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基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别
1
作者
文娟
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第4期396-405,共10页
为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分...
为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分类的潜力,解决了传统分类器动态选择算法精度受限于距离度量方式选择是否合适的问题。将所提出的分类器动态选择算法应用于滚珠丝杠副状态识别中,首先利用AdaBoost算法离线训练反向传播(BP)神经网络集合,然后依据实时信号特征,采用改进的分类器动态选择算法从分类器集合中选取最合适的子分类器进行状态鉴定,从而实现更好的识别效果。实验结果表明,提出方法的状态识别准确率能够达到97.22%,高于BP神经网络、AdaBoost与传统分类器动态选择算法,且对于不同的性能状态均有较高的识别精度。
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关键词
分类器
动态
选择
邻域成分分析(NCA)
状态识别
滚珠丝杠副
多
分类器
系统
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职称材料
基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究
被引量：
10
2
作者
罗彬
邵培基
夏国恩
《管理学报》
CSSCI
北大核心
2012年第9期1373-1381,共9页
针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类...
针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型。首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成。实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型。
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关键词
客户流失预测
多
分类器
动态
选择
成本敏感优化集成
成本敏感学习
人工鱼群算法
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职称材料
基于多分类器动态集成的电信客户流失预测
被引量：
7
3
作者
罗彬
邵培基
+2 位作者
罗尽尧
刘独玉
夏国恩
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010年第5期703-711,共9页
本文提出了一种新的基于多分类器动态选择与优化集成的电信客户流失预测集成模型.首先使用K均值聚类算法对训练集样本进行分区;然后分别使用Naive-Bayes算法、多层感知机算法和J48算法构建各分区客户流失预测子分类器;最后对各分区子分...
本文提出了一种新的基于多分类器动态选择与优化集成的电信客户流失预测集成模型.首先使用K均值聚类算法对训练集样本进行分区;然后分别使用Naive-Bayes算法、多层感知机算法和J48算法构建各分区客户流失预测子分类器;最后对各分区子分类器进行线性集成,并使用人工蜂群算法优化其集成权重.当测试样本由聚类算法判断出其归属区域后,再分别使用分区子分类器进行预测,最后使用优化权重进行线性集成.实验结果表明:动态集成模型优于单模型;基于人工蜂群算法优化集成模型优于其它集成模型.
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关键词
客户流失预测
多
分类器
动态
选择
多
分类器
优化集成
人工蜂群算法
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职称材料
一种改进的全极化SAR影像面向对象分类方法
被引量：
6
4
作者
陈军
杜培军
谭琨
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期944-951,共8页
面向对象分类过程,首先对图像进行分割得到对象,然后将对象进行分类,分割效果直接影响最终分类精度.针对这一问题,提出一种改进的全极化合成孔径雷达(SAR)影像面向对象分类方法,在分类时首先通过计算各对象内部像元类别比例对对象进行判...
面向对象分类过程,首先对图像进行分割得到对象,然后将对象进行分类,分割效果直接影响最终分类精度.针对这一问题,提出一种改进的全极化合成孔径雷达(SAR)影像面向对象分类方法,在分类时首先通过计算各对象内部像元类别比例对对象进行判断,若所有类别比例均没有达到某个阈值,则认为此对象存在分割偏差,对其进行基于像元的分类,反之则进行面向对象分类,最后整合像元级和对象级分类结果.分类算法采用改进分类器动态选择法(ICDS)对差异性较大的3个基分类器Wishart、核-KNN和Wishart-KNN进行决策级融合.以AIRSAR,EMISAR的全极化SAR影像为数据进行分类实验.结果表明:改进算法充分利用了对象级和像素级分类的优点,从而得到高精度的分类结果,该算法具有良好的应用前景.
