次,提出DSA-SVM集成模型,构建分类器进行诊断及预测;最后,利用交叉验证方法验证准确率等各项性能指标。通过实验对比验证了提出算法的有效性。 展开更多
关键词 慢性阻塞性肺疾病 多维特征 集成方法 交叉验证
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离散点云构建数字高程模型的插值方法研究
3
作者 杨秋丽 魏建新 +3 位作者 郑江华 王锐 贾娜娜 邱琳 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期16-23,共8页
针对消除DEM构建中插值方法选择的随意性问题,该文基于机载LiDAR离散点云数据,以广东省典型城区与山区为实验对象,利用克里金、反距离权重、径向基函数和自然邻域4种插值方法,对插值参数进行优选后构建DEM,使用交叉验证、相关性分析、... 针对消除DEM构建中插值方法选择的随意性问题,该文基于机载LiDAR离散点云数据,以广东省典型城区与山区为实验对象,利用克里金、反距离权重、径向基函数和自然邻域4种插值方法,对插值参数进行优选后构建DEM,使用交叉验证、相关性分析、像元统计量和三维可视化等方法进行精度分析与比较。结果表明:在城区反距离权重插值,不但可以对空值区域进行适当填充和平滑,而且对高程最大、最小值的预测精度也很高;不同插值方法在构建山区DEM时精度相差不大,插值精度可以达到厘米级,其中普通克里金插值效果最佳。对于城区与山区点云数据反距离权重插值法生成的DEM均能很好地反映地表自然形态,为今后LiDAR点云数据构建DEM选择最佳的插值算法以及插值参数提供参考。 展开更多
关键词 机载激光雷达 数字高程模型 插值方法 交叉验证 相关分析 三维可视化
波动率函数的局部常数K-nn估计 预览
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作者 叶绪国 龙伟芳 龙伟锋 《凯里学院学报》 2019年第3期12-20,共9页
归因于在金融风险管理中的应用,扩散模型中波动率函数估计受到广泛的关注.利用Knn估计技术,提出了波动率函数的非参数估计方法,且建立估计量的渐近正态性.同时,介绍了应用最小二乘交叉验证(CV)技术选取参数k,并给出相应的渐近性质.
关键词 扩散模型 波动率函数 最近岭估计 交叉验证
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基于交叉验证网格寻优随机森林的黑产用户识别方法 预览
5
作者 章文俊 韩晓龙 《科技视界》 2019年第28期1-3,7共4页
随着移动互联网的普及,黑色产业成为了一种新的违法途径。黑色产业的猖獗不仅损害了社会利益,同时也影响了正常用户的体验。本文提出了一种基于交叉验证网格寻优随机森林算法的区分黑色产业用户的方法。本文收集的黑产用户数据为某论坛... 随着移动互联网的普及,黑色产业成为了一种新的违法途径。黑色产业的猖獗不仅损害了社会利益,同时也影响了正常用户的体验。本文提出了一种基于交叉验证网格寻优随机森林算法的区分黑色产业用户的方法。本文收集的黑产用户数据为某论坛的恶意刷违法消息的用户数据。利用随机森林机器学习数据特征,通过交叉验证以及网格搜索技术完成模型参数寻优,得到训练好的模型。并且比较了其他常见的几种分类算法在识别黑产用户的准确率。线上和线下实验表明,基于随机森林算法的模型在预测区分黑色产业用户上相比较于其他几种算法准确率更高,表现更为稳定。为打击黑色产业积累了宝贵的经验。 展开更多
关键词 随机森林 黑色产业 交叉验证 网格搜索
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基于K-means和K近邻的DPF设备故障分类算法 预览
6
作者 周爱国 王嘉立 +2 位作者 杨思静 沈勇 楼狄明 《内燃机与配件》 2019年第12期57-59,共3页
