3种经典机器学习算法在火山岩测井岩性识别中的对比 被引量：14

1

作者 牟丹 张丽春 徐长玲 《吉林大学学报（地球科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期951-956,共6页

岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测井岩性识别提供了一个新方向。为提高某研究区火山岩岩性识别符合率,本文采用K近邻、支持向量机和自适应... 岩性识别一直是火山岩油气勘探中的重要课题,基于测井数据的岩性识别也逐渐成为火山岩研究的需要,大数据背景下的机器学习算法为测井岩性识别提供了一个新方向。为提高某研究区火山岩岩性识别符合率,本文采用K近邻、支持向量机和自适应增强3种经典机器学习算法,对研究区内的粗面岩、非致密粗面岩、辉绿岩、辉长岩、玄武岩和非致密玄武岩等6类中基性火山岩进行岩性识别。从常规测井系列中优选对研究区岩性敏感的自然伽马、声波时差、补偿中子、深侧向电阻率和补偿密度等5种测井参数作为岩性识别模型的输入向量,从研究区内5口有岩心样品或薄片鉴定资料的目标层中选取测井数据点1 440个,其中960个作为训练样本,其余480个作为测试样本。以识别符合率和时间作为评价指标,对3种算法的识别结果进行对比分析,实验表明:自适应增强算法的分类准确率最高,6类岩性平均识别符合率达到82.10%;支持向量机算法表现良好,平均识别符合率为81.04%;K近邻算法平均识别符合率为76.04%。 展开更多

关键词 K近邻 支持向量机 自适应增强算法 火山岩 岩性识别

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基于光伏电站的无线传感网络恶意节点识别与隔离研究 被引量：1

2

作者 饶芳 谭建军 +2 位作者 徐鹏飞 钟万熊 黄定懿 《现代电子技术》 北大核心 2016年第17期82-83,88,共3页

信息型光伏电站中的节点由于暴露在外面,容易被外界俘获成为恶意节点,从而导致信息泄露。如何将恶意节点的有效特征提取出来并加以识别与隔离,是一个需要被重视的问题。根据搭建信息型光伏电站的项目经验及前人的研究基础,提出了一种基... 信息型光伏电站中的节点由于暴露在外面,容易被外界俘获成为恶意节点,从而导致信息泄露。如何将恶意节点的有效特征提取出来并加以识别与隔离,是一个需要被重视的问题。根据搭建信息型光伏电站的项目经验及前人的研究基础,提出了一种基于Ada Boosting算法的恶意节点识别与割离的方法。对算法的仿真结果表明,当迭代次数越多时,误测率越低,检测出恶意节点的精度也越高。 展开更多

关键词 光伏电站 无线传感器网络 恶意节点 特征提取 ada boosting算法

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基于SVM混合集成的信用风险评估模型 被引量：27

3

作者 陈云 石松 +1 位作者 潘彦 俞立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期115-120,共6页

准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提... 准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。 展开更多

关键词 信用风险评估 支持向量机(SVM) 集成学习 ada boost 随机子集模型

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基于PSOBP-AdaBoost模型的瓦斯涌出量分源预测研究 被引量：17

4

作者 温廷新 孙雪 +1 位作者 孔祥博 田洪斌 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期94-98,共5页

为准确预测瓦斯涌出量,选取某煤矿的开采煤层、临近煤层、采空区3个瓦斯涌出源作为实例研究,将BP神经网络、粒子群算法(PSO)、Ada Boost迭代提升算法和瓦斯涌出分源预测法相结合,建立基于PSOBP-Ada Boost算法的瓦斯涌出量分源预测模型,... 为准确预测瓦斯涌出量,选取某煤矿的开采煤层、临近煤层、采空区3个瓦斯涌出源作为实例研究,将BP神经网络、粒子群算法(PSO)、Ada Boost迭代提升算法和瓦斯涌出分源预测法相结合,建立基于PSOBP-Ada Boost算法的瓦斯涌出量分源预测模型,并将其与BP神经网络算法进行比较分析。结果表明,PSOBP-Ada Boost算法预测的3个瓦斯涌出源平均相对误差分别为3.24%,2.11%,3.21%;BP神经网络的平均相对误差分别为6.73%,3.19%,4.27%,基于PSOBP-Ada Boost模型的预测精度明显优于BP神经网络模型。 展开更多

