基于随机子集抽样的高效室内指纹定位算法

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作者 雷若兰 乐燕芬 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第2期230-238,共9页

针对复杂室内环境中无线信号受传播环境突发噪声影响而存在异常的情况,提出了一种基于在线粗定位和随机子集抽样的WiFi指纹定位算法。首先,该算法利用接入点(AP)信号的特定覆盖区域,将目标快速、准确地定位到局部区域,确定目标真实位置... 针对复杂室内环境中无线信号受传播环境突发噪声影响而存在异常的情况,提出了一种基于在线粗定位和随机子集抽样的WiFi指纹定位算法。首先,该算法利用接入点(AP)信号的特定覆盖区域,将目标快速、准确地定位到局部区域,确定目标真实位置附近的候选参考点(RP);随后,采用随机子集抽样获取多个子集内的信号距离,对其进行均值处理,由此降低异常AP信号对信号距离的影响;最后,采用加权K近邻算法确定目标的估计位置。在实际室内环境采集的公共数据集中开展实验,对在线粗定位和随机子集抽样方法的准确度进行分析,验证了所提算法的高效性,给出了参数选择对于定位性能的影响,并将本算法与其他指纹定位算法进行了对比。结果表明,在线粗定位方法能有效获取用户真实位置附近的候选RP,随机子集抽样能有效抑制大的定位误差,即使在AP信号出现异常时,也能获得优于已有算法的定位性能。 展开更多

关键词 指纹定位 AP覆盖向量 在线粗定位 随机子集抽样 AP异常

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基于RS-SVR的企业信用评分模型 被引量：3

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作者 陈云 杨晓雪 石松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3378-3382,共5页

针对运用信用评分模型提升银行决策能力进行了研究。将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得大量训练数据集,然后使用不同的训练集子集获得差异化支持向量... 针对运用信用评分模型提升银行决策能力进行了研究。将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得大量训练数据集,然后使用不同的训练集子集获得差异化支持向量回归模型,最后使用简单平均方法整合不同模型的预测结果。基于企业信用评分数据的实验结果证明了支持向量回归模型的有效性。 展开更多

关键词 信用评分 随机子集 支持向量回归

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基于高效随机有限元法的边坡风险评估 被引量：42

3

作者 李典庆 肖特 +2 位作者 曹子君 周创兵 方国光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1994-2003,共10页

提出了基于子集模拟的边坡风险评估的高效随机有限元法(RFEM),推导了基于子集模拟的边坡失效概率和失效风险的计算公式,并给出了基于高效RFEM的边坡可靠度分析和风险评估流程图。采用一个边坡算例验证了所提方法的有效性。结果表明,基... 提出了基于子集模拟的边坡风险评估的高效随机有限元法(RFEM),推导了基于子集模拟的边坡失效概率和失效风险的计算公式,并给出了基于高效RFEM的边坡可靠度分析和风险评估流程图。采用一个边坡算例验证了所提方法的有效性。结果表明,基于子集模拟的高效RFEM可以视为是对基于蒙特卡洛模拟的传统RFEM的改进,显著地提高了失效概率和失效风险的计算效率以及失效样本的产生能力,非常适用于分析小失效概率的可靠度问题,极大地增强了RFEM在边坡可靠度分析和风险评估中的实用性。高效RFEM将边坡的整体失效风险分解为对应不同概率水平的边坡失效风险,并量化了它们对整体风险的相对贡献度。在该方法中,边坡可靠度分析和风险评估与确定性边坡有限元分析互不耦合,极大地简化了它们的计算过程。此外,土体不排水抗剪强度的竖向空间变异性对边坡失效风险具有显著的影响。 展开更多

关键词 边坡稳定 可靠度 风险评估 子集模拟 随机有限元法

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随机样本遗传MLP模型算法 被引量：1

4

作者 尤志宁 浦云明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第21期121-127,143,共8页

提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法... 提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法与MLP模型相结合,将MLP模型节点的向下连接权值看成是低层向高层的映射,因此每个节点(包括权值和阈值)可以看成是一个特征表达,即遗传算法的基因表达,同时个体MLP模型训练使用的随机样本子集以及算法的交叉变异,相当于引入随机因子,存在获得未知特征表达的可能性。实验基于MNIST数据集,印证了SSGAMLP模型在性能上的优势。模型降低了个体运算复杂度,提高了泛化性,在一定程度上克服了过拟合性。 展开更多

关键词 多层感知机 遗传算法 随机子集 泛化性

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考虑轨道不平顺随机性的车轨耦合系统动力可靠度分析 被引量：8