DPF(柴油微粒过滤器)在使用过程中,由于灰分积累、使用不当等原因易造成DPF堵塞等故障,现有的数据采集设备无法直接反映出设备是否发生故障。针对这一问题,提出了一种基于K-means和KNN的DPF故障分类算法。在K-means++选择初始聚类中心... DPF(柴油微粒过滤器)在使用过程中,由于灰分积累、使用不当等原因易造成DPF堵塞等故障,现有的数据采集设备无法直接反映出设备是否发生故障。针对这一问题,提出了一种基于K-means和KNN的DPF故障分类算法。在K-means++选择初始聚类中心的基础上引入了阈值限定D0,以降低同类型样本被选为后续聚类中心的概率。其次,为了保证聚类数目的真实性,采用层次分析法辅助初步确定聚类参数k,并利用轮廓系数和交叉验证来评估模型。KNN模型利用已分类的样本对来自不同厂家的混合测试样本进行预测,实验结果表明,其预测准确率达到了90%以上,基本实现了DPF设备故障属性分类,为后续维护工作提供了可供参考的依据。 展开更多
关键词 柴油微粒过滤器 故障分类 K-MEANS K近邻 层次分析 交叉验证
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基于参数优化AdaBoost算法的酸性火山岩岩性分类
7
作者 杨笑 王志章 +4 位作者 周子勇 魏周城 曲康 王翔宇 王如意 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期457-467,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 火山岩 岩性识别 集成算法 ADABOOST算法 交叉验证
基于交叉验证网格寻优支持向量机的产品销售预测 预览
8
作者 张文雅 范雨强 +2 位作者 韩华 张斌 崔晓钰 《计算机系统应用》 2019年第5期1-9,共9页
综合考虑影响汽车销售的多种因素,运用交叉验证网格搜索优化支持向量机的惩罚系数和核函数参数,建立了适合汽车销售的预测模型.仿真实验结果表明,改进支持向量机优化汽车销售预测模型的预测效果比某公司当前采用的模型更佳,该模型具有... 综合考虑影响汽车销售的多种因素,运用交叉验证网格搜索优化支持向量机的惩罚系数和核函数参数,建立了适合汽车销售的预测模型.仿真实验结果表明,改进支持向量机优化汽车销售预测模型的预测效果比某公司当前采用的模型更佳,该模型具有较高的预测精度和较大的可信度,可为企业决策层提供较为准确的销售预测参考. 展开更多
关键词 支持向量机 销售预测 汽车销售 网格搜索 交叉验证
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基于极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法
9
作者 张林林 胡熊伟 +2 位作者 李鹏 石访 于之虹 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期749-756,共8页
随着清洁能源替代和电力系统电力电子化的趋势增强,传统的基于理论模型的电力系统数值仿真方法将面临新的挑战,不依赖于元件模型的数据驱动型电网稳定评估方法逐渐受到重视.基于极限学习机(ELM)理论,提出适于在线应用的电力系统暂态稳... 随着清洁能源替代和电力系统电力电子化的趋势增强,传统的基于理论模型的电力系统数值仿真方法将面临新的挑战,不依赖于元件模型的数据驱动型电网稳定评估方法逐渐受到重视.基于极限学习机(ELM)理论,提出适于在线应用的电力系统暂态稳定评估方法.首先,通过调节稳定和失稳仿真样本的比例进行样本筛选,减轻样本集中失稳样本较少而引起的样本不均衡现象,并引入递归特征消除法进一步处理样本集;然后利用交叉验证法优化ELM的网络结构,并用处理后的样本集进行ELM的训练;最后,根据神经网络的输出结果预测系统的稳定性,并改进泛化能力评价标准对结果的可靠性进行评估.算例分析表明,递归特征消除法可明显降低特征冗余度,改善模型性能,所提出算法的训练时间短且具有较高的预测准确度. 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定 极限学习机 递归特征消除 交叉验证
基于支持向量机的网络贷款平台等级评价 预览
10
作者 孟毅 王亚新 《科技和产业》 2019年第7期108-111,共4页
采用有监督学习方法建立支持向量机模型,对网络贷款平台的等级评价方法进行了研究。由于学习样本少,为了提高模型的泛化能力,采用K-fold交叉验证方法进行模型学习。采用不同的核函数分别建立6种支持向量机模型,选择经过5轮交叉验证后正... 采用有监督学习方法建立支持向量机模型,对网络贷款平台的等级评价方法进行了研究。由于学习样本少,为了提高模型的泛化能力,采用K-fold交叉验证方法进行模型学习。采用不同的核函数分别建立6种支持向量机模型,选择经过5轮交叉验证后正确率最高的模型作为最终的输出模型。验证结果表明,虽然学习样本数量不多,所建立的支持向量机模型在验证集中预测准确度达80%。 展开更多
