面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线...面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线性地衡量数据特征之间的关联性,且公平地根据一个特征变量中包含另一个特征变量的信息量来去除冗余特征,有效解决虚假数据注入攻击定位检测方法普遍面临的量测数据高维冗余问题;同时提出一种具有正反馈信息传递作用的双层置信极端梯度提升树来对各节点状态进行分类,通过结合电网拓扑关系学习标签相关性,从而有选择性地利用前序标签有效预测信息,来减少后续分类器学习到的前序标签预测信息中包含的错误,最终实现对受攻击位置的精确定位。在IEEE-14、IEEE-57节点系统上进行大量仿真,算例结果验证了所提方法的有效性,且相较于其他方法具有更高的准确率、精度、召回率、F1值和AUC(area under curve)值。展开更多
目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病...目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。展开更多
文摘面向高维复杂的电力量测数据,现有攻击定位检测方法存在定位精度差的问题。为此该文提出一种基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。所提方法引入最大信息系数对量测数据进行特征选择,能够非线性地衡量数据特征之间的关联性,且公平地根据一个特征变量中包含另一个特征变量的信息量来去除冗余特征,有效解决虚假数据注入攻击定位检测方法普遍面临的量测数据高维冗余问题;同时提出一种具有正反馈信息传递作用的双层置信极端梯度提升树来对各节点状态进行分类,通过结合电网拓扑关系学习标签相关性,从而有选择性地利用前序标签有效预测信息,来减少后续分类器学习到的前序标签预测信息中包含的错误,最终实现对受攻击位置的精确定位。在IEEE-14、IEEE-57节点系统上进行大量仿真,算例结果验证了所提方法的有效性,且相较于其他方法具有更高的准确率、精度、召回率、F1值和AUC(area under curve)值。
文摘目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。