5

作者 王伟 张亚辉 欧阳华江 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期111-117,共7页

将轮轨力预估格式的迭代求解方法与子集模拟法相结合,给出了一种考虑轨道不平顺随机性的车轨耦合系统动力可靠度求解方法,从提高确定性响应求解效率和减少确定性响应求解次数两方面,提高了系统可靠度求解效率.算例以CRH2新造动车组为研... 将轮轨力预估格式的迭代求解方法与子集模拟法相结合,给出了一种考虑轨道不平顺随机性的车轨耦合系统动力可靠度求解方法,从提高确定性响应求解效率和减少确定性响应求解次数两方面,提高了系统可靠度求解效率.算例以CRH2新造动车组为研究对象,获得车辆在直线轨道上的横向平稳性指标和曲线通过时的车轮脱轨系数分别超出各自限度值的失效概率.通过与直接Monte Carlo模拟(DMCS)对比,验证了所给方法的计算精度和效率.同时研究了不同波长范围内的随机轨道不平顺对车辆系统动力可靠度的影响,获得了与已有研究文献较为一致的规律,进一步验证了方法的正确性. 展开更多

关键词 车轨耦合系统 随机轨道不平顺 动力可靠度 子集模拟法

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使用肺癌GWAS数据进行遗传风险预测的方法和策略研究 被引量：5

6

作者 段巍巍 赵杨 +2 位作者 张丽伟 胡志斌 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期554-557,共4页

目的探讨基于肺癌全基因组关联研究数据的遗传风险预测方法和策略。方法将肺癌GWAS数据中的南京子样本和北京子样本分别作为训练集和测试集,分别使用预测全集和最优预测子集两种策略,比较三种预测方法在不同连锁不平衡结构(LD)和初筛检... 目的探讨基于肺癌全基因组关联研究数据的遗传风险预测方法和策略。方法将肺癌GWAS数据中的南京子样本和北京子样本分别作为训练集和测试集,分别使用预测全集和最优预测子集两种策略,比较三种预测方法在不同连锁不平衡结构(LD)和初筛检验水准(α)下的预测准确度。结果 w GRS在高LD结构下,随着-log(α)增大,预测准确度呈现上升趋势;RF和SVM对LD结构不如w GRS敏感,但三种方法在低LD结构(r2<0.2)下预测准确度优于高LD结构;w GRS方法下最优预测子集效果略优于预测全集效果,SVM下子集效果与全集近似,但略逊于全集,RF下子集效果则不如全集,且差距较大。结论基于LD结构修剪SNP位点和选择适当的初筛水准可以提高遗传风险预测准确度,此时w GRS方法预测效果优于SVM和RF。 展开更多

关键词 肺癌 遗传风险得分 支持向量机 随机森林 最优预测子集 单核苷酸多态性

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基于特征选择的极限随机森林算法研究 被引量：9

7

作者 杨丰瑞 罗思烦 李前洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第9期2625-2628,2633,共5页

高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结... 高维复杂数据处理是数据挖掘领域中的关键问题,针对现有特征选择分类算法存在的预测精确度失衡、整体分类效率低下等问题,提出了一种结合概率相关性和极限随机森林的特征选择分类算法(P-ERF)。该算法使用充分考虑特征之间相关性与P值结合的特征选择方式,避免了树节点分裂过程中造成的冗余性问题;并以随机树为基分类器、极限随机森林为整体框架,使P-ERF算法获得了更高的精准度和更好的泛化误差。实验结果表明,P-ERF算法相较于随机森林算法、极限随机森林算法,在数据集分类精度与整体性方面均得到良好的效果。 展开更多

关键词 概率相关性 特征选择 特征子集 极限随机森林

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关于落影模糊集隶属函数的探讨(续)

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作者 薛秀云 江佩荣 《沈阳工业大学学报》 CAS 2000年第5期435-437,共3页

利用随机区间落影模糊集的基本理论，在研究了两个随机变量导出的落影模糊集隶属函数解析计算公式的基础上，进一步建立了模糊均匀分布、模糊指数分布、模糊 Ｘ２－分布、模糊 ０～１分布、模糊几何分布、模糊二项分布和模糊泊松分布．... 利用随机区间落影模糊集的基本理论，在研究了两个随机变量导出的落影模糊集隶属函数解析计算公式的基础上，进一步建立了模糊均匀分布、模糊指数分布、模糊 Ｘ２－分布、模糊 ０～１分布、模糊几何分布、模糊二项分布和模糊泊松分布．给出了它们隶属函数的解析计算公式。 展开更多

关键词 模糊集 随机变量 隶属函数 落影模糊集

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基于广义子集模拟和自适应Kriging模型的非线性随机动力系统的时变可靠性分析 被引量：4

