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面向不平衡高光谱遥感分类的SMOTE和旋转森林动态集成算法 被引量：3
1
作者 童莹萍 冯伟 +5 位作者 宋怡佳 全英汇 黄文江 高连如 朱文涛 邢孟道 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期2369-2381,共13页
旋转森林RoF(Rotation Forest)是一种功能强大的集成分类器,它在高光谱图像分类中已经获得了很多成功的应用。然而,现实数据经常存在类别不平衡的问题,这使得传统的RoF算法侧重识别多数类别的样本,而忽略了少数类样本的分类精度。SMOTE(... 旋转森林RoF(Rotation Forest)是一种功能强大的集成分类器,它在高光谱图像分类中已经获得了很多成功的应用。然而,现实数据经常存在类别不平衡的问题,这使得传统的RoF算法侧重识别多数类别的样本,而忽略了少数类样本的分类精度。SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法通过模拟生成新样本的方式来增加少数类别样本的数量,进而达到平衡数据集类别的效果;但是SMOTE算法目前主要被用于数据预处理阶段,并且在处理多类问题时具有增加人工噪声的风险。为了解决高光谱数据学习中的多类不平衡问题,本文提出了一个新的SMOTE和RoF动态集成算法;该算法利用动态采样因子技术,将类别分布优化和基分类器训练过程进行融合。本实验利用Indian Pines、Salinas以及Pavia University这3个公开的高光谱数据对新的SMOTE和RoF动态集成算法的性能进行测试,同时选取4种对比算法,包括随机森林、传统的RoF以及通过随机过采样和SMOTE数据预处理后的RoF算法,并且采用总体分类精度、平均分类精度、F-measure、Gmean、最小召回率、集成分类器多样性、模型训练时间以及McNemar测试等为算法性能评价标准。实验结果表明本文方法具有明显的分类优势,可以保证在增加数据总体分类精度的基础上提高小类别样本的识别精度。 展开更多
关键词 集成学习 不平衡分类 旋转森林 SMOTE 动态采样
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水轮机主轴磁流体密封摩擦功耗分析 被引量：2
2
作者 李正贵 李博 +1 位作者 柴芯 杨逢瑜 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期76-82,共7页
纳米磁流体在水轮机主轴密封中摩擦功耗计算及其性能一直是影响装置设计与应用研究的瓶颈。以悬浮在顺磁性载液中不平衡旋度Ω≠1/2(rotυ)的纳米磁流体为研究对象,通过Langevins,Navier-Stokes方程推导,得到纳米磁流体磁粒子摩擦功耗... 纳米磁流体在水轮机主轴密封中摩擦功耗计算及其性能一直是影响装置设计与应用研究的瓶颈。以悬浮在顺磁性载液中不平衡旋度Ω≠1/2(rotυ)的纳米磁流体为研究对象,通过Langevins,Navier-Stokes方程推导,得到纳米磁流体磁粒子摩擦功耗理论计算式,并且通过试验验证,试验与计算值相符。进一步的仿真研究发现,在水轮机主轴纳米磁流体密封装置中,齿槽(波谷)与极齿(波峰)对应的磁感应强度差值ΔB_(sum)对不平衡旋度影响较大,即ΔBsum越大,此处纳米磁流体不平衡旋度越明显,纳米磁流体不平衡扭矩越大、密封压差越大、密封能力越好、摩擦功耗越大,反之亦然。 展开更多
关键词 水轮机 纳米磁流体 不平衡旋度 主轴密封 摩擦功耗
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基于随机RF的集成SVM故障诊断改进算法 被引量：9
3
作者 夏丽莎 吕文元 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第3期85-90,共6页
针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机... 针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器.由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。 展开更多
关键词 数据不均衡 随机旋转森林 集成支持向量机 故障诊断
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旋顶手法恢复颈型颈椎病患者颈椎曲度的有效性研究 被引量：8
4
作者 裴帅 沈晓峰 +4 位作者 俞鹏飞 刘锦涛 姜宏 李宇卫 徐波 《中国中医骨伤科杂志》 CAS 2021年第7期29-33,共5页
目的:研究失衡椎评估结合旋顶手法恢复颈型颈椎病患者颈椎曲度及缓解临床症状的有效性。方法:选取颈型颈椎病伴颈椎曲度异常的患者61例,采用随机对照的差异性研究方法,随机分为治疗组(旋顶手法)32例和对照组(旋提手法)29例,于治疗前、治... 目的:研究失衡椎评估结合旋顶手法恢复颈型颈椎病患者颈椎曲度及缓解临床症状的有效性。方法:选取颈型颈椎病伴颈椎曲度异常的患者61例,采用随机对照的差异性研究方法,随机分为治疗组(旋顶手法)32例和对照组(旋提手法)29例,于治疗前、治疗1个月内拍摄颈椎X线片,评估颈椎曲度分型的变化,采用NRS评分评定患者的临床疗效,评估治疗前、治疗1个月后NRS评分变化。结果:治疗后两组患者颈椎曲度恢复比例分别为40.63%和3.57%,治疗组患者治疗前后颈椎曲度分型差异有统计学意义(P<0.01),两组患者治疗后颈椎曲度分型差异有统计学意义(P<0.01)。两组患者治疗前后的NRS评分差异有统计学意义(P<0.01),治疗后两组患者NRS评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论:旋顶手法可以恢复颈型颈椎病患者的颈椎曲度,改善临床症状。 展开更多
关键词 失衡椎 旋顶手法 颈型颈椎病 颈椎曲度
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基于改进的旋转森林算法的不平衡网络流量分类方法 被引量：1
5
作者 丁要军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3348-3351,共4页
针对不平衡网络流量分类精度不高的问题,在旋转森林算法的基础上结合Bagging算法的Bootstrap抽样和基于分类精度排序的基分类器选择算法,提出一种改进的旋转森林算法。首先,对原始训练集按特征进行子集划分并分别使用Bagging进行样本抽... 针对不平衡网络流量分类精度不高的问题,在旋转森林算法的基础上结合Bagging算法的Bootstrap抽样和基于分类精度排序的基分类器选择算法,提出一种改进的旋转森林算法。首先,对原始训练集按特征进行子集划分并分别使用Bagging进行样本抽样,通过主成分分析(PCA)生成主成分系数矩阵;然后,在原始训练集和主成分系数矩阵的基础上进行特征转换,生成新的训练子集,再次使用Bagging对子集进行抽样,提升训练集的差异性,并使用训练子集训练C4.5基分类器;最后,使用测试集评价基分类器,依据总体分类精度进行排序筛选,保留分类精度较高的分类器并生成一致分类结果。在不平衡网络流量数据集上进行测试实验,依据准确率和召回率两个标准对C4.5、Bagging、旋转森林和改进的旋转森林四种算法评价,依据模型训练时间和测试时间评价四种算法的时间效率。实验结果表明改进的旋转森林算法对万维网(WWW)协议、Mail协议、Attack协议、对等网(P2P)协议的分类准确度达到99.5%以上,召回率也高于旋转森林、Bagging、C4.5三种算法,可用于网络入侵取证、维护网络安全、提升网络服务质量。 展开更多
关键词 主成分分析 集成学习 不平衡网络流量 旋转森林 决策树
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