基于聚类分析和XGBoost算法的换机预测模型 被引量：7

1

作者 卢光跃 吴洋 +1 位作者 吕少卿 闫真光 《西安邮电大学学报》 2019年第2期94-97,104,共5页

为了有效地向手机用户提供换机服务,建立一种换机预测模型。利用孤立森林算法,排查与换机预测无关的异常电信用户。将排查后的数据集通过K-Medoids聚类分析精细划分为3个用户簇,利用SMOTE和Tomek组合采样的方法,处理每个用户簇的不平衡... 为了有效地向手机用户提供换机服务,建立一种换机预测模型。利用孤立森林算法,排查与换机预测无关的异常电信用户。将排查后的数据集通过K-Medoids聚类分析精细划分为3个用户簇,利用SMOTE和Tomek组合采样的方法,处理每个用户簇的不平衡问题。最后将各个用户簇的数据通过XGBoost算法进行训练,并根据格式搜索法得出最优换机预测模型。实验结果表明,该换机预测模型的预测准确率高于其他预测模型,可较好地为电信用户提供换机服务。 展开更多

关键词 换机预测 孤立森林 K-mediods聚类 组合采样 XGBoost

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基于行为自适应的台钻主轴轴径视觉测量策略

2

作者 王筠翔 花海燕 朱广磊 《机床与液压》 北大核心 2023年第3期96-102,共7页

鉴于视觉测量过程行为的多样性与影响关系的复杂性,提出基于行为自适应的台钻主轴视觉测量新策略。采用周向分工位采集图像与轴向分段提取轮廓结合的组合采样法获取被测信息,并建立了主轴轴径视觉测量系统;设计曝光自适应图像采集、图... 鉴于视觉测量过程行为的多样性与影响关系的复杂性,提出基于行为自适应的台钻主轴视觉测量新策略。采用周向分工位采集图像与轴向分段提取轮廓结合的组合采样法获取被测信息,并建立了主轴轴径视觉测量系统;设计曝光自适应图像采集、图像批处理、误差反馈闭环测量等功能集成的行为自适应视觉测量流程并开发相应软件。以某型号台钻主轴为对象,开展曝光区间自适应优选实验,多工位、多轴、多采样方案测量实验误差分析与稳定性评定。结果表明:所提出的行为自适应测量策略通过获取测量行为变化对测量误差的影响,形成闭环测量,可有效提高测量的稳定性,不仅满足台钻主轴高精度轴段测量需求,还有利于推动测量智能化发展。 展开更多

关键词 行为自适应 视觉测量 闭环测量 组合采样 高精度

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基于多准则决策的不平衡感知数据集成特征选择算法

3

作者 王刚 任丽萍 +1 位作者 方力 徐维磊 《传感器技术与应用》 2023年第6期538-549,共12页

在数据挖掘领域,不平衡数据普遍存在。在许多情况下,这些数据通常具有高维性和类不平衡性。不平衡数据集特征属性分布失衡,会造成分类性能下降,数据的高维性则会导致学习算法非常耗时。针对这一问题,提出了一种基于组合采样和集成学习... 在数据挖掘领域,不平衡数据普遍存在。在许多情况下,这些数据通常具有高维性和类不平衡性。不平衡数据集特征属性分布失衡,会造成分类性能下降,数据的高维性则会导致学习算法非常耗时。针对这一问题,提出了一种基于组合采样和集成学习的特征选择方法。首先使用组合采样方法,处理类不平衡问题,重点合成少数类样本,在保证数据集达到平衡的前提下去除噪声样本,将集成特征选择建模为一个多准则决策过程,使用VIKOR方法得到特征重要性排序,然后在序列前向搜索特征的过程中,使用XGBoost算法的准确率作为评估特征子集优劣的指标,确定最优特征子集。选择AUC、G-mean和F-measure作为评价指标,通过在5组不平衡数据集进行实验,证实了所提算法具有更好的分类效果,且模型的鲁棒性更好。 展开更多

关键词 不平衡数据分类 组合采样 多准则决策 VIKOR法 前向序列选择

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移动机器人实时采样路径重规划 被引量：2

4

作者 涂睿 王文格 卢成阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第20期157-163,共7页

