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综合非滑坡样本选取指数与异质集成机器学习的区域滑坡易发性建模
被引量：
3
1
作者
周超
甘露露
+4 位作者
王悦
吴宏阳
喻进
曹颖
殷坤龙
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期1570-1585,共16页
为解决基于机器学习的滑坡易发性建模存在的单模型分类能力弱和传统随机抽取非滑坡样本准确性不高的问题,本研究以三峡库区奉节县为例,应用优化的非滑坡样本和Stacking异质集成机器学习模型进行滑坡易发性建模研究。首先,基于地形、地...
为解决基于机器学习的滑坡易发性建模存在的单模型分类能力弱和传统随机抽取非滑坡样本准确性不高的问题,本研究以三峡库区奉节县为例,应用优化的非滑坡样本和Stacking异质集成机器学习模型进行滑坡易发性建模研究。首先,基于地形、地质和遥感影像等数据提取16个评价指标并进行相关性分析,剔除高相关指标,构建易发性评价指标体系;其次,基于信息量模型提出非滑坡样本选取(Non-Landslide Sampling,NLS)指数;最后,应用NLS指数选取更高质量的非滑坡样本,并与滑坡样本组成训练集;采用随机森林(Random Forest,RF),轻量级梯度提升树(Light Gradient Boosting Machine,LGBM),梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT),以及以三者为基模型的同质(Boosting)和异质(Stacking)集成方法进行易发性建模。结果表明:应用NLS指数能选取得到质量更高的非滑坡样本,提升了易发性建模精度;Stacking异质集成机器学习模型的精度最高,为0.941,优于3个同质集成模型和3个单模型,表明异质集成算法能显著提升机器学习建模的性能,是一种可靠的滑坡易发性评价方法。本研究的结果将有助于提升区域滑坡灾害风险评估的精确度。
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关键词
滑坡灾害
异质集成
非滑坡样本
易发性
机器学习
STACKING
BOOSTING
三峡库区
原文传递
个体具有异质易感性的动态网络SIS传染病模型
被引量：
2
2
作者
张泽琼
彭小龙
《云南师范大学学报（自然科学版）》
2017年第6期26-31,共6页
基于随机游走建立了动态网络上个体易感率及易感半径均具有异质性的SIS传染病模型,采用下一代矩阵方法得到了该模型的基本再生数R0.证明了当R0<1时无病平衡点的全局渐近稳定性和当R_0>1时正平衡点的全局渐近稳定性,并通过数值计...
基于随机游走建立了动态网络上个体易感率及易感半径均具有异质性的SIS传染病模型,采用下一代矩阵方法得到了该模型的基本再生数R0.证明了当R0<1时无病平衡点的全局渐近稳定性和当R_0>1时正平衡点的全局渐近稳定性,并通过数值计算和随机模拟验证了理论结果.
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关键词
随机游走网络
易感性异质性
基本再生数
平衡点稳定性
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职称材料
热安全约束下异构多核系统动态映射方法
3
作者
安鑫
杨海娇
+1 位作者
李建华
任福继
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2631-2638,共8页
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处...
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处理器具有更高的功率密度,而这会导致芯片温度的升高,最终会对系统性能造成一定的负面影响。为了充分发挥出异构多核处理系统的性能优势,提出一种在满足温度安全功率的前提下,以最大化系统性能为目标的动态映射方法。该方法考虑异构多核系统的两种异构指标来确定映射方案:第一种异构指标是核心类型,不同类型的处理核具有不同的特征,因而它们适用于处理不同的应用程序;第二种异构指标是热感受性,芯片上不同的处理核位置具有不同的热感受性,越是中心位置的处理核受到的来自于其他处理核的热传递越多,因而温度也就越高。为此,提出一种基于神经网络性能预测器来对线程与处理核类型进行匹配,并利用热安全功率(TSP)模型将经过匹配后的线程映射到芯片上的具体位置。实验结果表明,所提出的方法与常见的轮询调度(RRS)相比,能在保证热安全约束的前提下将平均每个时钟周期内程序所执行的指令数,即指令/周期(IPC)提高53%左右。
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关键词
异构多核系统
动态映射
性能预测
热感受性
热安全功率
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职称材料
题名
综合非滑坡样本选取指数与异质集成机器学习的区域滑坡易发性建模
被引量：
3
1
作者
周超
甘露露
王悦
吴宏阳
喻进
曹颖
殷坤龙
机构
中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院
三峡库区地质灾害野外监测与预警示范中心
中国地质大学(武汉)工程学院
出处
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期1570-1585,共16页
基金
国家自然青年科学基金项目(41907253、41702330)
湖北省重点研发计划项目(2021BCA219)。
文摘
