弱分类器

作品数:66被引量:332H指数:9
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基于AdaBoost算法的新能源汽车电机异常故障检测被引量:3
《计算机仿真》2024年第4期97-101,共5页倪龙飞 白倩 张治斌 
河南省科技攻关项目资助(232102241028);河南省工程技术研究中心(266)。
新能源汽车的电机系统包含许多复杂的部件和子系统,部件之间的相互作用使得异常故障的检测变得复杂,而电机异常故障检测主要采用人工检测方式,即通过耳朵听声音,用眼睛观察,用手触摸找出故障位置,导致故障检测精度较低。因此,提出AdaBo...
关键词:弱分类器 强分类器 遗传算法 新能源汽车 电机异常故障检测 
基于改进ANN的心理状态预警建模与仿真
《电子设计工程》2024年第6期72-76,共5页白茹 
陕西省教育厅2020年科学研究计划项目(20JK0202)。
针对现有算法对心理健康状态评估准确度低,难以有效替代传统人工处理方式,导致心理危机预警不及时等问题,文中设计了一种基于改进ANN的心理危机预警算法模型。该模型在全面收集可能影响学生心理状态信息的基础上,通过筛选与特征提取分...
关键词:人工神经网络 集成采样 十折交叉验证法 弱分类器 心理危机预警 
一种基于多分类器耦合的非侵入式负荷辨识方法被引量:2
《广东电力》2023年第8期89-96,共8页易仕琪 孔政敏 王帅 霍梓航 
广东省智能电网新技术企业重点实验室项目(2020B1212070025);国家自然科学基金项目(62173256);国家重点研发计划项目(2021ZD0112702)。
新一代智能电表实现了电压、电流数据高频采样,使得用户电力负荷的辨识特征具有更多的可选性,同时多类别的负荷特征输入对于增强负荷辨识算法性能提出了更高的要求。为此,提出一种基于弱分类器耦合的非侵入式负荷辨识方法。首先,提取家...
关键词:非侵入式负荷辨识 弱分类器 ADABOOST算法 
基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类被引量:13
《南京邮电大学学报(自然科学版)》2022年第6期99-105,共7页叶丽珠 郑冬花 刘月红 牛少华 
国家自然科学基金(61961010);广东省高等学校特色专业建设项目(2020SJTSZY01);广东省“十四五”规划高等教育研究课题(21GYB08);广东省普通高校特色创新类项目(2021KTSCX150);广西省自然科学基金青年基金(2018GXNSFBA050029)资助项目。
为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多...
关键词:非平衡数据分类 随机森林 鲸群优化算法 弱分类器 决策树 
基于多核Boosting特征组合的高光谱影像分类
《信息技术与信息化》2022年第3期130-133,共4页张梦顺 郭连坤 
针对高光谱数据多特征组合问题,提出了一种在多核学习框架下利用多核Boosting实现特征组合最优和异质互补的高光谱影像分类算法。此算法充分利用了高光谱遥感数据的光谱特征和空间特征,在大量的影像属性和分类器中实现最优分类,以充分...
关键词:高光谱影像分类 多核Boosting学习 空间-光谱特征组合 弱分类器 
基于GBDT算法的空气冲旋钻井机械速度预测方法被引量:1
《制造业自动化》2022年第3期185-188,共4页夏冰 
在石油开采中,为在坚硬且严重倾斜的地层中准确感知钻井速度、避免增加井斜角,提出一种基于GBDT算法的空气冲旋钻井机械速度预测方法。在建模分析冲旋钻头的基础上建立坐标系,平移、旋转处理位于坐标系上的齿头点,使其全部处于在冲旋钻...
关键词:GBDT算法 空气冲旋钻井机械 冲旋钻头 拟合度 弱分类器 
基于SSA-AdaBoost-SVM的变压器故障诊断被引量:29
《控制工程》2022年第2期280-286,共7页单亚峰 段金凤 付华 赵俊程 
国家自然科学基金资助项目(51974151,71771111);辽宁省高等学校国(境)外培养项目(2019GJWZD002);辽宁省高等学校创新团队项目(LT2019007);辽宁省自然基金指导计划项目(20180550438)。
针对支持向量机(SVM)诊断变压器故障的效果不稳定的问题,利用Ada Boost集成算法对其强化,得到的AdaBoost-SVM模型诊断结果比较稳定,但准确度依然有待提高。因此,提出利用麻雀搜索算法(SSA)对Ada Boost-SVM模型进行优化,指定其弱分类器...
关键词:变压器故障诊断 支持向量机 AdaBoost集成算法 麻雀搜索算法 弱分类器权重 
基于模糊弱分类器的AdaBoost算法被引量:6
《数据通信》2021年第5期35-41,共7页张梦娇 叶庆卫 陆志华 
国家自然科学基金项目(No.51675286,No.61071198);企业项目(No.HX2018000143,No.HX2019000419)。
本文引入模糊推理的思路,提出了一种新的模糊弱分类器,为增强AdaBoost强分类器的噪声抵抗能力提供有效手段。把每个特征分布分解成多个模糊规则的叠加,模糊规则对应的隶属度函数采用高斯函数。样本具体的特征值经过模糊化后得到的隶属...
关键词:模糊推理 ADABOOST分类器 模糊弱分类器 模糊规则 
带质心的K最近邻增强模糊最小最大神经网络的集成方法被引量:2
《重庆理工大学学报(自然科学)》2021年第9期116-129,共14页陈鹏 赵建成 余肖生 
国家重点研究发展计划项目(2016YFC0802500)。
在分类任务中,传统的模糊最小最大神经网络及其变体在训练网络的时候没有考虑超盒内部训练数据的分布情况,并且考虑扩展系数的问题也不是很充分,导致每次训练新数据集都要重新选择最优的扩展系数。因此,提出了一种带质心的K最近邻增强...
关键词:E-CFMM 集成方法 超盒收缩 弱分类器 质心 
基于模糊综合评价的AdaBoost算法研究
《数据通信》2021年第3期29-36,共8页章联军 张梦娇 宋鹏峰 叶庆卫 
国家自然科学基金资助项目(No.51675286、No.61071198);中国高等教育学会2020年“高等教育信息化研究”专项课题资助(2020XXHYB08)。
针对AdaBoost算法在训练过程中对噪声数据敏感,影响其分类性能的问题进行研究,提出了一种基于模糊综合评价弱分类器的改进AdaBoost算法。把模糊综合评价模型构建成一类弱分类器,然后组合成Adaboost强分类器。首先将特征值分布曲线分割...
关键词:ADABOOST 模糊综合评价 隶属度函数 单因素矩阵 弱分类器 
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