针对传统采样规划算法因随机性强,在动态环境中重规划时路径质量差,抖动严重,实时优化效果不明显等问题,提出了一种利用反向生长最优快速搜索随机树的实时采样重规划算法DRT-RRT^(*)(Dynamic Real-Time RRT^(*))。引入基于三角不等式的... 针对传统采样规划算法因随机性强,在动态环境中重规划时路径质量差,抖动严重,实时优化效果不明显等问题,提出了一种利用反向生长最优快速搜索随机树的实时采样重规划算法DRT-RRT^(*)(Dynamic Real-Time RRT^(*))。引入基于三角不等式的剪枝策略对路径进行平滑处理以减少路径拐点;提出了组合采样策略和局部终点跳动策略,将优化目标由全局路径聚焦于机器人当前位置至最近路径拐点的局部路径段,实时对执行路径段进行修正,进而提高路径质量的稳定性;在路径重规划时仅对受影响的随机树枝进行修剪,并在随机树重新生长时引入了目标偏置采样策略,与组合采样策略共同作用,提高路径搜索速率和稳定程度;将DRT-RRT^(*)与RRT^(*)和增加了三角不等式剪枝策略的RRT^(*)-Pruning进行仿真对比分析,实验结果验证了DRT-RRT^(*)重规划的高效性和稳定性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 动态实时-快速搜索随机树^(*)(DRT-RRT^(*)) 组合采样 实时重规划

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一种并行组合采样系统信号重构方法 被引量：1

5

作者 吴玲玲 《航天电子对抗》 2014年第1期62-64,共3页

提出了在并行组合采样系统这种多通道组合采样系统中,对于时基非同步信号,使用插值算法对组合信号进行重构的方法。实际的并行组合采样中,由于各采样通道之间的采样时钟相位控制存在时基偏差,引起了采样信号的时间非同步,导致采样波形... 提出了在并行组合采样系统这种多通道组合采样系统中,对于时基非同步信号,使用插值算法对组合信号进行重构的方法。实际的并行组合采样中,由于各采样通道之间的采样时钟相位控制存在时基偏差,引起了采样信号的时间非同步,导致采样波形非线性失真。为补偿系统的无杂散动态范围和实际信噪比,有效地还原信号原貌,需要对采样序列进行信号重构。提出了用插值算法来重构信号,实现对时基偏差的校正,并通过仿真验证,分析了此方法的可行性。 展开更多

关键词 组合采样 时基非同步 信号重构 样条函数

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基于混合采样和集成学习的软件缺陷预测

6

作者 杨昊天 顾乾晖 +2 位作者 王嘉璐 施恺杰 徐力晨 《网络安全技术与应用》 2021年第5期59-60,共2页

本文利用集成学习技术预测软件缺陷在近年获得到了广泛的关注。实际应用中,有缺陷的软件样本大大少于无缺陷的软件样本,造成样本的高度不平衡。不平衡数据分类问题是数据挖掘与机器学习领域的研究热点与难点。为了有效解决软件缺陷预测... 本文利用集成学习技术预测软件缺陷在近年获得到了广泛的关注。实际应用中,有缺陷的软件样本大大少于无缺陷的软件样本,造成样本的高度不平衡。不平衡数据分类问题是数据挖掘与机器学习领域的研究热点与难点。为了有效解决软件缺陷预测问题,本文提出了SMOTETomek采样与集成学习算法XGBoost相结合的分类模型。十个美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据集实验结果验证了该分类模型的优越性。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 不平衡数据 组合采样 集成学习 XGBoost

原文传递

基于多段处理的软件缺陷预测

7

作者 杨昊天 黎敏 +2 位作者 万齐康 邓雄狮 顾乾晖 《工业控制计算机》 2021年第8期118-119,共2页

软件缺陷预测对于有效地维护软件产品的高质量非常有用。在软件缺陷预测中,机器学习技术近年获得到了广泛的关注。实际应用中,有缺陷的软件样本大大少于无缺陷的软件样本,造成样本的高度不平衡。不平衡数据分类问题是数据挖掘与机器学... 软件缺陷预测对于有效地维护软件产品的高质量非常有用。在软件缺陷预测中,机器学习技术近年获得到了广泛的关注。实际应用中,有缺陷的软件样本大大少于无缺陷的软件样本,造成样本的高度不平衡。不平衡数据分类问题是数据挖掘与机器学习领域的研究热点与难点。为了有效解决软件缺陷预测问题中的类别不平衡问题,提出了一种基于多段处理的软件缺陷分类算法。在10个美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据集上的实验结果(F-measure、AUC)验证了该分类算法的优越性与有效性。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 不平衡数据 组合采样 特征选择 集成学习

