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BAYES: 作品数：844被引量：2471H指数：18; 导出分析报告; 相关作者：张金槐周源泉武小悦张士峰周经伦更多>>; 相关机构：国防科学技术大学西北工业大学中国人民解放军海军工程大学清华大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家科技重大专项国家高技术研究发展计划更多>>

基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法: 《吉林大学学报(理学版)》2025年第2期472-478,共7页王海燕焦增晨赵剑安天博鞠熠; 吉林省教育厅科学技术研究项目(批准号:JJKH20220597KJ);吉林省科技发展计划项目(批准号:YDZJ202201ZYTS549)。; 针对传统机器学习算法在数据集Cleveland和Hungary上预测准确率低的问题,提出一种基于Bayes超参数优化梯度提升树的心脏病预测方法.首先,采用K-最近邻算法对数据集中的缺失值进行填补,用Min-Max标准化、One-Hot编码处理数据,并基于梯度...; 关键词：心脏病预测 K-最近邻算法梯度提升树 Bayes优化

基于SRCC与Bayes_KNN的涡扇发动机剩余使用寿命预测: 《陕西理工大学学报（自然科学版）》2024年第6期27-35,共9页李东君王海瑞李亚朱贵富; 国家自然科学基金项目(61863016)。; 利用斯皮尔曼秩相关系数(SRCC)、贝叶斯(Bayesian)、k最近邻(KNN)算法提出了一种新的航空发动机剩余使用寿命预测方法。为解决关键特征提取不足问题,首先,利用SRCC方法对发动机的历史多元监测特征进行筛选,提取出衰退性能趋势明显的监...; 关键词：涡扇发动机 Spearman秩相关系数贝叶斯优化算法 k最近邻剩余使用寿命

GRU Enabled Intrusion Detection System for IoT Environment with Swarm Optimization and Gaussian Random Forest Classification: 《Computers, Materials & Continua》2024年第10期625-642,共18页Mohammad Shoab Loiy Alsbatin; the Deanship of Scientific Research at Shaqra University for funding this research work through the project number(SU-ANN-2023051).; In recent years,machine learning(ML)and deep learning(DL)have significantly advanced intrusion detection systems,effectively addressing potential malicious attacks across networks.This paper introduces a robust method...; 关键词：Machine learning intrusion detection IOT gated recurrent unit particle swarm optimization random forest Gaussian Naïve Bayes

A benchmark-based method for evaluating hyperparameter optimization techniques of neural networks for surface water quality prediction: 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2024年第5期13-27,共15页Xuan Wang Yan Dong Jing Yang Zhipeng Liu Jinsuo Lu; financially supported by the National Key R&D Project(No.2022YFC3203203);the Shaanxi Province Science Fund for Distinguished Young Scholars(No.S2023-JC-JQ-0036).; Neural networks(NNs)have been used extensively in surface water prediction tasks due to computing algorithm improvements and data accumulation.An essential step in developing an NN is the hyperparameter selection.In p...; 关键词：Neural networks Hyperparameter optimization Surface water quality prediction Bayes optimization Genetic algorithm

Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning Techniques: 《Journal of Computer and Communications》2024年第6期1-11,共11页Ananya Sarker Must. Asma Yasmin Md. Atikur Rahman Md. Harun Or Rashid Bristi Rani Roy; Credit card companies must be able to identify fraudulent credit card transactions so that clients are not charged for items they did not purchase. Previously, many machine learning approaches and classifiers were use...; 关键词：Support Vector Machine Decision Tree Nave Bayes Random Forest Matthews Correlation

Deep Learning-Based Classification of Rotten Fruits and Identification of Shelf Life: 《Computers, Materials & Continua》2024年第1期781-794,共14页S.Sofana Reka Ankita Bagelikar Prakash Venugopal V.Ravi Harimurugan Devarajan; The freshness of fruits is considered to be one of the essential characteristics for consumers in determining their quality,flavor and nutritional value.The primary need for identifying rotten fruits is to ensure that...; 关键词：Rotten fruit detection shelf life deep learning convolutional neural network machine learning gaussian naïve bayes random forest visual geometry group16

不确定性下Bayes-DeepONet旋转机械故障报警方法研究: 《风机技术》2023年第6期54-59,共6页赵慧君姜孝谟王志成; 国家领军人才项目(82211402);工业装备数字孪生国家重点实验室项目(3006-02020000)。; 深度学习方法在旋转机械故障诊断中得到广泛应用,但现有的方法很少考虑数据和模型不确定性对诊断结果的影响,以致于实际应用中模型的泛化能力不足,精度无法保证。本文基于Dropout的近似变分推理与深度算子神经网络(DeepONet)模型无缝对...; 关键词：不确定性旋转机械贝叶斯 DeepONet 故障预警

基于SMOTE与Bayes优化的LSTM网络变压器故障诊断被引量：14: 《中国电力》2023年第10期164-170,共7页张宏杰陈贵凤闫宏伟杨晓龙侯天仁张伟; 国家自然科学基金资助项目(51877061)。; 随着电力信息化的提高,智能算法结合历史数据进行变压器故障诊断的方法越来越受到关注。在溶解气体分析法基础上借助少数类样本过采样(SMOTE)算法合成新样本,实现样本多维度扩充,并以贝叶斯优化算法寻找长短期记忆(LSTM)网络模型参数的...; 关键词：变压器故障诊断采样长短时记忆网络

复杂体系过程A-GERT网络Bayes学习机制解析与模型设计被引量：1: 《系统工程》2023年第5期151-158,共8页方志耕陈静邑张靖如夏悦馨熊仪华晨晨; 国家自然科学基金资助项目(72071111)。; 复杂体系的自学习是其智能性、复杂性和自适应性的核心驱动因素,然而目前学术界对其自学习机制的深入解析却比较少见。本文设计了一种基于智能体(agent)技术的GERT网络Bayes“互动-模仿”学习机制。首先根据节点逻辑关系构建复杂体系过...; 关键词：复杂体系 GERT网络智能体技术 BAYES 自学习

基于高频重构信号与Bayes-XGBoost的低压电弧故障辨识方法研究被引量：3: 《电力系统保护与控制》2023年第13期91-101,共11页罗晨喻锟曾祥君仝海昕慕静茹谢志成邓军; 国家自然科学基金项目资助(52037001,52207125);湖南省自然科学基金项目资助(2022JJ50187);湖南省教育厅项目资助(22A0231);湖南省研究生科研创新项目资助(CX20220858)。; 针对低压配电系统中单个用电负载支路串联电弧故障辨识困难的问题,提出一种基于高频重构信号和Bayes-XGBoost的低压电弧辨识方法。首先,搭建多支路、多负载类型的低压电弧故障真型实验平台,并采集相关数据。其次,基于故障前后主线路电...; 关键词：低压系统 XGBoost 支路电弧故障特征提取信号重构

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