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目的采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。方法连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局变量,采用Logistic回归、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度(TPR)、特异度(TNR)、准确率(ACC)、阳性预测值(PV+)、阴性预测值(PV-)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校准曲线进行模型评价 ...
吕勇峰 +5 more
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电力负荷具有非线性和时序性的特点,为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性,进而获得更高的电力负荷预测精度,提出了基于随机森林(random forest,RF)算法及长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的混合负荷预测模型。首先根据时间日期因素及气候因素建立高维特征数据集作为随机森林模型的输入,通过随机森林算法筛选出重要特征量,并使其与历史负荷结合作为LSTM模型的输入,经过粒子群算法对LSTM模型进行参数寻优后得到RF-LSTM混合模型及负荷预测结果 ...
董彦军 +6 more
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Geological structure recognition model based on improved random forest algorithm [PDF]
Seismic attributes are often used for structural interpretation and prediction. In order to overcome the problems of multiple solutions and uncertainty caused by single seismic attribute prediction, seismic multi-attribute fusion technology is used to ...
Huaixiu WANG, Siyi FENG, Zuiliang LIU
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系统的安全稳定运行与高压断路器的可靠性密切相关,合闸阶段的行程曲线可以反映出高压断路器的弹簧机构机械状态,是实现状态识别的重要判据,因此基于行程数据的弹簧机构状态辨识具有重要的研究意义。文中对合闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、分闸弹簧预压缩量减少10 mm或15 mm、油缓冲器抽油10 mL或30 m L、传动构件卡阻档位1或档位2以及正常状态下9种合闸特性曲线进行了采集,然后基于深度森林(deep forest,DF)算法构建辨识模型,最后将识别结果与主成分—支持向量机、随机森林算法进行对比。
于晨晖 +4 more
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不同类型的高压电缆局部放电(简称局放)模式识别是该领域的难题。部分电缆局放类型之间相似度较大,识别困难。针对该问题,文中提出了一种基于随机决策森林(RF)的高压电缆局放模式识别方法。首先,制作了5种高压电缆人工缺陷,结合IEC 60270—2015系统和高频电流互感器(HFCT)进行实验,获取局放数据,并进行局放特征提取。其次,介绍了随机森林算法的原理和基于随机森林的高压电缆局放模式识别流程。最后,基于实验所得数据开展了局放模式识别方法有效性验证,确定了随机森林每个节点处特征子集中特征个数、节点分裂规则、
刘文浩 +6 more
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为了更合理地调度出租车资源,提出基于机器学习的智能出租车预测系统.首先,对波尔图出租车GPS数据集进行分割处理,并抽取其中的一部分作为研究对象;接着利用回声状态网络算法预测旅行目的地;最后利用随机森林算法在相同情况下预测出租车抵达时间.实验表明本系统能根据当前的波尔图出租车GPS数据集预测出实际出租车某段旅程的目的地和旅程所需要的时间,以达到减少出租车资源浪费的目的.福建省自然科学基金(2017J01739);;福建师范大学教学改革研究项目(I201602015)~
叶锋 +4 more
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Slope safety, stability evaluation, and protective measures based on machine learning [PDF]
In recent years, the slope instability has brought immeasurable costs to production and life of human. As a result, it is essential to correctly understand, analyze, and design the slope reasonably, and implement appropriate protective measures to ...
Chong-chong QI +2 more
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Adaptive feature selection method for action recognition of human body in RGBD data [PDF]
目前在RGBD视频的行为识别中,为了提高识别准确率,许多方法采用多特征融合的方式。通过实验分析发现,行为在特定特征上的分类效果好,但是多特征融合; 并不能体现个别特征的分类优势,同时融合后的特征维度很高,时空开销大。为了解决这个问题,提出了; RGBD人体行为识别中的自适应特征选择方法,通过随机森林和信息熵分析人体关节点判别力,以高判别力的人体关节点的数量作为特征选择的标准。通过该数量; 阈值的筛选,选择关节点特征或者关节点相对位置作为行为识别特征。实验结果表明,该方法相比于特征融合的算法 ...
张洪博, 李绍滋, 黄敏, 龚冬颖
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Rapid Identification and Extraction of Anthropogenically Disturbed Regions Resulting from Production and Construction Projects in Hubei Province from 2017 to 2021 [PDF]
[Objective] This study attempted to identify and extract anthropogenic disturbance areas resulting from production and construction projects in Hubei Province from 2017 to 2021.
Hua Li +3 more
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针对电磁斥力机构真空快速开关的机械状态监测问题,提出了一种最大奇异值能量熵(energy entropy of maximum singular value,EEMSE)和随机森林的故障诊断方法。首先,在真空快速开关中采集振动信号,对振动信号进行改进S变换得到模矩阵,随后对该矩阵的子矩阵进行奇异值分解,再利用信息熵理论对最大奇异值求熵得到特征向量,最后将特征向量输入随机森林模型进行故障分类和诊断。与不同特征量和分类器比较后的结果表明,文中提出的真空快速开关机械故障诊断方法特征一致性好,模型诊断速度较快 ...
张宇 +6 more
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