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奇偶直方图负载均衡超立方对等云MapReduce模型

8

作者 韩艳 王静宇 谭跃生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1075-1078,共4页

针对传统MapReduce算法结构在处理大数据时,负载均衡性能不理想的缺点,设计了一种具有负载均衡机制的层次MapReduce模型。该模型利用超立方拓扑结构对MapReduce的映射操作进行改进,通过特定算法将八个结构化的数据中心链接到一个对等的... 针对传统MapReduce算法结构在处理大数据时,负载均衡性能不理想的缺点,设计了一种具有负载均衡机制的层次MapReduce模型。该模型利用超立方拓扑结构对MapReduce的映射操作进行改进,通过特定算法将八个结构化的数据中心链接到一个对等的云环境结构中,并使用奇偶直方图组合采样方式的均衡划分方法,实现在用户请求下的节点工作负荷指数均衡。最后,基于Hadoop框架对所提算法进行仿真实验,结果显示所提算法结构相对于原始MapReduce结构,具有更高的并行计算的资源利用率,以及更佳的容错和负载均衡性能,综合性能得到有效提升。 展开更多

关键词 奇偶 直方图 组合采样 负载均衡 超立方 层次MapReduce模型

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线性组合采样法SPWM新技术 被引量：6

9

作者 王榕生 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2010年第2期29-32,71,共5页

针对不对称规则采样法PWM采样次数多、占用微处理器资源大的问题,提出了一种线性组合采样的新方法。该方法通过对三角载波顶点位置的调制波采样的线性组合获得载波周期内的另一采样值,使采样次数比不对称规则采样法减少一半。谐波计算... 针对不对称规则采样法PWM采样次数多、占用微处理器资源大的问题,提出了一种线性组合采样的新方法。该方法通过对三角载波顶点位置的调制波采样的线性组合获得载波周期内的另一采样值,使采样次数比不对称规则采样法减少一半。谐波计算结果表明新方法的PWM电压THD指标达到了不对称规则采样法PWM相同水平,并保持电压基波分量与调制度之间的线性关系。新方法的PWM算法简单,适于采用微处理器或DSP实时、在线计算。仿真结果证实了新方法的有效性。 展开更多

关键词 线性组合采样 谐波计算 采样次数 不对称规则采样

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含风电的发输电系统经济风险评估

10

作者 刘庭响 安娜 +2 位作者 马俊雄 周万鹏 李春来 《青海电力》 2024年第2期14-22,37,共10页

为了评估大规模风电并网后的发输电系统经济风险,提出了ECM算法和切片采样算法结合拉丁超立方采样算法的组合采样算法,以及基于组合采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟法。首先,采用加权高斯混合分布建立风电场出力概率模型,并采用... 为了评估大规模风电并网后的发输电系统经济风险,提出了ECM算法和切片采样算法结合拉丁超立方采样算法的组合采样算法,以及基于组合采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟法。首先,采用加权高斯混合分布建立风电场出力概率模型,并采用ECM算法进行参数估计;其次,通过切片采样算法对风电场模型进行采样得到初始样本空间,再采用拉丁超立方采样算法对初始样本进行处理获得最终样本空间;再次,建立了风电并网的发输电系统经济风险评估模型并给出经济风险指标;最后,以IEEE-RTS79系统为标准算例,仿真验证了本文所提算法的有效性和准确性,并以MCMC方法对风电并网的发输电系统进行经济风险评估。仿真结果表明:ECM算法所确定的加权高斯混合分布能够准确拟合风电场出力波动的概率分布特性,组合采样算法在满足精度要求的条件下降低了样本规模,提高了算法的计算效率。风险评估结果表明适当的风电并网容量和合理的风电并网位置会降低发输电系统的经济风险。 展开更多