关键词 支持向量机(SVM) 有监督学习 交叉验证 网络贷款平台
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决策代价约简求解中的交叉验证策略 预览
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作者 张龙波 李智远 +1 位作者 杨习贝 王怡博 《南京大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期601-608,共8页
属性约简是粗糙集理论中的核心问题,其目的是剔除冗余属性以找到具有较好泛化能力的属性子集.在决策粗糙集理论中,决策代价经常被作为属性约简的约束条件.但值得注意的是,虽然基于决策代价的约简求解算法可以有效地降低训练样本集上的... 属性约简是粗糙集理论中的核心问题,其目的是剔除冗余属性以找到具有较好泛化能力的属性子集.在决策粗糙集理论中,决策代价经常被作为属性约简的约束条件.但值得注意的是,虽然基于决策代价的约简求解算法可以有效地降低训练样本集上的总决策代价,但其往往忽视了测试样本集上的总决策代价.为解决这一问题,利用交叉验证的基本思想,设计了以决策代价为约束条件的一种新的属性约简求解算法.在八个UCI数据集上的实验结果表明,相较于传统基于决策代价的约简求解算法,所提算法不仅能有效地降低训练集合和测试集合的总决策代价,而且找出的属性子集亦可以带来更好的分类性能。 展开更多
关键词 决策粗糙集 属性约简 交叉验证 代价敏感
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应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法 预览
12
作者 莫有印 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期127-130,133共5页
软件缺陷检测的主要目的是对程序模块中是否存在缺陷进行自动检测,以此有效促进软件的测试进程,使软件系统质量得到提高。针对传统软件缺陷预测模型的问题,提出在软件缺陷预测模型中使用粒子群优化BP算法。此模型使用粒子群优化算法对B... 软件缺陷检测的主要目的是对程序模块中是否存在缺陷进行自动检测,以此有效促进软件的测试进程,使软件系统质量得到提高。针对传统软件缺陷预测模型的问题,提出在软件缺陷预测模型中使用粒子群优化BP算法。此模型使用粒子群优化算法对BP神经网络权值及阈值进行优化,通过交叉验证方法实现实验,并且同传统机器学习方法及BP神经网络等方法进行对比,实验结果表明提出的方法预测精准性比较高。 展开更多
关键词 软件缺陷 预测模型 量子粒子群 BP算法 交叉验证 预测精准性
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基于树木激光点云的有效特征抽取与识别方法
13
作者 卢晓艺 云挺 +2 位作者 薛联凤 徐强法 曹林 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期403-414,共12页
采用地面激光扫描获取树木的光探测和测距数据,并将其作为遥感数据源,选取水杉、棕榈、无患子、竹子和橡胶树为研究对象,提出了三类有效特征:树木相对聚类特征、点云分布特征和树木表观特征,列举了68个特征参数。采用支持向量机在交叉... 采用地面激光扫描获取树木的光探测和测距数据,并将其作为遥感数据源,选取水杉、棕榈、无患子、竹子和橡胶树为研究对象,提出了三类有效特征:树木相对聚类特征、点云分布特征和树木表观特征,列举了68个特征参数。采用支持向量机在交叉验证中对训练数据集进行检验计算,确定最优的特征参数组,最终在测试数据集中进行树种分类。研究结果表明:基于树木相对聚类特征的最优特征参数组进行树种分类的平均分类精度较低(45%);基于点云分布特征的最优特征参数组进行树种分类的平均分类精度有所增加(58.8%);基于树木表观特征的最优特征参数组进行树种分类的平均分类精度较高(63.8%);基于三类特征的13个最优特征参数进行树种分类的平均分类精度最高(87.5%)。此外,由于水杉与其他树种形态差异较为明显,在分类中表现突出,错判率最低(6.5%)。所提方法具有较高的可行性,为获得更准确的森林树种分布提供了强有力的工具。 展开更多