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关键词
全极化SAR影像
面向对象
分类
基于像元
分类
分类器
动态
选择
法
Wishart
分类
核距离
原文传递
题名
基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别
1
作者
文娟
机构
恒丰泰精密机械股份有限公司
浙江工业大学机械工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第4期396-405,共10页
基金
国家自然科学基金(51475425)
绍兴市“揭榜挂帅”制科技项目(2021B41006)
浙江省博士后科研项目择优(273426)资助项目。
文摘
为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分类的潜力,解决了传统分类器动态选择算法精度受限于距离度量方式选择是否合适的问题。将所提出的分类器动态选择算法应用于滚珠丝杠副状态识别中,首先利用AdaBoost算法离线训练反向传播(BP)神经网络集合,然后依据实时信号特征,采用改进的分类器动态选择算法从分类器集合中选取最合适的子分类器进行状态鉴定,从而实现更好的识别效果。实验结果表明,提出方法的状态识别准确率能够达到97.22%,高于BP神经网络、AdaBoost与传统分类器动态选择算法,且对于不同的性能状态均有较高的识别精度。
关键词
分类器
动态
选择
邻域成分分析(NCA)
状态识别
滚珠丝杠副
多
分类器
系统
Keywords
dynamic classifier selection
neighborhood components analysis(NCA)
condition recognition
ball screw
multiple classifier system
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TG659 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究
被引量：
10
2
作者
罗彬
邵培基
夏国恩
机构
电子科技大学经济与管理学院
广西财经学院工商管理系
出处
《管理学报》
CSSCI
北大核心
2012年第9期1373-1381,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(70801021)
中国博士后科学基金资助项目(20080431276)
教育部人文社会科学资助项目(08JC630019)
文摘
针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型。首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成。实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型。
关键词
客户流失预测
多
分类器
动态
选择
成本敏感优化集成
成本敏感学习
人工鱼群算法
Keywords
customer churn prediction
dynamic selection of multiple classifiers
optimizing integration of cost sensitivity
cost sensitivity learning
artificial fish-school algorithm（AFSA）
分类号
C93 [经济管理—管理学]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于多分类器动态集成的电信客户流失预测
被引量：
7
3
作者
罗彬
邵培基
罗尽尧
刘独玉
夏国恩
机构
电子科技大学经济与管理学院
西南民族大学电气信息工程学院
广西财经学院工商管理系
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010年第5期703-711,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(70801021)
中国博士后科学基金资助项目(20080431276)
教育部人文社会科学资助项目(08JC630019)
文摘
本文提出了一种新的基于多分类器动态选择与优化集成的电信客户流失预测集成模型.首先使用K均值聚类算法对训练集样本进行分区;然后分别使用Naive-Bayes算法、多层感知机算法和J48算法构建各分区客户流失预测子分类器;最后对各分区子分类器进行线性集成,并使用人工蜂群算法优化其集成权重.当测试样本由聚类算法判断出其归属区域后,再分别使用分区子分类器进行预测,最后使用优化权重进行线性集成.实验结果表明:动态集成模型优于单模型;基于人工蜂群算法优化集成模型优于其它集成模型.
关键词
客户流失预测
多
分类器
动态
选择
多
分类器
优化集成
人工蜂群算法
Keywords
customer churning prediction
dynamic selection of multiple classifiers
optimizing integration of multiple classifiers
artificial bee colony algorithm（ABCA）.
分类号
C93 [经济管理—管理学]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
一种改进的全极化SAR影像面向对象分类方法
被引量：
6
4
作者
陈军
杜培军
谭琨
机构
国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室中国矿业大学
宜春学院数学与计算机学院
江苏省地理信息技术重点实验室南京大学
出处
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期944-951,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41171323)
中国地质调查局地质调查工作项目(1212011120229
+1 种基金
12120115040601)
江苏高校优势学科建设工程项目(SZBF2011-6-B35)
文摘
面向对象分类过程,首先对图像进行分割得到对象,然后将对象进行分类,分割效果直接影响最终分类精度.针对这一问题,提出一种改进的全极化合成孔径雷达(SAR)影像面向对象分类方法,在分类时首先通过计算各对象内部像元类别比例对对象进行判断,若所有类别比例均没有达到某个阈值,则认为此对象存在分割偏差,对其进行基于像元的分类,反之则进行面向对象分类,最后整合像元级和对象级分类结果.分类算法采用改进分类器动态选择法(ICDS)对差异性较大的3个基分类器Wishart、核-KNN和Wishart-KNN进行决策级融合.以AIRSAR,EMISAR的全极化SAR影像为数据进行分类实验.结果表明:改进算法充分利用了对象级和像素级分类的优点,从而得到高精度的分类结果,该算法具有良好的应用前景.
关键词
全极化SAR影像
面向对象
分类
基于像元
分类
分类器
动态
选择
法
Wishart
分类
核距离
Keywords
polarimetric SAR image
object oriented classification
pixel-based classification
classifier dynamic selection
Wishart classification
kernel distance
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别
文娟
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究
罗彬
邵培基
夏国恩
《管理学报》
CSSCI
北大核心
2012
10
下载PDF
职称材料
3
基于多分类器动态集成的电信客户流失预测
罗彬
邵培基
罗尽尧
刘独玉
夏国恩
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2010
7
下载PDF
职称材料
4
一种改进的全极化SAR影像面向对象分类方法
陈军
杜培军
谭琨
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
原文传递
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