关键词 风电并网 发输电系统 马尔科夫链蒙特卡洛模拟法 组合采样算法 经济风险评估

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新型线性组合采样法SPWM谐波数值分析 被引量：4

11

作者 严海龙 王榕生 《电气技术》 2012年第9期61-64,共4页

阐明了常用的不对称规则采样法SPWM的采样次数多、占用处理器资源大的问题,详细分析了能够解决这一问题的线性组合采样法的整体原理。通过双顶点采样法与对称规则采样法的比较,引出新型线性组合采样法,并利用Matlab强大的数值计算功能... 阐明了常用的不对称规则采样法SPWM的采样次数多、占用处理器资源大的问题,详细分析了能够解决这一问题的线性组合采样法的整体原理。通过双顶点采样法与对称规则采样法的比较,引出新型线性组合采样法,并利用Matlab强大的数值计算功能对几种采样法SPWM波行进行谐波分析,同时给出了分析过程中的关键程序段。分析结果证明了线性组合采样法的有效性,也证明了双顶点采样法是不实用的。 展开更多

关键词 双顶点采样 线性组合采样 Matlab谐波计算

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线性组合采样法SPWM变频调速实验平台开发

12

作者 严海龙 林桢玥 +3 位作者 袁宵 郝之曦 柳蕊蕊 黄李忠 《电子质量》 2021年第9期117-121,共5页

针对传统采样型正弦脉宽调制技术各有优缺点的问题,引出了新型线性组合采样法。该方法综合了对称规则采样法和不对称规则采样法的优点,既具有对称规则采样法的采样次数少、占用内存资源少、实时性好的优点,又具有不对称规则采样法的谐... 针对传统采样型正弦脉宽调制技术各有优缺点的问题,引出了新型线性组合采样法。该方法综合了对称规则采样法和不对称规则采样法的优点,既具有对称规则采样法的采样次数少、占用内存资源少、实时性好的优点,又具有不对称规则采样法的谐波含量低的优点。基于数字信号处理器,开发了线性组合采样法的软件系统。以三菱IPMPM25RLA120为核心,开发了线性组合采样法变频调速的硬件系统。实验结果验证了新方法的优越性,同时也验证了所开发的实验平台的可用性。 展开更多

关键词 采样型SPWM 线性组合采样法 采样次数 变频调速 实验平台

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基于RSBoost算法的不平衡数据分类方法 被引量：21

13

作者 李克文 杨磊 +2 位作者 刘文英 刘璐 刘洪太 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期249-252,267,共5页

不平衡数据的分类问题在多个应用领域中普遍存在,已成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。提出了一种新的不平衡数据分类方法 RSBoost,以解决传统分类方法对于少数类识别率不高和分类效率低的问题。该方法采用SMOTE方法对少数类进行... 不平衡数据的分类问题在多个应用领域中普遍存在,已成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。提出了一种新的不平衡数据分类方法 RSBoost,以解决传统分类方法对于少数类识别率不高和分类效率低的问题。该方法采用SMOTE方法对少数类进行过采样处理,然后对整个数据集进行随机欠采样处理,以改善整个数据集的不平衡性,再将其与Boosting算法相结合来对数据进行分类。通过实验对比了5种方法在多个公共数据集上的分类效果和分类效率,结果表明该方法具有较高的分类识别率和分类效率。 展开更多

关键词 不平衡数据 组合数据采样 BOOSTING RSBoost

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基于组合分片模型和粒子滤波的人脸跟踪算法

14

作者 李苗祎 谢维成 +2 位作者 王军 石林玉 杨伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期626-630,共5页

针对现有跟踪主流算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰综合性能不强的现状,改进算法利用组合分片模型和粒子滤波算法的结合来提升综合性能,提高跟踪算法准确性。改进算法采用粒子滤波算法,同时通过优化组合重采样算法提高算法的... 针对现有跟踪主流算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰综合性能不强的现状,改进算法利用组合分片模型和粒子滤波算法的结合来提升综合性能,提高跟踪算法准确性。改进算法采用粒子滤波算法,同时通过优化组合重采样算法提高算法的跟踪性能;组合分片模型结合水平竖直分片模型和环形分片模型的优点,通过Bhattacharyya系数进行模型相似性度量,高效克服人脸跟踪中遮挡问题和背景干扰问题。实验通过改进算法和对比算法在多变化人脸视频集进行跟踪,证明改进算法提高了对人脸目标的跟踪成功率,实现了算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰三种因素综合性能的提升。 展开更多

关键词 组合分片模型 BHATTACHARYYA系数 优化组合重采样算法 粒子滤波算法 人脸跟踪

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组合降采样极限学习机

15

作者 闵行 褚晶辉 吕卫 《信息技术》 2015年第11期159-162,共4页

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新... 设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。 展开更多

关键词 不平衡数据集 分类器 组合降采样 极限学习机

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