Bagging算法相关论文
电能是关系国民经济发展的重要能源,负责生产、输送、分配、使用电能的电力系统是一个非常复杂的系统,高精度的电力系统短期负荷预......
现实生活中存在许多复杂的数据,例如:社交网络中的用户交互、产品购买和有机蛋白质之间的交互等等。可将其描述成一个由相互作用的......
BP神经网络（BPNN）被广泛称为现阶段最受欢迎的神经网络之一,它是一种监督式学习的网络[1]。BPNN通过学习训练样本输入和输出的关系进......
当前消化道胶囊内镜图像识别算法存在两个局限,一是要对有差别的病灶设计具体的特征检测算法;二是通过深度学习开展迁移学习时,原......
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结果进行集成,可以显著地提高学习系统的泛化能力。由于其具有优越的性能和广泛的适用性,......
近些年来，随着科技的迅速发展，导致数据量的不断增多，这在无形中带来了很多的问题，比如很多数据需要进行分类和整理，单纯的依靠人工去分......
蛋白质的功能与其所处的亚细胞区间紧密相关,通过对蛋白质的亚细胞区间预测研究能够帮助我们了解蛋白质的功能信息,对于生物研究有......
温室环境调控是一个多输入、多输出、非线性强的控制过程,用常规的控制方法来处理有时很难获得比较理想的效果,因此,对温室的控制......
前列腺癌是当今世界发病率最高的癌症之一,病理Gleason分级系统是目前前列腺癌应用最广泛的分级系统,Gleason分级对患者之后治疗方......
随着信息化医疗的快速发展,传统医疗方式暴露出了很多问题,如海量数据的浪费以及诊断处理不及时等,这些问题正在被逐步解决,现代医......
在工业过程中,一些重要的质量变量往往无法通过在线仪表实时测量得到,并且实验室离线分析可能存在比较大的时间滞后性和高成本的情......
不同病理状态下的基因调控网络模式发生改变,表明其对应的基因连接关系已改变。本文尝试寻找那些连接关系改变的关键基因,以区分不......
为了研究弱分类器的个数及种类的构成对强分类器预测准确性的影响,以及在不同经济金融数据的预测情况,选择credit,bank,stock,audi......
通过分析在线拍卖出价特点,利用决策树和Bagging算法建立了一种全新的在线拍卖成交价格预测模型.作者编写程序收集淘宝网在线拍卖......
针对过程数据具有时序相关性以及过程故障是否影响产品质量的问题,提出一种基于Bagging思想和典型变量分析(CVA)的故障检测方法(Ba......
针对光伏发电功率受多种天气因素影响造成预测难度大的现状，提出了一种基于弯曲高斯过程的混合模型，可以实现一天内任意时刻的光伏出......
水库水沙调度是一项非常复杂的综合性问题，存在大量的非线性关系。传统的调度方法往往难以达到满意的效果。该文提出了一种基于Bagg......
为了提高单支持向量机(SVM)回归模型的泛化能力,引入遗传算法(GA)用以搜索SVM的"低偏差区域",给出了一种基于GA的SVM异构集成方法......
传统的统计分析在小样本预测中的效果不佳，虽然神经网络一定程度上解决了传统方法所遇到的问题，但样本的数量又影响了神经网络的泛化......
随着大数据时代的全面推移,数据挖掘已然被应用到各个领域,加上中国金融市场日益规范化的趋势,人工智能方法预测企业财务困境是当......
本文通过分析Bagging算法在混合适应性样条估计中的作用,提出了一种新的空间适应性非参数函数估计算法.模拟研究表明该算法在空间......
受级联结构的启示,提出了一种针对不平衡数据集分类的新方法,基于级联结构的Bagging分类方法。该方法通过在每一级剔除一部分多数......
提出了一种新的Boosting算法LAdaBoost。LAdaBoost算法利用局部错误率更新样本被选用于训练下一个分类器的概率，当对一个新的样本进......
将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,提出了以ELM算法为基分类器并以旋转森林算法为框架的RF-ELM集成学习模型。在8个数据集上......
随着可穿戴技术的发展,存储在智能眼镜上的各种数据给用户带来了隐私安全的挑战。文中针对智能眼镜的安全认证问题,使用Leap Motio......
提出一种基于Bagging算法和SVM的步态识别方法。首先应用背景差分法分割出运动人体轮廓,然后将人体分为多个可变区域,并通过计算获......
本文提出了一种基于选择性集成径向基函数神经网络（SE-RBFNN）的来波方向（DOA）估计方法,解决单个神经网络建模进行DOA估计精度低的问题......
在疲劳驾驶检测中,对眼部状态的判断是关键的步骤之一。为了对眼部状态进行有效的识别,提出了一种新颖的眼部状态识别 方法。该方......
阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法。根据液压系统的工作特点，采用Gauss......
针对Android恶意软件检测中数据不平衡导致检出率低的问题,提出一种基于Bagging-SVM(支持向量机)集成算法的Android恶意软件检测模......
上市公司财务预警模型受到不同配对比例的下采样影响较大,2007—2008年上市公司财务数据的分析结果表明：配对比例过高,ST公司的识别......
提出一种自适应权值的支持向量机集成学习方法。该方法以Bagging方法为基础，结合部分AdaBoost算法权值更新的思想，给各个子分类器赋......
信用在经济生活中有着十分重要的地位,随着中国经济的发展,居民承担金融风险的能力增强,个人消费信贷进入了一个蓬勃发展的时期,信......
我国是烟草的消费大国,其生产与销售为政府及社会带来的了大量的税收与GDP增量.然而在实际的生产过程中,由于贮存工艺等方面的不利......
数据驱动建模是软测量建模技术中的重要方法。由于工业技术的发展,建模对象的非线性和多工况等复杂特性对数据驱动软测量模型的泛......
不平衡数据广泛存在于现实世界中,严重影响了传统分类器的分类性能。本文提出了随机平衡采样算法（random balance sampling,RBS）,并......
随着社交网络的兴起,更多人选择在网络上发表自己对影视作品的观点,这为影视投资人了解观众对电影的反馈提供了更方便的途径.例如,......
电力系统负荷预测关系到电力系统的控制和运行计划，精确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性，从而可以提高电力系统的经济效益......
提出模糊支持向量机的入侵检测方法，根据输入样本对分类结果不同的影响程度，引入模糊隶属度，探讨了模糊支持向量（FSVM）原理。为进一步提......
将集成学习方法应用到XML文档聚类中来改进传统聚类算法的不足。提出一种标签与路径相结合的XML文档向量模型,基于这个模型,首先对......
针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高的问题,Bagging和高斯过程回归算法相结合,提出一种基于Bagging......
考虑到传统物理分析方法无法解决导线舞动的预测问题,综合运用机器学习算法,对已有的舞动历史数据进行筛选和预处理,并挖掘有效信......
银行系统的内在脆弱性是形成和聚集银行危机的主要因素，并可能导致严重的金融危机，因此对银行危机预警研究非常重要。银行危机是一个......
传统的Bagging分类方法对不平衡数据集进行分类时,虽然能够达到很高的分类精度,但是对其中少数类的分类准确率不高。为提高其对少......
用近似熵对睡眠脑电信号进行分期,由于睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,提出基于神经网络集成的睡眠脑电信号......
针对真实窃电用户数量远远少于正常用电用户所导致的窃电用户分类预测不合理的问题,本文提出了一种基于GRU-Bagging模型的异常用电......
针对碾压混凝土坝层间结合质量的可靠评价和动态控制问题,提出一种碾压混凝土坝层间结合质量智能评价方法。主要内容包括:①建立以......
