云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- ADABOOST

ADABOOST: 作品数：1524被引量：5810H指数：25; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：付忠良王元庆赵峰叶庆卫王晓丹更多>>; 相关机构：上海交通大学华南理工大学清华大学东南大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>

基于OpenCV-Python和Adaboost的烟支外观检测方法研究: 《中国设备工程》2025年第9期169-172,共4页朱培根李军李鹏飞胡瑜文吴国瑞周福栋; 本文针对烟支质量自动化检测需求,提出了一套基于图像处理的烟支外观检测技术框架。通过构建包含图像采集、尺寸归一化、噪声滤除与边缘检测的预处理流程,实现了烟支图像的有效增强。创新性地融合颜色-纹理双模态特征,结合小波包分析进...; 关键词：烟支外观检测图像识别支持向量机 ADABOOST算法小波包分析特征融合

基于类内类间距离和AdaBoost-SCN的分类识别方法: 《光通信技术》2025年第2期29-33,共5页赵怀亮杨润平赵少华苏润梅陈林毓尚秋峰姚国珍; 内蒙古电力(集团)有限责任公司科技项目(2023-5-25)资助。; 为提高输电线路覆冰监测的识别准确率和实时性,提出了一种基于类内类间距离与自适应增强随机配置网络(Ada Boost-SCN)的分类识别方法。首先,对相位敏感光时域反射仪相位信号进行类内距离和类间距离的联合评估,通过评分策略实现全特征向...; 关键词：相位敏感光时域反射仪光纤传感特征选择

基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测: 《材料工程》2025年第4期23-34,共12页梁智凯张志超胡蓝庞秋; 国家自然科学基金(52075400);湖北省重点研发计划项目(2023BAB194);湖北省自然科学基金(2023AFA069);隆中实验室开放基金(2024KF-05,2024KF-06)。; 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量...; 关键词：单点增量成形工艺参数 6061铝合金 ADABOOST算法回归模型

基于DF-AdaboostSVM模型的脱硝入口氮氧化物浓度预测研究: 《锅炉技术》2025年第2期31-37,共7页马立增张玲谷宇吴俣唐媛媛汤光华; 传统煤电机组脱硝系统喷氨不精准导致过量喷氨、氮氧化物排放超标以及喷氨无法投自动等现象,解决上述问题需同时实现喷氨总量精确控制和脱硝反应器氨氮空间分布的均衡配比。针对脱硝系统反应器入口氮氧化物浓度检测滞后性导致喷氨总量...; 关键词：主导因素 Adaboost集成迟滞时间氮氧化物浓度预测模型

一种基于数据驱动递归AdaBoost的三相不平衡配电系统拓扑重构方法研究: 《智慧电力》2025年第4期38-44,共7页蔡木良范瑞祥王皓天崔明建李赢正程宏波; 国家自然科学基金资助项目(52207130);江西省重点研发计划项目(20223BBE51013)。; 拓扑结构的有效重构可以显著提高电网的弹性和可靠性,然而,现有的系统拓扑重构模型计算能力仍不足以求解大量变量。为此,提出了一种基于机器学习的递归自适应增强(AdaBoost)方法,用以增强不平衡配电系统的拓扑重构。首先,准备标签作为...; 关键词：自适应增强配电系统机器学习拓扑重构

多尺度2D-Adaboost的中药材粉末显微图像识别算法: 《计算机应用》2025年第4期1325-1332,共8页王一丁王泽浩李耀利蔡少青袁媛; 中央本级重大增减支项目(2060302)。; 针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大(类内差异大)和多种药材之间特征过于相似(类间差异小)的问题,提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先,构建一个全局-局部特征融合的主干网络架构,...; 关键词：深度学习中药材显微图像识别特征融合 2D-Adaboost

基于SABO-VMD-Adaboost-RF的直流电机噪声源识别: 《常熟理工学院学报》2025年第2期75-83,共9页祁丽春; 原始噪声信号中包含了多种电机噪声激励源以及环境噪声,使得从信号中识别出各个噪声源变得困难.为解决这一问题,本研究提出了一种基于SABO(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)优化算法的变分模态分解(Variational Mode Decompos...; 关键词：直流电机噪声源识别 SABO优化算法变分模态分解增强学习随机森林

Performance evaluation of rock fragmentation prediction based on RF-BOA,AdaBoost-BOA,GBoost-BOA,and ERT-BOA hybrid models: 《Deep Underground Science and Engineering》2025年第1期3-17,共15页Junjie Zhao Diyuan Li Jian Zhou Danial JArmaghani Aohui Zhou; National Natural Science Foundation of China,Grant/Award Number:52374153。; Rock fragmentation is an important indicator for assessing the quality of blasting operations.However,accurate prediction of rock fragmentation after blasting is challenging due to the complicated blasting parameters ...; 关键词：Bayesian optimization BLASTING machine learning rock fragmentation

基于超像素分割与三维空间的智慧站场人员违规行为全方位跟踪监测方法: 《计算技术与自动化》2025年第1期70-74,共5页王全乐张演义姜艳民张奋周赛峰白社峰; 现有智慧站场人员跟踪监测方法难以在兼顾多目标的同时保证较高的监测性能。为此,设计了基于超像素分割与三维空间的智慧站场人员违规行为全方位跟踪监测方法。基于改进的Itti视觉模型,提取感兴趣区域,通过小波变换替换Itti视觉模型中...; 关键词：改进的Itti视觉模型超像素分割三维空间联级AdaBoost检测智慧站场人员违规行为跟踪监测

基于IDBO-HKELM-Adaboost的煤与瓦斯突出危险性预测方法: 《传感技术学报》2025年第3期477-486,共10页李曼徐耀松王雨虹王丹丹; 国家自然科学基金项目(51974151);辽宁省教育厅重点实验室项目(LJZS003);辽宁省教育厅辽宁省高等学校基本科研项目(LJ2017QL012);辽宁省教育厅科技项目(LJ2019QL015)。; 为实现更加高效准确地完成煤与瓦斯突出危险性预测,提出了一种采用Adaboost算法增强的改进蜣螂算法(IDBO)优化混合核极限学习机(HKELM)的预测模型。首先,在数据降维时采用核主成分分析(KPCA)对影响因素进行处理并提取有效的特征量,得到...; 关键词：煤与瓦斯突出突出预测改进蜣螂算法混合核极限学习机核主成分分析预测模型

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