关键词 瓦斯涌出量 分源预测 BP神经网络 粒子群算法(PSO) ada boost迭代算法 误差

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基于注意力模型的混合推荐系统 被引量：5

5

作者 谭台哲 晏家斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第13期172-180,共9页

推荐系统作为信息爆炸时代下解决信息过载问题的重要方式受到了越来越大的关注。传统的推荐系统普遍存在精度不高、评价标准不明确等缺陷,将机器学习尤其是深度学习技术引入推荐系统将有效改善上述缺陷及瓶颈。提出了一种基于注意力模... 推荐系统作为信息爆炸时代下解决信息过载问题的重要方式受到了越来越大的关注。传统的推荐系统普遍存在精度不高、评价标准不明确等缺陷,将机器学习尤其是深度学习技术引入推荐系统将有效改善上述缺陷及瓶颈。提出了一种基于注意力模型的混合推荐系统,利用深度神经网络中的注意力模型对特定推荐商品的物品属性进行加权分配,获得预推荐商品的用户认可度评分;通过自适应增强模型替换传统的损失排序模型,使得精确度、召回率等相关评价指标获得较大提升。在现有推荐系统评价指标的基础上,首次引入了用户群体评价认可度指标,通过认可度指标可以在用户体验维度对推荐系统性能给出更精确的评价。 展开更多

关键词 注意力模型 自适应增强 协同过滤 混合推荐

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基于AdaBoost算法和色彩信息的脸部特征定位 被引量：4

6

作者 宁娟 朱敏 戴李君 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第5期207-211,共5页

针对脸部特征定位提出一种新型的基于Ada Boost算法和色彩信息的方法。首先用参考白光照补偿法对脸部区域进行光线补偿,然后用Ada Boost算法的级联分类器快速定位图像中的脸部区域,最后根据脸部肤色与脸部特征在色彩信息上的区别,建立... 针对脸部特征定位提出一种新型的基于Ada Boost算法和色彩信息的方法。首先用参考白光照补偿法对脸部区域进行光线补偿,然后用Ada Boost算法的级联分类器快速定位图像中的脸部区域,最后根据脸部肤色与脸部特征在色彩信息上的区别,建立眼部模型和嘴部模型,实现眼睛与嘴巴定位。实验结果表明,基于该方法的脸部特征定位具有较高检测率和实用性,同时嘴巴定位不易受到表情变化的影响。 展开更多

关键词 adaboost算法 人脸检测 脸部特征定位 色彩信息

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基于自适应提升的概率矩阵分解算法 被引量：2

7

作者 彭行雄 肖如良 张桂刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3497-3501,共5页

针对推荐系统中概率矩阵分解模型(PMF)泛化能力(对新用户和物品的推荐性能)较差、预测准确性不高的问题,提出一种新的基于自适应提升的概率矩阵分解算法(AdaBoost PMF)。该算法首先为每个样本分配样本权重;然后根据PMF中的每一轮随机梯... 针对推荐系统中概率矩阵分解模型(PMF)泛化能力(对新用户和物品的推荐性能)较差、预测准确性不高的问题,提出一种新的基于自适应提升的概率矩阵分解算法(AdaBoost PMF)。该算法首先为每个样本分配样本权重;然后根据PMF中的每一轮随机梯度下降法学习用户和物品特征向量,并计算总体预测误差均值和标准差。从全局的角度利用AdaBoost思想自适应调整样本权重,使算法更注重学习预测误差较大的样本;最后对预测误差分配样本权重,让用户和物品特征向量找到更合适的优化方向。相比传统的PMF算法,AdaBoost PMF算法能够将预测精度平均提高约2.5%。实验结果表明,该算法通过加权预测误差较大的样本,能够较好地拟合用户特征向量和物品特征向量,提高预测精度,可以有效地应用于研究个性化推荐。 展开更多

关键词 推荐系统 概率矩阵分解 自适应提升 模型融合 评分预测

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一种基于AdaBoost级联检测框架的电视台台标检测方法 被引量：1

8

作者 秦伟 《广播与电视技术》 2022年第6期119-123,共5页

电视台台标检测是广播电视安全播出和监管的一项重要工作。本文详细介绍了电视台台标的分类和识别方法,提出了一种基于AdaBoost级联检测框架的电视台台标检测方法,对该方法的实现过程进行了详细说明,最后使用该方法对视频流中的山西卫... 电视台台标检测是广播电视安全播出和监管的一项重要工作。本文详细介绍了电视台台标的分类和识别方法,提出了一种基于AdaBoost级联检测框架的电视台台标检测方法,对该方法的实现过程进行了详细说明,最后使用该方法对视频流中的山西卫视台标进行了检测。从检测结果看,该方法具有快速实时准确且易于实现的特点,为广电技术同行提供了一种不错的方法和思路。 展开更多