关键词 遥感 激光雷达 树种识别 支持向量机(SVM) 交叉验证 组合特征参数
基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析 预览
14
作者 张宁 盛武 《工矿自动化》 北大核心 2019年第7期53-58,共6页
针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的... 针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。 展开更多
关键词 煤矿瓦斯爆炸 事故致因 贝叶斯网络 相关性分析 交叉验证 后验概率 敏感性分析
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基于LightGBM的血压检测方法研究 预览
15
作者 吴绍武 续育茹 《生物医学工程研究》 2019年第3期312-315,共4页
为了提高血压的检测精度,本研究基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)波形,提取该波形的时域特征参数15个,并在此基础上,加入前一时刻的血压值作为特征,通过LightGBM(light gradient boosting machine,LightGBM)模型进行10折... 为了提高血压的检测精度,本研究基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)波形,提取该波形的时域特征参数15个,并在此基础上,加入前一时刻的血压值作为特征,通过LightGBM(light gradient boosting machine,LightGBM)模型进行10折交叉验证。结果表明,舒张压和收缩压的平均绝对误差均小于5 mmHg,均方根误差均小于8 mmHg,满足了AAMI国际电子血压计标准。本研究所用的检测方法简单高效、易于实现,有助于个性化血压检测的应用以及临床应用。 展开更多
关键词 血压 脉搏波 特征提取 LightGBM模型 交叉验证
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基于语义依存分析的CFN框架排歧 预览
16
作者 门宇鹏 郝晓燕 董嘉敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2654-2659,共6页
为大规模自动构建语料库,使计算机能够理解文本信息,提出框架自动识别,框架排歧作为框架识别的子任务,是亟待解决的。框架排歧即根据目标词的上下文信息,从现有的框架库中,自动为该目标词标注一个合适的框架。利用分类算法的思想,使用... 为大规模自动构建语料库,使计算机能够理解文本信息,提出框架自动识别,框架排歧作为框架识别的子任务,是亟待解决的。框架排歧即根据目标词的上下文信息,从现有的框架库中,自动为该目标词标注一个合适的框架。利用分类算法的思想,使用支持向量机(SVM)中的“一对一”方法建立多个分类器来解决多分类问题。通过向已有的词性与依存句法关系特征之上再加入语义依存分析关系特征来提升框架排歧的准确率。训练语料和测试语料为山西大学建立的汉语框架语义知识库(CFN)中的7个词元,1519条例句,采用5-fold交叉验证。实验取得的最好结果为80.67%,验证了语义依存分析对框架排歧的有效性。 展开更多
关键词 汉语框架语义知识库(CFN) 框架排歧 多分类 支撑向量机 语义依存分析 交叉验证
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中国城乡最低生活保障标准的数学模型与测算 预览
17
作者 殷昊天 李子钰 +1 位作者 胡浩博 黄昱星 《电子技术与软件工程》 2019年第17期162-164,共3页