为解决基于机器学习的滑坡易发性建模存在的单模型分类能力弱和传统随机抽取非滑坡样本准确性不高的问题,本研究以三峡库区奉节县为例,应用优化的非滑坡样本和Stacking异质集成机器学习模型进行滑坡易发性建模研究。首先,基于地形、地质和遥感影像等数据提取16个评价指标并进行相关性分析,剔除高相关指标,构建易发性评价指标体系;其次,基于信息量模型提出非滑坡样本选取(Non-Landslide Sampling,NLS)指数;最后,应用NLS指数选取更高质量的非滑坡样本,并与滑坡样本组成训练集;采用随机森林(Random Forest,RF),轻量级梯度提升树(Light Gradient Boosting Machine,LGBM),梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT),以及以三者为基模型的同质(Boosting)和异质(Stacking)集成方法进行易发性建模。结果表明:应用NLS指数能选取得到质量更高的非滑坡样本,提升了易发性建模精度;Stacking异质集成机器学习模型的精度最高,为0.941,优于3个同质集成模型和3个单模型,表明异质集成算法能显著提升机器学习建模的性能,是一种可靠的滑坡易发性评价方法。本研究的结果将有助于提升区域滑坡灾害风险评估的精确度。
关键词
滑坡灾害
异质集成
非滑坡样本
易发性
机器学习
STACKING
BOOSTING
三峡库区
Keywords
landslide
hazard
heterogeneous
ensemble
Non-Landslide
Sampling
susceptibility
modeling
machine
learning
Stacking
Boosting
Three
Gorges
Reservoir
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P642.22 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
个体具有异质易感性的动态网络SIS传染病模型
被引量：
2
2
作者
张泽琼
彭小龙
机构
山西大学复杂系统研究所
山西大学数学科学学院
出处
《云南师范大学学报（自然科学版）》
2017年第6期26-31,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11601294)
山西省回国留学人员科研基金资助项目(2016-011)
山西省青年基金资助项目(201601D021012)
文摘
基于随机游走建立了动态网络上个体易感率及易感半径均具有异质性的SIS传染病模型,采用下一代矩阵方法得到了该模型的基本再生数R0.证明了当R0<1时无病平衡点的全局渐近稳定性和当R_0>1时正平衡点的全局渐近稳定性,并通过数值计算和随机模拟验证了理论结果.
关键词
随机游走网络
易感性异质性
基本再生数
平衡点稳定性
Keywords
Random
walk
network
heterogeneous
susceptibility
Basic
reproduction
number
Equilibrium
stability
分类号
O175 [理学—数学]
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职称材料
题名
热安全约束下异构多核系统动态映射方法
3
作者
安鑫
杨海娇
李建华
任福继
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室(合肥工业大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2631-2638,共8页
基金
国家自然科学基金联合资助基金资助项目(U1613217)
安徽省重点研究与开发计划项目(202004d07020004)
中央高校基本科研业务经费专项资金资助项目(JZ2020YYPY0092)。
文摘
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处理器具有更高的功率密度,而这会导致芯片温度的升高,最终会对系统性能造成一定的负面影响。为了充分发挥出异构多核处理系统的性能优势,提出一种在满足温度安全功率的前提下,以最大化系统性能为目标的动态映射方法。该方法考虑异构多核系统的两种异构指标来确定映射方案:第一种异构指标是核心类型,不同类型的处理核具有不同的特征,因而它们适用于处理不同的应用程序;第二种异构指标是热感受性,芯片上不同的处理核位置具有不同的热感受性,越是中心位置的处理核受到的来自于其他处理核的热传递越多,因而温度也就越高。为此,提出一种基于神经网络性能预测器来对线程与处理核类型进行匹配,并利用热安全功率(TSP)模型将经过匹配后的线程映射到芯片上的具体位置。实验结果表明,所提出的方法与常见的轮询调度(RRS)相比,能在保证热安全约束的前提下将平均每个时钟周期内程序所执行的指令数,即指令/周期(IPC)提高53%左右。
关键词
异构多核系统
动态映射
性能预测
热感受性
热安全功率
Keywords
heterogeneous
multi-core
system
dynamic
mapping
performance
prediction
thermal
susceptibility
Thermal
Safe
Power(TSP)
分类号
TP302.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
综合非滑坡样本选取指数与异质集成机器学习的区域滑坡易发性建模
周超
甘露露
王悦
吴宏阳
喻进
曹颖
殷坤龙
《地球信息科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
原文传递
2
个体具有异质易感性的动态网络SIS传染病模型
张泽琼
彭小龙
《云南师范大学学报（自然科学版）》
2017
2
下载PDF
职称材料
3
热安全约束下异构多核系统动态映射方法
安鑫
杨海娇
李建华
任福继
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
已选择
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