关键词 adaboost 台标检测 电视安全播出监管

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基于嵌入式Linux的复杂光照人脸实时检测研究

9

作者 黄世震 黄志勇 《微型机与应用》 2016年第12期46-48,51,共4页

为了满足嵌入式设备在复杂光照条件下的人脸检测需求,提出了一种基于光照不变特征的人脸检测方法。该方法先基于Retinex理论提取光照不变分量,再以MB-LBP特征进行Ada Boost人脸检测。结合该方法,实现了一种基于嵌入式Linux的人脸实时检... 为了满足嵌入式设备在复杂光照条件下的人脸检测需求,提出了一种基于光照不变特征的人脸检测方法。该方法先基于Retinex理论提取光照不变分量,再以MB-LBP特征进行Ada Boost人脸检测。结合该方法,实现了一种基于嵌入式Linux的人脸实时检测系统。实验与实际使用结果表明,该人脸检测系统具有较高的人脸检出率,且满足实时性要求。 展开更多

关键词 人脸检测 嵌入式 ARM RETINEX MB-LBP ada boost

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视频监控场景下的面部遮挡检测

10

作者 周仁琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期192-195,共4页

提出了一种监控场景下的面部遮挡检测方法。基于Ada Boost算法进行人脸验证,通过面部划分,分块分析是否存在遮挡情况。首先判断是否有人进入,在有人进入的情况下进行面部遮挡检测,对眼部区域采用Ada Boost方法及墨镜特征提取方法判断是... 提出了一种监控场景下的面部遮挡检测方法。基于Ada Boost算法进行人脸验证,通过面部划分,分块分析是否存在遮挡情况。首先判断是否有人进入,在有人进入的情况下进行面部遮挡检测,对眼部区域采用Ada Boost方法及墨镜特征提取方法判断是否遮挡,而对嘴部区域采用高斯肤色模型进行判断。实验结果表明,该方法能实时检测面部遮挡的情况,并达到了较好的效果,适用于银行ATM等监控场景,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 运动检测 人脸检测 面部遮挡 ada boost 视频监控

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基于AdaBoost的行人检测预警方法

11

作者 张书娟 王震洲 《电脑知识与技术》 2018年第2X期174-177,共4页

在辅助驾驶中对行人检测的实时性要求较高,然而现有方法的计算复杂度普遍较高,难以满足实时应用的需求。该文提出了一种基于Ada Boost算法的行人检测与预警方法。行人探测器由Opencv训练,并且训练12级行人探测器。通过在处理器上使用检... 在辅助驾驶中对行人检测的实时性要求较高,然而现有方法的计算复杂度普遍较高,难以满足实时应用的需求。该文提出了一种基于Ada Boost算法的行人检测与预警方法。行人探测器由Opencv训练,并且训练12级行人探测器。通过在处理器上使用检测器,实现视频图像的行人检测功能。另外,通过使用可变步长和分区扫描跟踪方法,有效提高了检测率,实时检测的要求基本达到。采用均匀化预处理和多尺度融合技术提高了检测过程中检测率;通过直方图均衡办法有效地剔除了光影等因素对测试结果的影响;在测试完成后,通过多尺度融合技术消除冗余部分的测试结果,最终不仅减低了误报率而且大大提高检测效率。 展开更多

关键词 ada boost 行人检测 多尺度融合 快速扫描

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基于静态权值组合集成模型的WSN时钟偏差估计 被引量：1

12

作者 高子林 鄢傲 +1 位作者 熊江 潘勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期1826-1829,共4页

针对无线传感器网络(WSN)时钟同步精度低、复杂度高等问题,提出了一种基于静态权值组合集成模型的时钟偏差预测方法。对传感器节点的时间戳观测值进行有放回抽样,将面向回归问题的Ada Boost.RT集成学习算法的误差函数和阈值调整方法进... 针对无线传感器网络(WSN)时钟同步精度低、复杂度高等问题,提出了一种基于静态权值组合集成模型的时钟偏差预测方法。对传感器节点的时间戳观测值进行有放回抽样,将面向回归问题的Ada Boost.RT集成学习算法的误差函数和阈值调整方法进行改进,并以改进的Ada Boost.RT算法作为集成框架,采用DPNN作为弱学习机构建集成局域模型对时间偏差进行有效预测。实验表明,对于长期预测,Ada Boost.RT模型和改进型Ada Boost.RT模型的预测效果相对于DPNN全局模型提升了20%。此外,在长期观测和短期观测两种情况下,Ada Boost.RT改进型模型的预测效果要优于Ada Boost.RT模型,能够更有效地减小时间估计偏差。 展开更多