9

作者 唐和生 郭雪媛 薛松涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期47-54,共8页

针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可... 针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可靠性转化为一个双层嵌套问题:内层通过GSS算法解决非平稳随机激励下累积失效概率的计算;外层自适应地构建系统随机参数与累积失效概率之间的Kriging代理模型,基于代理模型实现随机系统的可靠性分析。以两个非线性结构系统的时变可靠性分析为例,验证所提出方法的可行性。数值算例结果表明:GSS-AK-MCS方法不受非平稳随机激励的频谱特征的影响,与传统的MCS和Kriging模型方法比较,显著提高了非线性随机动力系统的时变可靠性计算效率。 展开更多

关键词 非线性随机动力系统 非平稳随机激励 时变可靠性 广义子集模拟(GSS) AK-MCS法

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基于特征变量筛选的无人机多光谱遥感土壤含水量反演 被引量：6

10

作者 张成才 王蕊 +2 位作者 侯佳彤 姜明梁 祝星星 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第5期147-154,共8页

土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛... 土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛选方法,并验证其在土壤含水量反演中的适用性。研究基于无人机多光谱影像计算归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等12种植被指数,结合无人机热红外数据计算地表温度(Land Surface Temperature,LST)和对应温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),以及miniSAR数据处理得到的4种后向散射系数,采用XGBoost特征变量和最优子集选择算法(Best Subset Selection,BSS)筛选最优变量组合,然后利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)算法反演实验区冬小麦抽穗期的土壤含水量。研究结果表明:①0~20 cm深度的反演结果均优于0~10 cm深度;②对比XGBoost-PLSR、XGBoost-RFR、BSS-PLSR以及BSS-RFR四种土壤含水量反演模型,BSS-RFR模型不同深度下的反演精度最高;③0~10 cm土壤深度下XGBoost-PLSR模型的反演精度优于XGBoost-RFR,0~20 cm深度下则两者相反,0~20 cm深度下,BSS-RFR模型的反演精度均高于BSS-PLSR。研究成果可为无人机多光谱遥感反演土壤含水量提供理论和技术支撑,为卫星遥感大范围土壤水分监测提供检验依据。 展开更多

关键词 土壤含水量 无人机 XGBoost特征筛选 最优子集选择 偏最小二乘回归 随机森林回归

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改进随机森林在Android恶意检测中的应用 被引量：3

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作者 朱月俊 文爽 李剑 《信息安全研究》 2017年第11期1020-1027,共8页

为了提高Android恶意软件多分类问题的效率,提出了一种改进的随机森林算法.针对随机森林构建过程中每个节点分裂时选取的特征子集进行优化,同时采用交叉验证方法进行模型优化.实验结果表明,在将Android应用划分为正常应用、短信木马、... 为了提高Android恶意软件多分类问题的效率,提出了一种改进的随机森林算法.针对随机森林构建过程中每个节点分裂时选取的特征子集进行优化,同时采用交叉验证方法进行模型优化.实验结果表明,在将Android应用划分为正常应用、短信木马、间谍软件、僵尸网络问题上,改进的随机森林算法分类性能优于原始的随机森林算法,具有较高的精确率(94.0%)和召回率(90.5%).能够有效检测出Android恶意软件类型,保护设备安全,保障用户信息和财产安全. 展开更多

关键词 安卓 恶意软件 多分类 随机森林 特征子集 交叉验证

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基于随机森林特征选择算法的鼻咽肿瘤分割 被引量：13

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作者 李鲜 王艳 +1 位作者 罗勇 周激流 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1485-1489,共5页

针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题,提出一种新的随机森林(RF)特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。首先,充分提取图像的灰度、纹理、几何等特征信息用于构建一个初始的随机森林分类器;随后,结合随机森林特... 针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题,提出一种新的随机森林(RF)特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。首先,充分提取图像的灰度、纹理、几何等特征信息用于构建一个初始的随机森林分类器;随后,结合随机森林特征重要性度量,将改进的特征选择方法应用于原始手工特征集;最终,以得到的最优特征子集构建新的随机森林分类器对测试图像进行分割。实验结果表明,该算法对鼻咽肿瘤的分割精度为:Dice系数79.197%,Acc准确率97.702%,Sen敏感度72.191%,Sp特异性99.502%。通过与基于传统随机森林和基于深度卷积神经网络(DCNN)的分割算法对比可知,所提特征选择算法能有效提取鼻咽肿瘤MR图像中的有用信息,并较大程度地提升小样本情况下鼻咽肿瘤的分割精度。 展开更多

关键词 鼻咽肿瘤 随机森林 特征重要性 特征选择 最优特征子集

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模糊随机可靠性分析的迭代子集模拟法

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作者 田龙飞 吕震宙 李璐祎 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期522-526,共5页

