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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2023 目的 本研究利用机器学习探索IgA肾病(IgAN)铁死亡的潜在诊断标志物及其生物学过程，并研究其与IgAN免疫细胞浸润的关系。方法 从GEO数据库中下载来自IgAN患者和对照组的肾小球组织的微阵列数据集(GSE93798,GSE104948),通过FerrDb数据库获取全部铁死亡相关基因数据，获得IgAN组和对照组中有差异表达的铁死亡相关基因 ...
杨柏新 +4 more
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基于可解释性机器学习的餐厨垃圾浆液厌氧产气性能与关键影响因素
Jingshui jishu【目的】餐厨垃圾浆液厌氧消化系统因进料特征复杂、多因素动态耦合，使得其预测与调控具有较大挑战。【方法】为实现工业规模厌氧反应过程的精准管理与优化，本文收集2019年—2023年上海某工业规模厌氧反应器运行数据，分别利用随机森林、梯度提升、K邻近回归与人工神经网络(ANN)建立产气预测模型，并通过沙普利加和解释(SHAP)算法量化各输入变量对产甲烷效率的贡献与抑制作用。【结果】梯度提升模型在测试集中R 2 最高，均方误差(MSE)与平均绝对误差(MAE)最低 ...
Cui Jie, Zhang Bo, Wang Rongjian
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Zhongguo youzhi市场上存在利用低价食用植物油掺伪或冒充高价食用植物油的现象，机器学习算法可应用于食用植物油的掺伪鉴别中。旨在为食用植物油掺伪鉴别研究中算法选择提供一定的理论依据，简要介绍了机器学习算法的分类及其在食用植物油掺伪鉴别中应用的流程，并对国内外机器学习算法在橄榄油、山茶油及其他植物油掺伪鉴别中的应用进行分析总结，同时探讨了支持向量机、随机森林、逻辑回归、人工神经网络、主成分分析等机器学习算法在食用植物油掺伪鉴别研究中的优缺点。需要综合考虑数据的特点、模型的性能和实际应用的需求选择合适的机器学习算法 ...
吕壮，黄金，兰梓溶，代婷玉，许宙，陈茂龙，焦叶，文李，程云辉，丁利 LYU Zhuang, HUANG Jin, LAN Zirong, DAI Tingyu, XU Zhou, CHEN Maolong, JIAO Ye, WEN Li, CHENG Yunhui, DING Li
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Dianci bileiqi, 2023 绝缘子的污染性能对维持电力系统的可靠性、安全性和成本效益起着关键作用。在不同的绝缘子监测技术中，泄露电流可以衡量绝缘子串离闪络的距离，是最有意义的污染性能指标之一。综合考虑环境因素和天气信息的影响，提出了一种基于累积污染指数(Cumulative Pollution Index, CPI)的随机森林模型来预测玻璃绝缘子串泄漏电流。累积污染指数能根据风、定向灰尘和雨水数据估计绝缘子串上的可溶性污染沉积物，不仅适用于玻璃制成的绝缘体，还适用于具有疏水转移特性的有机硅树脂涂层绝缘子 ...
张旭, 张颖
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[Identification of potential regulatory genes for embryonic stem cell self-renewal and pluripotency by random forest]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao, 2021 Zeng P +5 more
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基于小样本随机森林模型的低气压下室内设备空气放电故障识别方法研究
Gaoya dianqi空气绝缘的室内电力设备发生放电故障时，利用半导体气体传感器检测空气放电分解物的成分和含量，能够判断放电故障的严重程度，因此研发智能、精准的机器嗅觉算法对监测室内电力设备的正常运行有着重要意义。本文搭建了空气放电实验平台，模拟了低气压高海拔条件下的火花和局部放电故障，通过基于半导体传感器阵列的空气放电分解物检测装置对不同放电故障的气体分解物进行特征提取，然后利用基于主成分分析的小样本扩充增强方法对数据集进行丰富和精简，最后采用随机森林算法对放电分解故障进行分类。结果表明随机森林算法平均识别准确度97.22%
李天辉 +7 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2021 为探明宁东土壤饱和导水率（Ks）的空间分布特征，在宁东采集136个原状土，采用经典统计和地统计方法分析土壤Ks的空间结构特征，并以地形因子、土壤属性等作为辅助变量，运用随机森林法（RF）、普通克里格法（OK）和逐步回归克里格法（RK）对区域土壤Ks进行预测并对3种方法的预测结果进行精度评价。结果表明：Ks介于0.05~7.13 mm/min，平均值为1.46 mm/min，变异系数为106.86%；Ks与容重、孔隙度、高程、坡度、坡向、平面曲率和剖面曲率在不同滞后距离下具有自相关关系和交互相关关系 ...
夏子书 +6 more
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban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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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对发动机噪声的实验室快速预测需求问题，基于支持向量机（support vector machines， 简称SVM）、随机森林（random forest，简称RF）和多层感知机（multilayer perceptron， 简称MLP）等机器学习方法，提出了通过发动机表面结构振动时频域数据预测辐射噪声的方法。首先，在发动机半消声实验室内采集了多种工况下的发动机表面振动和辐射噪声数据；其次，根据不同机器学习方法的原理确定数据集和模型参数，并进行参数调优；最后，根据预测结果的最大绝对误差 ...
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Dianci bileiqi, 2022 输配电线路中安装的绝缘子的污秽性能对维持电力系统的可靠性、安全性和经济性起着至关重要的作用。在不同的绝缘子监测技术中,泄漏电流是最有意义的污染性能指标之一,因为它可以衡量绝缘子串与闪络的距离。基于此,充分考虑系统中绝缘子的安装位置环境和天气状况等信息,提出了一种新型预测绝缘子串泄漏电流的方法。该方法采用了一种新型累积污染指数(CPI),并通过机学习技术来估计绝缘子串上的可溶性污染沉积状态。该方法适用于陶瓷绝缘子以及具有疏水转移性能的室温硫化硅涂层绝缘子。最后,在连续22个月的时间内,对三组不同类型 ...
张晓华 +6 more
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