关键词 无线传感器网络 时钟偏差 adaboost.RT模型 集成局域模型

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基于人脸识别技术的智能小区安防系统设计 被引量：1

13

作者 尚弘 《江苏科技信息》 2016年第17期58-59,共2页

文章针对目前智能小区存在的安全隐患,提出了利用人脸识别技术的智能安防管理系统设计。该设计基于AdaBoost算法,通过对输入图像的Haar-like特征进行训练构成级联式强分类器来实现人脸图像的检测,并利用欧式距离的计算比较最终完成身份... 文章针对目前智能小区存在的安全隐患,提出了利用人脸识别技术的智能安防管理系统设计。该设计基于AdaBoost算法,通过对输入图像的Haar-like特征进行训练构成级联式强分类器来实现人脸图像的检测,并利用欧式距离的计算比较最终完成身份的识别,解决使用中身份被盗用的问题。 展开更多

关键词 adaboost 分类器 欧式距离

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基于视频的天气类别识别分类器设计

14

作者 彭旭东 夏士明 孙吉明 《电子测试》 2016年第5X期5-6,共2页

通过实验发现SVM多分类(导向无环图)对于不同场景的天气类别识别能力较弱,而以随机森林为弱分类器构成的Ada Boost强分类器能有效提高对不同场景的识别能力。基于此,本文最终提出了基于视频的天气类别自动识别分类器的设计。

关键词 天气类别 adaboost SVM

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基于三种机器学习算法的山洪灾害风险评价 被引量：23

15

作者 周超 方秀琴 +1 位作者 吴小君 王雨晨 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1679-1688,共10页

依据洪灾风险概念模型,从触发因子、孕灾环境和承灾体3方面选取江西省的12个洪灾风险指标,采用k近邻、随机森林、AdaBoost 3种机器学习算法构建洪灾风险评价模型。利用精度、Kappa系数、ROC曲线(AUC值)3种定量评估指标评价洪灾风险模型... 依据洪灾风险概念模型,从触发因子、孕灾环境和承灾体3方面选取江西省的12个洪灾风险指标,采用k近邻、随机森林、AdaBoost 3种机器学习算法构建洪灾风险评价模型。利用精度、Kappa系数、ROC曲线(AUC值)3种定量评估指标评价洪灾风险模型,基于随机森林和Boruta特征提取算法共同分析指标重要性,最后对比3种模型绘制的江西省山洪灾害风险分区图并分析山洪灾害分布特征。结果表明:①AdaBoost模型的精度、Kappa系数和AUC值的平均值为别为0.902、0.870和0.826,精度和Kappa系数略优于随机森林,AUC值与随机森林相当,而k近邻模型的3种性能指标均低于前2种算法;②农田生产潜力、年最大6 h暴雨均值、年最大1 h暴雨均值、归一化差值植被指数、年降雨量均值这5个指标对最终的洪灾风险形成具有非常重要作用;③江西省较高风险区与最高风险区的面积和约占江西省总面积的34.4%,且主要分布于高降雨量、高暴雨量、农田生产潜力大的山区。 展开更多

关键词 随机森林机器学习算法 adaboost机器学习算法 ROC曲线 Boruta算法 洪灾风险评价 江西省

原文传递

基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法 被引量：9

16

作者 张丹普 付忠良 +1 位作者 王莉莉 李昕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第1期147-151,共5页

针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先,分析探讨了基于浮动阈值分类器的Ada Boost算法(Ada Boost.FT)的原理及错误率估计,证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分... 针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先,分析探讨了基于浮动阈值分类器的Ada Boost算法(Ada Boost.FT)的原理及错误率估计,证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分类边界附近点分类不稳定的缺点从而提高分类准确率;然后,采用二分类(BR)方法将该单标签学习算法应用于多标签分类问题,得到基于浮动阈值分类器组合的多标签分类方法,即多标签Ada Boost.FT。实验结果表明,所提算法的平均分类精度在Emotions数据集上比Ada Boost.MH、ML-k NN、Rank SVM这3种算法分别提高约4%、8%、11%;在Scene、Yeast数据集上仅比Rank SVM低约3%、1%。由实验分析可知,在不同类别标记之间基本没有关联关系或标签数目较少的数据集上,该算法均能得到较好的分类效果。 展开更多