本文选取16个经济状况有梯度差的城市,使用SPSS软件分析了其它多个因素与低保标准的相关性,发现城镇人均支出、农村人均支出、平均每户人数、市内最低工资标准4个指标对低保标准影响较大,且都呈现正相关。本结论可以为民政部门制定最低... 本文选取16个经济状况有梯度差的城市,使用SPSS软件分析了其它多个因素与低保标准的相关性,发现城镇人均支出、农村人均支出、平均每户人数、市内最低工资标准4个指标对低保标准影响较大,且都呈现正相关。本结论可以为民政部门制定最低保障标准提供参考意见。 展开更多
关键词 低保标准 生存分析模型 交叉验证 相关性分析
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基于神经网络的乳腺癌早期辅助诊断分析 预览
18
作者 张剑飞 崔文升 +1 位作者 刘明 杜晓昕 《高师理科学刊》 2019年第5期21-25,29共6页
利用威斯康星乳腺癌数据集对乳腺癌智能辅助诊断开展了深入的研究和分析,给出了一种基于神经网络的乳腺癌辅助诊断分析方法.首先对数据进行归一化预处理,然后基于Tensorflow深度学习框架搭建了神经网络模型并进行辅助诊断模型的训练和评... 利用威斯康星乳腺癌数据集对乳腺癌智能辅助诊断开展了深入的研究和分析,给出了一种基于神经网络的乳腺癌辅助诊断分析方法.首先对数据进行归一化预处理,然后基于Tensorflow深度学习框架搭建了神经网络模型并进行辅助诊断模型的训练和评估,并进一步采用交叉验证方法对模型稳定性进行了验证,与其他传统机器方法进行对比分析.实验结果表明,给出的方法对于乳腺癌辅助诊断具有较高的准确率和良好的稳定性,为乳腺癌诊断精度的提升提供了智能化方法,对乳腺癌的临床诊断和治疗具有重要的现实意义. 展开更多
关键词 乳腺癌 神经网络 交叉验证
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基于交叉验证和神经网络融合的医学数据分类 预览
19
作者 张剑飞 王真 +1 位作者 崔文升 杜晓昕 《齐齐哈尔大学学报:自然科学版》 2019年第4期1-5,共5页
在医学诊断过程中采集到的数据具有低样本数量、少特征的特点,作为神经网络输入会导致网络收敛速度过慢或者陷入局部最优。针对这一问题,在现有神经网络和交叉验证算法的基础上,给出了将留一法和神经网络融合的医学数据分类方法。首先... 在医学诊断过程中采集到的数据具有低样本数量、少特征的特点,作为神经网络输入会导致网络收敛速度过慢或者陷入局部最优。针对这一问题,在现有神经网络和交叉验证算法的基础上,给出了将留一法和神经网络融合的医学数据分类方法。首先对获取到的医学数据进行预处理,然后使用深度学习Keras框架搭建神经网络模型,最后对网络模型训练和预测分析。实验表明,给出的方法能在较少的迭代次数内使网络模型达到收敛,避免了陷入局部最优,有效地提升了网络模型的拟合程度和稳定性,与传统机器学习算法相比有更高的分类准确性。 展开更多
关键词 交叉验证 神经网络 医学数据 Keras框架 留一法
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小波特征提取和随机森林模型解析色谱重叠峰 预览
20
作者 张鹏程 王爱民 《测控技术》 2019年第5期31-35,共5页
针对神经网络算法在当前色谱重叠峰解析领域存在易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入了随机森林模型。利用gausl小波模拟原始信号导数,选取合适的尺度并提取信号的特征拐点;以特征点作为模型输入、子峰面积比作为输出,使用... 针对神经网络算法在当前色谱重叠峰解析领域存在易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入了随机森林模型。利用gausl小波模拟原始信号导数,选取合适的尺度并提取信号的特征拐点;以特征点作为模型输入、子峰面积比作为输出,使用随机森林模型拟合两者之间的映射关系;采用交叉验证的方式确定随机森林模型的参数,并使用CART算法进行模型的构建和训练;一系列实验与现有方法的对比,证明了本文方法不仅能准确对特征拐点和子峰面积之间进行拟合,在模型训练时间上还具有很高的效率。 展开更多
关键词 重叠峰解析 小波变换 随机森林模型 交叉验证
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