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基于SDL-LightGBM集成学习的软件缺陷预测模型
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作者 谢华 高建华 黄子杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期769-776,共8页
为提高软件缺陷预测准确性和预测模型的可解释性,提出一种Spearman+DE+LIME+LightGBM(SDL-LightGBM)集成学习的软件缺陷预测模型。使用混合特征选择方法Spearman+LightGBM确定最佳特征子集,在保证模型预测性能的情况下降低模型复杂度;... 为提高软件缺陷预测准确性和预测模型的可解释性,提出一种Spearman+DE+LIME+LightGBM(SDL-LightGBM)集成学习的软件缺陷预测模型。使用混合特征选择方法Spearman+LightGBM确定最佳特征子集,在保证模型预测性能的情况下降低模型复杂度;使用集成学习算法LightGBM(light gradient boosting machine)对特征子集建立预测模型,并使用差分进化(differential evolution, DE)算法优化模型的重要超参数;使用局部可解释的模型无关技术(local interpretable model-agnostic explanations, LIME)对模型进行局部可解释分析。实验通过12个项目的35个版本的结果表明,SDL-LightGBM算法优于现有的软件缺陷预测方法,F1值平均提高8.97%,AUC值平均提高11.42%,模型训练时间缩短43.6%。 展开更多
关键词 缺陷预测 机器学习 集成学习 特征选择 模型优化 模型解释 差分进化
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高效分离器在稠油集输中的节能效果分析
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作者 邓森林 谢华 《石油石化节能与减排》 2012年第3期25-28,共4页
清河采油厂的稠油开发区块中,接转站是产出液和污水回掺"大循环"流程中的一个节点,流程功能单一,初期设计处理能力和处理工艺越来越不能满足生产需要,能耗远超同期稀油区块平均水平。改造过程中,加装高效分离器,分离污水直接... 清河采油厂的稠油开发区块中,接转站是产出液和污水回掺"大循环"流程中的一个节点,流程功能单一,初期设计处理能力和处理工艺越来越不能满足生产需要,能耗远超同期稀油区块平均水平。改造过程中,加装高效分离器,分离污水直接回掺,以井站间"小循环"流程代替"大循环"流程,降低外输液量,减少下级联合站处理液量;取消联合站反输到接转站的污水,同时减少掺入污水热损失,达到节能降耗目的。 展开更多
关键词 采油厂 高效分离器 节能降耗 接转站 稠油 掺水降粘
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浅谈油气田危险废物的管理现状及源头减量
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作者 刘江华 刘慧升 谢华 《江汉石油职工大学学报》 2022年第5期99-101,共3页
油气田开发全过程产生多种危险废物,面对监管加强,企业持续提升固体废物管理水平,危险废物处置费用居高不下,侵蚀企业经营效益,本文结合现场经验提出源头减量的思路,助力降低油气田危险废物处置成本。
关键词 油气田开发 危险废物 综合利用 源头减量
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