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考虑子序列特征的大坝位移组合预测模型
《水力发电》2025年第3期113-118,共6页林宏恩 赵二峰 刘峰 宋桂华 
国家自然科学基金资助项目(52079046);云南省水利水电工程安全重点实验室开放课题基金(202302AN360003);上海勘测设计研究院有限公司科研项目(2021SD(8)-2009)。
针对多尺度分析模型处理子序列时,预测模式单一、泛化能力不足、易出现偏差等,提出了基于奇异谱分析与Bagging集成学习的大坝位移多尺度预测模型。首先,利用奇异值分解对实测数据进行分解,得到趋势项、周期项等子序列,考虑到周期项对时...
关键词：多尺度 奇异谱分析 Bagging集成学习 大坝位移预测 
Ensemble prediction modeling of flotation recovery based on machine learning
《International Journal of Mining Science and Technology》2024年第12期1727-1740,共14页Guichun He Mengfei Liu Hongyu Zhao Kaiqi Huang 
supported by the National Key R&D Program of China(No.2023YFC2908200);National Natural Science Foundation of China(No.52174249);Key Research and Development Program of Jiangxi Province(No.20203BBGL73231).
With the rise of artificial intelligence(AI)in mineral processing,predicting the flotation indexes has attracted significant research attention.Nevertheless,current prediction models suffer from low accuracy and high ...
关键词：Machine learning STACKING BAGGING Flotation recovery rate Filtering algorithm 
基于车载LiDAR点云数据的杆状地物分类模型
《北京测绘》2024年第12期1718-1723,共6页金帅 蒋飞熊 陈进华 
国家自然科学基金(42261074)。
杆状地物是道路场景中的重要基础设施,研究如何对其开展自动化识别与分类尤为重要,可为城市数据更新、智慧城市提供支持。本文选取车载激光雷达(LiDAR)点云数据作为研究对象,提出一种优化的引导聚集(Bagging)集成学习技术,旨在解决当前...
关键词：杆状地物 车载激光雷达点云 支持向量机(SVM) 改进引导聚集(Bagging)集成 分类提取 
基于MLP-Bagging集成分类模型的在线学习行为分析被引量：2
《云南大学学报（自然科学版）》2024年第5期852-861,共10页普运伟 姜萤 田春瑾 余永鹏 
教育部−思科产学研项目(201701010017);昆明理工大学课程思政教改专项(2021003);昆明理工大学课程思政示范课程项目(2021152008)。
针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题,提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性,从学习准备行为、知识获取行为、交互学...
关键词：在线学习行为 学习者分类 嵌入层 MLP神经网络 Bagging集成学习 
基于MLP-Bagging的PCB电热耦合建模方法
《半导体技术》2024年第10期912-919,共8页耿悦 周远国 任强 梁尚清 杨国卿 
国家自然科学基金(92166107);陕西省自然科学基金面上项目(2024JC-YBMS-556)。
随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个...
关键词：有限元法(FEM) 人工神经网络(ANN) 多层感知机(MLP)-Bagging 多物理场 电热耦合 
基于Evolutionary Bagging集成学习的超短期风功率预测
《东北电力大学学报》2024年第5期24-32,72,共10页康英哲 田宇航 梁世昌 唐振浩 
吉林省科技发展计划项目(20220203102SF)
为实现风电功率的高精度超短期预测,文中基于Wasserstein距离和随机森林(Random Forest,RF)进行跨域特征选择,并将其与进化Bagging集成学习(Evolutionary Bagging,EvoBagging)相结合,提出了一种超短期风电功率预测的新方法。首先,将局...
关键词：超短期风功率 异常值处理 数据重构 数据降维 集成学习 
基于Bagging的精确有效图书分类多基模型框架
《信息技术》2024年第9期20-28,共9页沈雅婷 邵莹 宗平 卞恺 
江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJB520009);江苏高校哲学社会科学研究项目(2021SJA2253);全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(2021-AFCEC-332);南京理工大学紫金学院科学研究项目(2021ZRKX0401004);江苏省大学生创新创业项目(202213654019Y)。
为了提高智慧图书馆图书分类效果,提出模型Bagging_Bert(简称B_Bert,基于自举汇聚法的有效文本分类模型)。B_Bert在Bert(基于神经网络的自然语言处理预训练技术)基础上,运用Bagging(引导聚集算法),选出最优参数组并组成多基模型框架,再...
关键词：图书分类 自然语言处理 引导聚集算法 多基模型 文本分类 
基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障研究
《黑龙江工业学院学报（综合版）》2024年第7期97-104,共8页丁坤岭 王晓峰 舒航 徐可 孙贾梦 
重庆市自然科学基金面上项目(项目编号:CSTB2022NSCQ-MSX0398、CSTB2022NSCQ-MSX1425);重庆科技大学硕士研究生创新计划项目“复杂场景下基于深度学习双目立体视觉和激光雷达车前目标检测跟踪与深度感知算法”(项目编号:YKJCX2220414)。
针对柴油机故障诊断速度慢、诊断模型准确率低等问题。提出一种基于小波和Bagging-PNN网络的柴油机轴承故障诊断法。首先,利用时域、频域对采样后的故障数据进行分析,通过小波分析对数据进行去噪处理;然后,将Bagging算法与概率神经网络(...
关键词：柴油机轴承 故障诊断 BAGGING PNN 小波分析 
Bootstrap样本大数据模型和分布式集成学习方法被引量：1
《大数据》2024年第3期93-108,共16页罗凯靖 张育铭 何玉林 黄哲学 
国家自然科学基金项目(No.61972261);广东省自然科学基金面上项目(No.2023A1515011667);深圳市基础研究重点项目(No.JCYJ20220818100205012);深圳市基础研究面上项目(No.JCYJ20210324093609026)。
传统Bootstrap抽样和Bagging集成学习通常以串行方式实现,计算效率低,且存在样本不可重用、扩展性差等问题,不适合高效的大规模Bagging集成学习。从大数据分布式计算的思维入手,提出新的Bootstrap样本划分(BSP)大数据模型和分布式集成...
关键词：Bootstrap抽样 Bagging集成学习 分布式集成学习 SPARK 
环境规制与经济活动对大气污染的预测分析——基于多模型融合集成学习
《福建茶叶》2024年第6期139-141,共3页段天宇 任子涵 杨斯媛 
河北省社会科学基金项目:京津冀及周边地区大气污染预测及治理效率研究(HB19YJ036)。
本研究旨在综合分析京津冀及其周边产茶地区的大气污染情况,并结合机器学习技术,提出了一种多模型融合的集成学习方法。研究发现,环境规制、颗粒物和二氧化硫排放量以及氮氧化物排放量是影响茶园地区大气污染的关键因素。政府应加强环...
关键词：京津冀一体化 大气污染 BAGGING 茶产区 
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