针对同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构可靠性分析,提出一种模糊可靠度隶属函数求解的迭代子集模拟法。在模糊变量的某个给定的隶属度水平上,所提方法通过迭代策略求解使功能函数取极值的模糊基本变量的取值点及相应的收敛后的... 针对同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构可靠性分析,提出一种模糊可靠度隶属函数求解的迭代子集模拟法。在模糊变量的某个给定的隶属度水平上,所提方法通过迭代策略求解使功能函数取极值的模糊基本变量的取值点及相应的收敛后的最可能失效点(也称设计点),再运用子集模拟法在缩减的随机变量空间内求得可靠度的上、下界,最后在每个隶属度水平上执行该分析过程,即可求得模糊可靠度的隶属函数。相比模糊随机可靠性分析的直接Monte Carlo法,所提方法在保证结果精度的同时大大减小了计算量,而且该方法对变量的分布形式、变量维数、极限状态方程的表达形式及非线性程度均没有限制,适用范围十分广泛。所提方法的优点在算例中得到验证。 展开更多

关键词 模糊可靠度 模糊基本变量 随机基本变量 隶属函数 子集模拟法

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结合随机属性与集成的软件缺陷预测算法

14

作者 王诗博 李勇 米文博 《现代电子技术》 2021年第22期91-96,共6页

软件缺陷预测是提高软件测试效率和保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测模型的性能,文中提出一种集成随机属性的朴素贝叶斯算法。该算法通过随机属性子集与若干个朴素贝叶斯基分类器结合后进行集成,实现对软件数据的缺陷预... 软件缺陷预测是提高软件测试效率和保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测模型的性能,文中提出一种集成随机属性的朴素贝叶斯算法。该算法通过随机属性子集与若干个朴素贝叶斯基分类器结合后进行集成,实现对软件数据的缺陷预测。首先,构造随机属性子集并将随机属性子集与基模型进行匹配并训练;其次,使用验证集对基模型逐一验证,删除正确率低于随机概率的基模型;最后,将正确率大于随机概率的基模型进行集成,得到最终分类模型。通过使用NASA软件缺陷预测公开数据集进行实验,并与5种常用软件缺陷预测算法进行对比,结果表明,该算法预测率与误报率保持较优的情况下综合评价指标AUC提升0.126。因此,该算法在预测率和误报率保持相对稳定的同时,对缺陷模块的分类效果有大幅提升,具有一定实用价值。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 随机属性子集 模型匹配 基模型集成 朴素贝叶斯算法 分类模型

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基于ReliefF特征选择及随机森林企业停运标记不合规识别方法 被引量：4

15

作者 孙昕远 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期229-236,共8页

精准识别企业停运标记是否合规是遏制自动监控数据造假的有效手段。通过机器学习方法识别企业不合规标记具有精准度较高的特点,随机森林作为机器学习的代表性模型,具有识别精度高、模型泛化能力强等优点,但其计算速度及处理效率并不高... 精准识别企业停运标记是否合规是遏制自动监控数据造假的有效手段。通过机器学习方法识别企业不合规标记具有精准度较高的特点,随机森林作为机器学习的代表性模型,具有识别精度高、模型泛化能力强等优点,但其计算速度及处理效率并不高。针对此类问题,该文构建基于ReliefF特征选择的随机森林自动监控停运标记不合规模型,其原理是通过ReliefF算法选择最优特征子集并赋予相应的权重,从而达到加快计算速度、减少计算量以及提高处理效率的目的。为了验证模型的合理性及准确性,选择2024年核实的100家停运标记不合规企业进行验证,模型识别出不合规标记企业98家,准确率为98%,该模型验证了机器学习应用在非现场监管的合理性。通过预处理和机器学习算法组合的复合模型具有识别准确度高、计算速度快、模型泛化能力强等诸多优点,其可广泛应用在环境执法领域,快速提升工作效率。 展开更多

关键词 RELIEFF 随机森林 最优特征子集 停运标记不合规

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单视图目标三维信息的鲁棒精确复原 被引量：1

16

作者 杨忠根 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 1998年第3期51-57,共7页

基于随机采样最小冗余子集的新概念，依据单视图特征点集的模型数据和图象数据，开发了一项目标三维视觉信息鲁棒精确复原新方法在强噪声高出格率的恶劣条件下，该方法仍可高精度地复原目标的三维信息实验表明，对于由１００个特征... 基于随机采样最小冗余子集的新概念，依据单视图特征点集的模型数据和图象数据，开发了一项目标三维视觉信息鲁棒精确复原新方法在强噪声高出格率的恶劣条件下，该方法仍可高精度地复原目标的三维信息实验表明，对于由１００个特征点组成的数据集而言，当出格率高达９０％，内点信噪比低达２８ｄＢ时。 展开更多

关键词 计算机视觉 三维信息复原 鲁棒估计 单视图

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