深度森林相关论文
早期通过眼底图像检查获取视网膜血管的病变情况是预防和筛查相关疾病的重要手段,但由于眼底视网膜血管结构错综复杂,仅仅依靠专业......
针对现有深度学习方法在电动执行器故障诊断中训练数据需求量大、调参困难问题，提出一种基于改进深度森林的电动执行器故障诊断方法......
针对目前采用肌电信号的手指关节角度连续解码误差较大，导致肌电假肢手运动效果较差的情况，提出了一种应用表面肌电信号、深度回归森......
无人机应用从单机到集群的转变并不是简单的数量增加,无人机机间的交互与协同都依赖集群通信网络,由此即引申出对无人机蜂群网络空......
深度学习软件的结构特征与传统软件存在明显差异,因此即使展开了大量测试,依然无法有效衡量测试数据对深度学习软件的覆盖情况和测......
针对贫困生数据类别不平衡、特征复杂等特点，提出ADA-MDF贫困生认定模型。首先利用ADASYN自适应过采样方法，通过合成少数类别样本，改......
合成孔径雷达（SAR）在地质研究、环境监控、气象预报、灾情预警、资源探测和军事侦察等领域得到广泛应用,成为军事目标侦察的主要装备......
为了克服传统机器学习算法产量预测模型的缺点，以深度森林算法理论为基础，综合油井相关各项数据，建立了油井产量预测新模型。首先应用......
众所周知,表情是人类表达情感信息的重要载体,在日常沟通中发挥着十分重要的作用。到目前为止,面部表情研究已经成为机器视觉和模......
气体绝缘组合开关电器(GIS)不同类型的局部放电(PD)对GIS绝缘造成的破坏程度不同,正确识别局部放电类型对于评价GIS绝缘状况非常重......
期刊
针对用电信息采集系统采集故障形式复杂多样,人工检定愈发难以满足电网公司运维需求的问题,文章提出一种基于改进深度森林的用电信......
随着互联网和信息技术的飞速发展,网络安全问题凸显,网络安全态势的感知、评估和预测已成为网络安全领域至关重要的研究方向。传统......
针对并行深度森林算法在处理大数据问题时存在的冗余与不相关特征过多,多粒度扫描不平衡以及并行化效率低等问题,提出了大数据环境......
为提高在CT图像中结直肠息肉的筛选效率,提出一种基于深度森林的结直肠息肉CT图像检测方法.通过灰度化、归一化、中值滤波、随机旋......
随着人工智能技术的发展,虚拟康复已经成为一种有效的运动康复疗法,并被医疗机构和养老机构广泛接受。然而现有的虚拟康复方法在人......
随着人机交互（Human-Computer Interaction,HCI）需求的不断增加,机器能否正确分析用户的情绪状态成为交互体验的关键。因此,自动情绪......
近些年来,互联网的发展已经渗透到了每一个领域,伴随着计算机技术与网络的迅猛发展,网络安全问题也面临着严峻的考验,各种形式的网......
微表情是一种快速而微弱的面部运动,是人类在试图掩饰或压抑某种情绪时,在脸上表现出来的一种短暂的、非自愿的表情。当人们意识到......
长期以来,随着中国经济的飞速发展,带给社会的不仅是人们生活水平的不断提高,还有日益严重的能耗问题,在这之中,建筑所消耗的能源......
针对无线传感器网络(WSN)节点容易出现故障从而导致网络瘫痪的问题,提出了一种基于改进的深度森林的无线传感器网络故障分类方法;......
针对电力用户异常用电行为造成电网非技术性损失(non-technical-loss,NTL),影响企业收益及供电质量等问题,文中提出一种相异模型下......
深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界......
声音分类是机器学习领域的一个重要分支,一般将它细分为环境声分类,人声分类、音乐分类三个大类。近年来随着DCASE等比赛的举办,也......
对虾急性肝胰腺坏死病（Acute hepatopancreatic necrosis disease,AHPND）发病快、流行面广、死亡率高,是近年来影响对虾健康养殖的重......
当人们掩盖自己内心的想法或感受时,面部会不由自主地表现出不易被肉眼观察的微表情。微表情是一种动作幅度较小、表现强度微弱、......
随着现代化和自动化的发展,集成电路（Integrated Circuit）在系统的控制和运行中已成为一个至关重要的组成部分。近年来,半导体行业积......
我国金融体系结构逐渐完善,并且居民的消费方式产生了巨大转变,人们对信用贷款的需求越来越多,信用风险已经成为影响商业银行稳定......
针对电力系统拓扑频繁变化导致暂态稳定评估(TSA)困难的问题,提出一种新颖的基于深度学习的TSA方案.基于深度森林(DF)构建暂态稳定......
针对日语短时语音识别准确率较低、系统鲁棒性有待提高的问题,研究提出一种基于DBN深度学习的日语识别方法.通过对DBN模型结构和其......
传统的高排放移动源识别方式是将采集的尾气数据与预先设定的排放阈值进行比较判定,但是,排放阈值的设定很大程度上取决于人为标准......
针对风电数据特征维数高、数据冗余性大和有效特征挖掘不充分,最终导致预测精度偏低的问题,提出了一种基于特征选择和改进深度森林......
针对雷达性能评估试验具有定性和定量因子混合、因子与响应映射关系复杂、回归分析模型易失配等特点,将雷达性能指标等效外推建模......
针对基于表面肌电(sEMG)信号的中风患者运动意图识别率低的问题,提出了一种高识别率且适用于不同康复等级患者的手部运动意图识别......
针对人力资源原始数据集成度低等问题,提出一种基于隐语义模型的人力资源数据整合系统.为实现对人力资源数据的整合与挖掘,首先对......
传统深度森林模型由于局限性,在多粒度扫描特征转换阶段忽略了边缘信息,导致特征转换不充分;级联时将上一层类概率拼接到原始特征......
针对因电力系统中短期电力负荷预测不准确,导致智能电网无法有效协调电能生产、运输、分配的问题,为降低因过载或低负荷所造成的资......
近年来,具有国家或黑客组织背景的APT(高级持续威胁)恶意软件攻击问题越来越凸显,对网络空间安全带来巨大威胁。为了有效应对APT攻......
利用深度神经网络进行机械故障诊断存在复杂的调参过程,并且参数的赋值对诊断结果影响很大,为解决该问题提出一种基于深度森林的诊......
为提高电商平台用户行为预测的准确度,解决传统机器学习方法需要设置大量超参数的问题,提出了一种基于深度森林的用户购买行为预测......
随着大数据在各个领域的迅速积累,基于数据驱动和深度学习的工业过程故障诊断方法成为近年来的一个重要研究课题。除了深度神经网......
物理世界的数字化和物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展刺激了室内定位的广泛应用需求,室内定位技术蓬勃兴起。近年来,基于......
近年,线上交易如雨后春笋不断涌现出来,线上交易平台已经浸透到人们生活的各个方面。电子商务在给人们带来便捷的同时,由于其所涵......
深度森林模型是一种基于随机森林分类器的集成学习模型。相比于深度卷积神经网络,深度森林模型具有模型结构灵活、需要调节的超参......
