stacking集成学习相关论文
快速,准确,无损地监测植被养分含量,对作物施肥动态管理和长势监测具有重要意义.叶绿素是作物生长发育重要的生物活性成分,与光能......
在国内经济高速发展的大背景下,满足社会生产和居民生活的用电需求有着重要的意义。电力系统的损耗包括了技术损耗和非技术损耗两......
单一语音或视频特征的火车司机疲劳驾驶检测存在语音噪声干扰大、数据维数高、样本数据非平稳泛化误差以及视频采集角度、光线变化......
工程造价管理贯穿于工程建设的全过程之中,工程造价的合理确定和有效控制作为工程造价管理的核心内容,准确与否将直接影响工程建设......
作战效能预测对武器装备体系从建设、生产到实战的全过程都具有重要意义。在Stacking集成学习模型的基础上，优化模型对数据的交叉验......
为了解决风电功率的间歇性与非平稳性带来的功率预测难度，提出了一种基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功......
近年来,随着电子商务模式的兴起,网上购物变得越来越流行。网上购物在给消费者带来良好价值体验的同时,平台用户行为的不稳定性增......
在自然科学和社会生产运作中,会涉及到大量的决策,决策帮助我们在大量不确定的情况下,选择最有利于我们的决定。一般而言,我们在解......
情绪是当人受到外界刺激时所产生的适应性心理和生理表达。由于听觉能力缺失,使得聋人在成长的过程中容易出现社会适应能力差、情......
学位
黑斑病是危害库尔勒香梨的真菌病害之一。若在黑斑病症状显证之前实现早期诊断，对于防止病害蔓延、减少经济损失具有重要的意义。结......
由于word2vec、Glove等静态词向量表示方法存在无法完整表示文本语义等问题,且当前主流神经网络模型在做文本分类问题时,其预测效......
随着基因工程的完成和后基因组时代的到来,生命研究的方向越来越多地转向功能蛋白质组学等新领域。其中,蛋白质翻译后修饰（PTMs）参与......
近年来我国生猪养殖规模不断扩大,群养猪饲养的监管模式趋向于信息化。而在大规模养殖环境下猪瘟等疾病时常发生,猪厂对饮水、采食......
学位
当前国民体质监测指标采集的方式,受场地、人员、设施、数据记录方式、费用等因素的制约,使得难以形成全面、及时、廉价的国民体质......
N6-甲基腺嘌呤（N6-methyladenine,6m A）指的是腺嘌呤第6位氮原子的甲基化修饰。6m A在维持细胞正常的转录活性、DNA损伤修复、染色质......
入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视,在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。入侵检测系统对网络......
学位
分布式光伏短期功率预测缺乏同时空气象数据。传统直接借助邻近集中式光伏站点数据进行功率预测，忽略了地理位置偏移带来的气象信息......
作战体系能力图谱是从整体分析作战体系能力的有效方法.针对生成作战体系能力图谱时,需要对海量实验空间进行仿真而带来时效性较差......
期刊
短期光伏功率预测对于电网稳定运行具有重要意义.为了解决单一模型预测精度不佳的情况,提出了一种在Stac-king集成学习框架下融合B......
该文以沪深300为投资标的池,选取波动指标、收益指标、经典技术指标和交易指标等4大类指标共24个二级指标作为评价因子,用递归特征......
期刊
以基于无人机多光谱影像提取的夏玉米植被指数作为特征变量,利用皮尔森相关系数结合随机森林反向验证权重的方法进行特征选择,去除......
期刊
膜蛋白作为蛋白质功能的体现者和承担者,在蛋白质组学研究中占有重要地位。研究表明,某些疾病的产生与膜蛋白功能及结构的改变有很......
蛋白质泛素化是一类典型的翻译后修饰(PTM),它承担着调节生命活动的重要作用,研究发现泛素化影响着细胞凋亡、细胞增殖和信号转导;......
森林蓄积量是森林资源监测的重要指标之一,其定量估测具有十分重要的意义。因此,本研究融合Sentinel-1雷达遥感影像、Sentinel-2光......
代码编程是高校计算机等相关专业的必备技能,但互联网技术的发展使得代码抄袭问题日益凸显,小到学生的编程作业大到软件产品都或多......
随着人类能源危机和环保意识的不断增强,风力发电等可再生能源得到快速发展。然而,不断提高的风电装机比例和装机容量,使得电力系......
为准确模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数,该研究以4个经典机器学习模型:随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Ve......
针对车联网中的车辆异常行为的威胁,本文中融合了多种机器学习方法,提出了一种新型的适用于车联网的车辆异常行为检测方法。首先,......
为给四川省雅江县提供直观准确的泥石流易发性图,将四川省雅江县作为研究区,选用高程、坡度、坡向、地形起伏度、平面曲率、剖面曲......
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用......
N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenine,6mA)是指腺嘌呤第6位氮原子的甲基化修饰。6mA在维持细胞正常的转录活性、DNA损伤修复、染色质重......
针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效,传统基于实验和仿真的方法无法高效、经济、准确地找出原因并对衰减进行......
由于互联网中积累的广告日志具有数据稀疏、特征量大、正负样本分布极其不均匀等问题,使得人工特征提取费时费力,并且单一预测模型......
随着社会经济的不断发展,国内外被曝光的上市公司财务报告舞弊案屡见不鲜,此类事件的披露,不仅令上市公司财务报告的真实性饱受质......
单一机器学习算法进行短期负荷预测存在着泛化能力受限的问题,本文将Stacking集成学习模型引入到短期负荷预测问题。对于在交叉验......
为了提高单一预测模型在销售预测中的性能,提出一种在多机器学习模型融合下基于Stacking集成策略的销售预测方法。将数据划分为四......
针对传统中药鉴定、分子鉴定、生物技术鉴定及光谱检测技术的主观性强、耗时、操作复杂等不足,以及金线莲整个叶片形态区分度小、......
利用机器学习算法对商业活动中普遍存在的客户流失问题进行预测.借鉴了Bagging的自助采样法思想,提出了一种基于自助采样法的Stack......
针对高速铁路信号设备故障发生后记录的文本数据,提出基于文本挖掘方式的高速铁路信号设备故障多级分类模型研究;提出TF-IDF词汇权......
近几十年来,极端天气以及沙尘暴等自然灾害在我国的西部地区甘肃、新疆、宁夏等地频繁发生,严重危害影响到当地的生态环境、社会经......
随着4G业务的发展,移动端承接用户上网主流媒介,并推动互联网业务日新月异,成为社会生产效率提升的有力牵引。但随之而来的是用户......
随着机器学习理论的发展，机器学习方法逐渐开始处理复杂的学习任务。在监督学习方面，不再局限于解决简单的分类问题，一些复杂问题逐渐......
英语作文可以考察英语学习者的语言综合运用能力,在平时的学习中,一般都是老师人工评阅,这种评阅方法主观性强,阅卷强度大使得评卷......
人工智能及机器学习技术的快速发展,为负荷预测问题提供了崭新的解决思路。该文结合人工智能的前沿理论研究,提出一种基于多模型融......
准确的用户流失预测能力有助于企业提高用户保持率、增加用户数量和增加盈利。现有的流失用户预测模型大多为单一模型或是多个模型......
