机器学习算法

作品数：1479被引量：3944H指数：25
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基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真
《微型电脑应用》2024年第11期69-74,共6页王柯成 卢海明 辜小琢 黄朝凯 
南方电网公司科技项目(030500KK52200002,GDKJXM20200706)。
为了提升电力用户用电满意度,增加频繁停电检测命中率,研究基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真。将供电台区用户分为普通用户与重要用户,并判断是否为停电敏感度用户,采集不同类型用户历史数据,经数据预处理以及关联...
关键词：XGBoost算法 集成机器学习 贝叶斯算法 供电台区用户 停电敏感度 
基于改进机器学习算法的物联网终端安全接入方法
《微型电脑应用》2024年第1期141-144,共4页景钰文 韩世海 朱珠 
为了解决物联网终端接入设备较多时,接入结果可靠性较低的问题,提出基于改进机器学习算法的物联网终端安全接入方法。依据物联网终端设备的标识性和可采集性原则,使用SDK接口提取物联网设备信息;依据该信息对相对应的物联网终端设备流...
关键词：改进机器学习 物联网 终端安全接入 朴素贝叶斯 设备指纹 
基于机器学习算法的金融市场趋势预测研究被引量：1
《微型电脑应用》2023年第2期30-32,40,共4页高霞 
榆林市科协青年人才托举项目(20200216)。
针对当前方法对金融市场长、短期趋势的预测结果偏差较大的问题,提出了基于机器学习的金融市场趋势预测方法。依照一定时间间隔采集金融数据,产生金融数据时间序列,采用小波分析方法对金融数据时间序列进行处理,去除其中的噪声,保留近...
关键词：机器学习 金融市场 趋势预测 时间序列 小波分析 
基于机器学习算法的高校学生就业去向预测被引量：3
《微型电脑应用》2022年第2期172-175,共4页谷月 
针对高校学生就业去向预测这一问题无法快速获取精准预测结果的缺陷,提出了机器学习算法的高校学生就业去向预测方法。采集身份信息、专业成绩等高校学生就业去向预测相关数据,将所采集数据通过数据清洗、数据规约以及处理缺失值、异常...
关键词：机器学习算法 高校学生 就业去向 数据清洗 支持向量机 
基于机器学习算法的船舶碰撞事故等级预测研究
《微型电脑应用》2022年第2期116-119,共4页杨欣怡 李为为 
为了更好地了解水上事故影响因素与事故等级之间的联系,精准地预测水上船舶碰撞事故的严重程度,从人、船、环境、管理4个方面考虑,结合2000年到2020年之间的54个典型长江船舶碰撞事故案例,量化事故影响因素,提出了一种基于RF-BP神经网...
关键词：水上交通事故 数据挖掘 事故预测 BP神经网络 随机森林 
基于机器学习算法的交通标志图像智能识别被引量：8
《微型电脑应用》2021年第1期19-22,共4页曹海燕 张大维 
江苏省高校自然科学研究面上项目(18KJD520006)。
交通标志图像识别具有十分重要的研究意义,传统方法的交通标志图像识别正确率低,耗时长,为了解决传统方法存在的局限性,更加准确识别各种类型的交通标志图像,提出了基于机器学习算法的交通标志图像智能识别方法。首先对当前交通标志图...
关键词：交通标志 图像类型 机器学习算法 智能识别 极限学习机 特征向量 
基于机器学习算法的电子音乐信号辨识模型被引量：1
《微型电脑应用》2021年第1期80-82,共3页杨文华 
渭南职业技术学院2019年度项目(19WJYY08)。
电子音乐音乐信号辨识是一个种模式识别问题,当前音乐信号辨识方法存在误差大、速度慢,抗噪鲁棒性差等缺陷,为了提高音乐信号辨识正确率,提出了一种基于机器学习算法的电子音乐信号辨识方法。首先对电子音乐信号进行采集,并引入去噪方...
关键词：电子音乐信号 机器学习算法 噪声干扰 辨识效果 
基于机器学习算法的建筑物健康状态识别被引量：1
《微型电脑应用》2020年第10期10-12,共3页张培培 南江萍 王昭 
陕西省教育厅科研计划项目(18JK1042)。
为了提高建筑物健康状态识别结果,提出一种基于机器学习算法的建筑物健康状态检测方法。首先分析建筑物健康状态的识别流程,找到影响建筑物健康状态识别效果的因素,然后从中选择主要的影响因素进行建筑物健康状态识别建模,并引入机器学...
关键词：建筑物 健康状态类型 机器学习算法 影响因素 应用实例 
多特征融合和机器学习算法的电子音乐分类模型被引量：1
《微型电脑应用》2020年第9期117-119,共3页易伶 
电子音乐分类有利于电子音乐的在线检索,当前电子音乐分类模型难以准确识别各种类型的电子音乐,使得当前电子音乐分类模型分类效果差,为了提高电子音乐分类正确率,提出了多特征融合和机器学习算法的电子音乐分类模型。首先采集电子音乐...
关键词：电子音乐 机器学习算法 分类特征 分类器设计 训练时间 
基于客户画像与机器学习算法的电费回收风险预测模型及应用被引量：12
《微型电脑应用》2020年第2期93-96,共4页赵洪 沈建忠 王俊 张骋 瞿青 
基于供电企业海量数据,提炼客户特征标签,多维呈现客户画像。并甄选影响电费回收风险的特征指标,利用机器学习方法,构建电费回收风险预测模型,判断用户的电费逾期风险等级。将模型结果及中间结果标签化,丰富客户画像,为业务人员提供全...
关键词：客户画像 电费回收风险 机器学习 特征标签 
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