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基于Bagging半监督深度森林回归的二噁英排放浓度软测量被引量：6: 《仪器仪表学报》2022年第6期251-259,共9页徐雯汤健夏恒乔俊飞; 北京市自然科学基金(4212032);国家自然科学基金(62073006)项目资助。; 城市固废焚烧(MSWI)过程产生的副产品之一是被称为“世纪之毒”的二噁英(DXN),受限于其排放浓度检测技术难度以及时间与经济成本等因素,难以获得足量的有标记样本用于构建DXN排放浓度软测量模型。为有效利用现场控制系统采集的大量无标...; 关键词：城市固废焚烧二噁英软测量 Bagging半监督伪标记样本随机森林深度森林回归

基于MRI高通量分析的颞叶癫痫识别: 《仪器仪表学报》2016年第S1期78-82,共5页连宇茜余锦华汪源源史之峰陈亮; 国家基础研究项目(2015CB755500)资助; 颞叶癫痫是一种常见的癫痫类疾病,基于磁共振成像(MRI)图像的颞叶癫痫识别可以避免正电子发射计算机断层成像(PET)对人体的辐射伤害。本文提出了一种基于MRI高通量分析的颞叶癫痫识别算法:对于脑部MRI图像,先利用SPM12平台将MRI图像配...; 关键词：颞叶癫痫海马区核磁共振成像高通量分析 BAGGING AAL分区

基于选择性集成算法的浸出率混合预测模型被引量：4: 《仪器仪表学报》2013年第5期1049-1053,共5页胡广浩毛志忠杨菲; 一个精确的模型对浸出过程中浸出率预测是十分重要的。针对湿法冶金浸出生产过程中浸出率在线检测的难点,提出一种有效的混合建模方法,建立浸出率的预测模型。在对浸出过程进行分析后,建立了一个浸出过程机理模型。由于机理模型与实际...; 关键词：浸出过程预测混合模型选择性bagging集成算法

基于集成修剪的丁苯橡胶聚合转化率软测量被引量：2: 《仪器仪表学报》2011年第1期212-217,共6页李炜章寅倪源; 国家自然科学基金(60964003);甘肃省自然科学基金(096RJZA101)资助项目; 针对目前丁苯橡胶聚合转化率难以在线精确测量,不利于指导生产的问题,本文提出一种基于集成修剪的软测量方法用于丁苯橡胶聚合转化率的预测。首先采用bagging方法建立多个LS-SVM弱学习器,然后利用AdaBoost.RT方法对弱学习器进行修剪,最...; 关键词：丁苯橡胶聚合转化率集成修剪 BAGGING ADABOOST 最小二乘支持向量机

基于改进神经网络集成算法的软测量建模被引量：8: 《仪器仪表学报》2008年第6期1240-1244,共5页陈如清俞金寿; 浙江省教育厅高校科研计划(20070616)项目资助; 为提高神经网络集成中成员网络的精度、增加成员网络间的差异度,提出一种改进的Bagging神经网络集成算法。通过分析初始样本集中样本间的欧式距离提取各子训练集,子训练集的元素在样本空间具有良好的遍历性和代表性;集成策略采用加权平...; 关键词：神经网络集成 BAGGING 欧式距离粒子群优化算法

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