多分类问题

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基于多分类GA-SVM的装配式建筑吊装作业安全预警分析
《工业安全与环保》2023年第8期35-39,共5页黄莺 杜树 郭俊浩 熊文文 
陕西省自然科学基础研究基金(2020JM-494)。
吊装作业是装配式建筑施工极为重要的一环,其在施工过程中的安全问题不容忽视。为了对装配式建筑吊装作业安全预警进行研究,以“4M”理论为出发点,提出一种基于GA-SVM的吊装作业安全预警模型,将遗传算法与支持向量机融合,提升模型的分...
关键词：支持向量机 建筑施工 安全预警 装配式建筑 多分类问题 
基于峭度的分类样本优化
《现代电子技术》2023年第13期121-127,共7页王胜景 楚皓然 袁永生 
国家自然科学基金资助项目(11201116)。
在机器学习领域,分类数据中的离群点与类簇主体在某些特征上有着显著不同的表现,从而干扰特征的类间区分性,使得分类效果不佳。目前很多研究工作集中于提高离群点识别精度,忽视离群点在模糊不同类簇特性的负面作用。文中提出剔除分类样...
关键词：峭度指标 样本优化 离群点 类内样本相似度 梯度变化 多分类问题 监督学习 
一种适于多分类问题的支持向量机加速方法被引量：7
《计算机科学》2022年第S01期297-300,共4页陈景年 
国家自然科学基金(61773325)。
支持向量机因具有卓越的分类效果和坚实的理论基础而成为了近年来模式识别、机器学习以及数据挖掘等领域中最重要的分类方法之一。然而,其训练时间会随样本增多而明显增长,并且在处理多分类问题时模型训练会更加复杂。为解决上述问题,...
关键词：支持向量机 多分类 数据约简 聚类 样本选择 
一种处理不均衡多分类问题的特征选择集成方法被引量：2
《重庆大学学报》2022年第5期125-134,共10页宿晨 徐华 崔鑫 王玲娣 
教育部-新华三集团“云数融合”基金资助项目(2017A13055)。
为解决不均衡多分类问题,提出一种特征选择和AdaBoost的集成方法。首先,数据进行预处理。利用WSPSO算法进行特征选择,根据特征重要性选取初始粒子构建初始种群,使得算法初期就可以沿着正确的搜索方向开展,减少不相关特征的影响。其次,利...
关键词：不平衡数据 集成学习 ADABOOST 特征选择 多分类 
分析5种步态模式状态时下肢表面肌电信号识别人体下肢运动意图被引量：4
《中国组织工程研究》2022年第12期1805-1811,共7页赵祎明 王婕 张高巍 孙建军 杨鹏 
河北省自然科学基金(F2019202369),项目负责人:王婕。
背景:下肢外骨骼机器人用于恢复患者的基本行走能力,要实现人-机的高度协同和制定机器人控制策略,就要对包括步态在内的人体下肢运动意图进行识别。目的:提出一种新式分类器,利用人体表面肌电信号进行步态识别。方法:首先,采集人体5种...
关键词：步态识别 表面肌电信号 巴特沃斯滤波 自适应滤波 特征提取 概率神经网络 ADABOOST算法 多分类问题 
探讨机器学习方法预测作业前固井质量
《石化技术》2022年第2期208-210,共3页赵丹汇 胡龙彪 
固井质量是固井施工作业的评价指标,其好坏对油田的开发和生产至关重要。固井作业前,如果能够准确预测固井质量的好坏,就能提前优化固井设计施工方案,提高固井质量。近几年,机器学习技术为石油钻井工程的智能预测提供一种新思路和新方...
关键词：固井作业 固井质量 机器学习 多分类问题 方案优化 
基于MEB和SVM方法的新类别分类研究被引量：7
《广西师范大学学报（自然科学版）》2022年第1期57-67,共11页杨迪 方扬鑫 周彦 
国家自然科学基金(12071305,11871390,11871411);广东省自然科学基金(2020B1515310008)。
有1份仅含A类与B类的训练集,与1份包含不止这2个类别的测试集,如何对测试集中的样本进行分类?针对这个问题,本文提出3种基于SVM方法和最小包围球方法(minimum enclosing ball,MEB)的新类别分类方法。这3种新类别分类方法不仅解决了SVM...
关键词：机器学习 多分类问题 支持向量机 MEB SVDD 
基于等式约束的高维数据多分类问题的归一化割改进算法
《科学技术创新》2022年第6期66-73,共8页徐止磊 盛夏 潘振宽 
本文对归一化割(NC, Normalized Cut)进行了改进,在能量泛函中引入了度平衡约束以提高模型的约束能力。经典的NC是实现平衡约束的一种重要方法,通过平衡约束来克服通过最小割算法进行数据分类的平凡解问题。但NC的平衡约束能力是不够的...
关键词：多分类 等式约束 非局部总变差 归一化割 最小割 
基于BP神经网络的Stacking模型融合的光谱分类算法被引量：1
《现代信息科技》2022年第4期91-94,99,共5页林苗芳 
文章介绍了Stacking集成学习方法、BP神经网络模型,分别讨论了单分类器的精度,特征提取与单分类器结合的算法的精度、Stacking集成学习算法的精度。实验测试表明,以决策树、LDA、朴素贝叶斯、随机森林为基学习器,以BP神经网络为元学习...
关键词：Stacking模型融合 BP神经网络模型 多分类问题 
基于XGBoost算法的依据车辆信息预估二手车成交价格模型被引量：1
《电子测试》2021年第21期47-49,共3页李原吉 李丹 唐淇 
随着居民可支配收入的增加与我国汽车保有量的提升,二手车交易量也不断提高。但是,随着二手车线上交易的逐步发展,也暴露了一些问题,二手车成交过程中的价格量化问题,定价过于随性不够公开透明。因此,本文从解决实际问题出发,构建一个基...
关键词：二分类 机械学习 XGBoost GBDT 车价预测 多分类问题 
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