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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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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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Gaoya dianqi针对电力系统中配电网线路中的电弧故障检测易发生故障误判的问题，提出了一种基于改进梅尔倒谱系数和随机森林算法的故障电弧声纹识别模型。该模型首先对故障电弧声信号进行分帧加窗处理，提取其梅尔倒谱系数，使用费舍尔比计算特征各维度对区分故障的贡献度，根据贡献度设计出合适的权值对特征向量进行加权降维处理，得到区分性更强的特征向量。最后采用随机森林算法对故障电弧声纹信号进行识别。为了验证该模型的有效性，文中搭建故障电弧试验平台采集故障电弧声信号，对故障电弧燃烧发展过程的声信号时频域进行分析 ...
陈凯 +5 more
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Haiyang yu huzhao海洋声速显著影响水下声传播特性，快速获取声速剖面对水声定位、目标探测和水下通信意义重大。单变量经验正交函数法(single empirical orthogonal function regression，sEOF-r)通过建立声速剖面的经验正交系数与海表环境信息之间的线性回归关系重构声速剖面。上述方法主要存在以下不足：一是声速与海表信息并非简单的线性关系，二是逐格点重构对于大区域三维声速场重构而言计算效率低下。为此，本文基于HYCOM (hybrid coordinate ocean model ...
李 洪臣 +5 more
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Zhongguo shiyan zhenduanxue目的应用Logistic回归模型和随机森林模型构建甲状腺微小乳头状癌（PTMC）颈部淋巴结转移的预测模型，探讨PTMC患者颈部淋巴结转移的危险因素。方法收集大连医科大学附属第一医院2019年至2023年288例PTMC患者的临床病理资料。采用LASSO回归分析筛选PTMC颈部淋巴结转移的危险因素，分别采用Logistic回归和随机森林算法建立预测模型，并比较两种模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）。分析颈部淋巴结转移与各临床病理参数的相关性。结果通过LASSO回归筛选出与颈部淋巴结转移相关的变量 ...
荆琳 +6 more
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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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Fault diagnosis method based on modified random forests [PDF]
, 2009 为解决不可识别故障诊断中无法有效定位的问题,提出一种基于改进随机森林的故障诊断方法。该方法通过改进决策树的bAggIng方式,采用条件概率指数进行决策树的无偏节点分裂,并以权重投票法综合决策树的分类结果。在此基础上,利用变量重要性测量来获取辅助故障定位的故障原型指数,从而较好地弥补了随机森林和传统机器学习在故障诊断中的不足和局限性。最后在一个标准数据集和田纳西-伊斯曼故障诊断的问题上进行验证,结果证明了该方法的有效性与可行性。To solve the problem of inefficient ...
吴长庆 +4 more
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Anomaly detection model based on multi-grained cascade isolation forest algorithm [PDF]
, 2019 The isolation-based anomaly detector,isolation forest has two weaknesses,its inability to detect anomalies that were masked by axis-parallel clusters,and anomalies in high-dimensional data.An isolation mechanism based on random hyperplane and a multi ...
Shengchang ZHANG, Xiaohui YANG
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