Random Forest Algrithom for Computer-Aided Alzheimer's Disease Diagnosis [PDF]
, 2016 阿尔茨海默症（AD）是世界上最常见的疾病之一。它是一种神经退行性疾病，会使得患者的认知功能出现障碍，记忆力衰退。至目前为止，对其尚未有有效地知了手段。也因此，AD的早期诊断是一个非常重要的研究领域，它吸引了许多研究人员参与到其中来寻找新的有效的诊断方法。 在本文中，我们主要通过随机森林算法，使用被试的MRI图像数据，对其是否可能患有AD病的进行诊断。随机森林算法能够从MRI的高维数据中学习到其低维特征和低维表达，我们使用随机森林算法对AD和正常对照组（NC），AD和轻度认知障碍患者（MCI ...
GAKIZA CANISIUS
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Soft detection model of corrosion leakage risk based on KNN and random forest algorithms [PDF]
Objective The integrity management of urban gas pipeline networks demands effective risk assessment methods. Corrosion leakage risk assessment necessitates the comprehensive integration of risk assessment factors with various detection operations ...
Chengzhi LI +4 more
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Identifying predictors of translocation success in rare plant species
Conservation Biology, Volume 38, Issue 2, April 2024.Abstract The fundamental goal of a rare plant translocation is to create self‐sustaining populations with the evolutionary resilience to persist in the long term. Yet, most plant translocation syntheses focus on a few factors influencing short‐term benchmarks of success (e.g., survival and reproduction).
Joe Bellis +43 more
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Research of Biological Macromolecule Sequence Prediction Method Based on Multi-Information Fusion [PDF]
, 2016 随着测序技术的发展，生物大分子序列数量快速积累，迫切需要了解序列所蕴含的重要生命信息。近年来，生物大分子序列的结构与功能研究已经成为生物信息学领域研究的热点问题。目前，基于生物大分子序列和机器学习模型的方法是生物信息学领域中预测序列结构和功能的重要研究手段。本文从如何构建有效的序列向量化方法、分类算法、以及高质量数据集角度出发，对生物大分子序列预测的几个具体问题进行了深入研究，包括蛋白质结构类预测、蛋白质折叠模式类预测、细胞因子与受体相互作用预测、细胞穿透肽预测、以及microRNA前体预测 ...
魏乐义
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Trestle Random Forest Based on Multiple Randomness and Privacy Protection [PDF]
As an effective ensemble learning algorithm for classification and regression tasks， the random forest （RF） also faces challenges in improving generalization ability and privacy protection.
SONG Yilin, WANG Shitong
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Gaoya dianqi, 2023 基于神经网络的变压器故障诊断方法是评估变压器状态的重要方法，然而该方法在处理各状态类别间样本数量不平衡的数据集时，各类型状态识别效果差距较大，识别结果更多偏向多数类样本。文中基于过采样方法和代价敏感算法，针对最大不平衡度为266∶19的油色谱数据集，构建了一种用于变压器故障诊断的BPNN模型。首先，基于SMOTE算法对样本数据集进行有选择的扩充，该算法结合了近邻分析和线性插值的思想，减少了样本扩充所导致的模型训练的过拟合现象。然后，构建五层神经网络，并引入Focal ...
汤健, 侯慧娟, 盛戈皞, 江秀臣
doaj
An Enterprise Credit Scoring Model Based On Improved Random Forest Algorithm [PDF]
, 2010 随着我国经济和社会的迅速发展，经济活动日益活跃，业务多元化，在经济活动起到重要作用的金融机构面临着许多风险。企业的信用风险是金融机构面临的最重要的风险之一。因此建立一个客观的、有效的、完善的企业信用评级模型是十分重要的。 企业信用评级问题的实质可以看作是智能学习算法中的分类和排序问题。现在基于人工智能如：人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等的企业信用评级模型，大多数为单分类器的模型。这些单分类模型面对噪声多、分布复杂以及数据量大的企业信用评级数据，往往难以取得很好的效果。本文引入一种稳定性高 ...
吴兢
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Rapid identification of the authenticity of iron rod yam by in-situ mass spectrometry based on random forest algorithm [PDF]
ObjectiveTo establish a fast and nondestructive analysis method for identifying iron rod yam.MethodsAtmospheric pressure chemical ionization mass spectrometry (APCI-MS) was employed to detect the chemical constituents of iron rod yam(TG) and non-iron rod
CHEN Chun +4 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2022 水文恢复力是流域或生态系统维持水文稳定性的重要参考指标,深入研究植被结构和水文恢复力之间的关系是未来在全球变化背景下生态水文学的重要方向。但目前水文恢复力对气候变化与人类活动等不同干扰方式的响应机制还缺乏系统的研究,水文恢复力的形成机制及其与植被结构的关系也尚无全面的认识。系统总结了当前水文恢复力的主要概念,从水分利用效率、Budyko框架的水平衡、植被景观结构变化与受到干旱干扰的恢复时间等不同角度总结了5种主要的算法,分析了气候变化 ...
孙美荣 +3 more
doaj
Examination and evaluation of multi-source monthly scale fusion precipitation product in China based on machine learning algorithm [PDF]
, 2023 Grid format precipitation products have better spatial monitoring capabilities compared to ground meteorological station observations, but there are significant differences in performance among different products.
Xiaochen ZHU +3 more
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