关键词 连续adaboost 浮动阈值 极大似然原理 多标签分类 集成学习 二分类方法

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基于OpenCV的人体安全帽检测的实现 被引量：6

17

作者 赵震 《电子测试》 2017年第7X期24-25,共2页

随着计算机视觉检测技术的发展,施工者的安全防护措施保障可辅助以视觉检测。人体安全帽检测系统主要基于opencv的图形图像处理技术,对特定的目标物体进行样本收集训练后,可一定程度上对施工现场所产生的视频或者图片文件进行扫描,在人... 随着计算机视觉检测技术的发展,施工者的安全防护措施保障可辅助以视觉检测。人体安全帽检测系统主要基于opencv的图形图像处理技术,对特定的目标物体进行样本收集训练后,可一定程度上对施工现场所产生的视频或者图片文件进行扫描,在人体识别的基础上,辨别出施工人员安全帽配带情况一定程度上降低安全隐患。 展开更多

关键词 OPENCV 目标检测 adaboost算法 Haar训练

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基于HSV模型和改进AdaBoost算法的车牌检测 被引量：6

18

作者 王毅 王创新 +1 位作者 卢进 盛文正 《电子科技》 2015年第2期107-111,共5页

提出了一种基于HSV颜色模型和改进Ada Boost算法的车牌检测方法。针对传统Ada Boost算法在训练过程中出现的过配现象和检测率偏低问题,文中在传统Ada Boost算法的基础上对其权值更新规则和弱分类器加权参数做了改进,并通过利用HSV颜色... 提出了一种基于HSV颜色模型和改进Ada Boost算法的车牌检测方法。针对传统Ada Boost算法在训练过程中出现的过配现象和检测率偏低问题,文中在传统Ada Boost算法的基础上对其权值更新规则和弱分类器加权参数做了改进,并通过利用HSV颜色模型构建第一层强分类器,并构建成级联分类器应用于车牌检测。实验证明使用该方法得到的车牌检测器不仅提高了车牌检测率和检测速度,并在一定程度上避免了过配现象产生。 展开更多

关键词 adaboost算法 分类器 过配现象 HSV颜色模型

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基于核主成分分析BP＿Ada Boost算法的数控铣床故障诊断 被引量：6

19

作者 朱翔 谢峰 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1292-1297,共6页

刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利... 刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利用BP_AdaBoost算法对刀具磨损状态进行诊断的方法。通过在数控铣床的加工工件与其夹具间安装测力仪及安装加速度传感器,来采集立铣刀振动信号与切削力信号;然后对振动信号与切削力信号进行小波包分析处理,将处理好的信号进行核主成分分析(KPCA),降维以后作为立铣刀磨损状态的特征向量;最后利用得到的特征向量训练和验证BP_AdaBoost分类模型。实验结果表明BP_AdaBoost算法比SVM算法能更有效实现对数控铣床的刀具磨损状态的评估。 展开更多

关键词 刀具磨损状态 切削力信号 加速度信号 小波包分析 核主成分分析降维 BP_adaboost

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一种快速AdaBoost.RT集成算法时间序列预测研究 被引量：5

20

作者 严智 张鹏 +2 位作者 谢川 张钰林 李保军 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期82-88,共7页

传统AdaBoost.RT算法的训练样本容易向小值样本集中,难以避免加权错误率低而真实错误率高的弱学习机,且迭代训练的速度较慢。针对这一问题,首先重新设计了相对误差函数和样本权重的更新方式;然后通过减少迭代训练中的样本规模提出了基... 传统AdaBoost.RT算法的训练样本容易向小值样本集中,难以避免加权错误率低而真实错误率高的弱学习机,且迭代训练的速度较慢。针对这一问题,首先重新设计了相对误差函数和样本权重的更新方式;然后通过减少迭代训练中的样本规模提出了基于权重的自适应样本剔除快速AdaBoost.RT算法;最后将AdaBoost.RT算法应用于航空发动机起动阶段状态趋势监控。实验结果表明,快速AdaBoost.RT算法预测误差均值减少了0. 128 4和0. 263 2,误差标准差减少了0. 022 3和1. 794 4,虚警次数减少了5次,训练速度提升了53%。实验表明,快速AdaBoost.RT算法能有效监控航空发动机起动阶段的状态趋势,具有预测误差小、训练速度快、虚警率低等优点,对提高装备维护效率具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 adaboost.RT 时间序列 自适应样本剔除 集成学习 航空发动机 趋势监控

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