马寒

作品数：7被引量：50H指数：4
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供职机构：辽宁工程技术大学理学院数学与系统科学研究所更多>>
发文主题：分类器集成极限学习机主成分分析煤炭自燃更多>>
发文领域：环境科学与工程自动化与计算机技术矿业工程天文地球更多>>
发文期刊：《统计与决策》《煤田地质与勘探》《计算机工程与应用》《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划更多>>
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极限学习机的分类器集成模型研究被引量：3
《计算机工程与应用》2016年第13期121-125,共5页邵良杉 马寒 温廷新 
国家自然科学基金(No.71371091);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(No.LJQ2012027)
将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,提出了以ELM算法为基分类器并以旋转森林算法为框架的RF-ELM集成学习模型。在8个数据集上进行了3组预测实验,根据实验结果讨论了ELM算法中隐含层神经元个数对预测结果的影响以及单个ELM模型预测...
关键词：极限学习机 旋转森林 分类器集成 BAGGING算法 
路堑开挖爆破对民房危害的随机森林预测模型被引量：3
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2015年第12期1408-1413,共6页李辉 冯东梅 马寒 
为研究路堑开挖爆破对邻近民房安全的危害,运用主成分分析及随机森林算法对其进行预测.选取爆破参数、地质条件、民房结构3个方面的共16项重要影响因素,采用主成分分析法并从中提取6个主要成分.以主成分值为输入,房屋安全程度的量化值...
关键词：路堑开挖 爆破震动 民房安全 危害预测 主成分分析 随机森林 
基于旋转森林的分类器集成算法研究被引量：4
《计算机工程与应用》2015年第23期149-154,共6页邵良杉 马寒 
国家自然科学基金(No.71371091);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(No.LJQ2012027)
为提高决策树的集成分类精度,介绍了一种基于特征变换的旋转森林分类器集成算法,通过对数据属性集的随机分割,并在属性子集上对抽取的子样本数据进行主成分分析,以构造新的样本数据,达到增大基分类器差异性及提高预测准确率的目的。在W...
关键词：旋转森林 分类器集成 主成分分析 决策树 
煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型被引量：12
《煤田地质与勘探》2015年第4期23-26,共4页邵良杉 马寒 
国家自然科学基金项目(70971059);辽宁省科学研究计划资助项目(2010230004)
结合有关煤体渗透率的众多研究成果,总结出影响煤体渗透率的3个主要因素为有效应力、温度和瓦斯压力。采用粒子群优化算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化选择,并以上述3个因素和抗压强度为输入值,以渗透率为目标输出值...
关键词：渗透率 瓦斯 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 
基于RF-ELM模型的边坡稳定性预测研究被引量：6
《中国安全生产科学技术》2015年第3期93-98,共6页邵良杉 马寒 温廷新 
国家自然科学基金资助项目(71371091);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2012027)
为实现对边坡稳定性的有效预测,将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,并依据影响边坡稳定性的六项重要因素,建立了边坡稳定性预测的RF-ELM预测模型。该模型是以极限学习机算法为基分类器,以旋转森林算法为框架的集成学习模型,利用UCI...
关键词：边坡稳定性 极限学习机 旋转森林 分类器集成 
遗传算法优化的GM(1,1)模型研究被引量：8
《统计与决策》2015年第4期22-24,共3页邵良杉 马寒 温廷新 张银玲 
国家自然科学基金资助项目(71371091);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2012027)
为提高GM(1,1)模型预测精度,文章分析了模型中背景值构造与预测结果误差的关系,并总结了背景值改进研究的相关成果。采用权值序列替换原模型背景值构造公式中的单一权值,建立了GA-GM(1,1)预测模型,利用遗传算法迭代寻优获得的一组最优...
关键词：GM(1 1)模型 背景值 遗传算法 权值 
因子分析与支持向量机相结合的煤炭自燃预测被引量：14
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2014年第4期433-436,共4页邵良杉 马寒 温廷新 
国家自然科学基金资助项目(70971059);辽宁省科学研究计划基金资助项目(2010230004)
针对煤炭自然发火预测问题,将因子分析理论与支持向量机算法相结合,构建了煤炭自燃的预测模型.采用SPSS软件对所选取预测煤炭自燃的8个指标进行因子分析,提取出4个主要因子,利用Matlab实现支持向量机模式识别,通过实际数据对模型训练与...
关键词：煤炭 自燃 因子分析 支持向量机 数据降维 因子值 交叉验证 预测精度 
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