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基于概念格融合模型的垃圾评论识别研究
1
作者 刘伟江 马小雯 王博 《现代情报》 北大核心 2025年第4期23-35,共13页
[目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集... [目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集和正交样本集的概念,对样本进行分离、归纳和融合,构建概念格融合模型,并从模型特质、模型能力、模型品质及过拟合4个方面对模型进行评价。[结果/结论]以亚马逊23971条评论为样本集的测算结果表明,概念格融合模型在准确性、稳定性、抗干扰性等方面都有较大提升,且模型评价结果表明该模型具有更佳的内在品质。 展开更多
关键词 垃圾评论 基元学习器 集成模型 概念格 概念格融合模型
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基于时空融合模型和TVDI的土壤水分监测方法研究
2
作者 赵军 刘坚 +2 位作者 胡飞鹏 托瑞 孙紫云 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期112-118,共7页
目的针对以往利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测土壤水分时多采用MODIS或Landsat TIRS/TIRS-2等单一遥感数据,导致在时空分辨率方面存在数据缺陷问题,方法提出一种基于多源遥感数据时空融合模型(spa... 目的针对以往利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测土壤水分时多采用MODIS或Landsat TIRS/TIRS-2等单一遥感数据,导致在时空分辨率方面存在数据缺陷问题,方法提出一种基于多源遥感数据时空融合模型(spatiotemporal image-fusion model,STI-FM)和TVDI的土壤水分监测方法,探究该方法的土壤水分监测效果和STI-FM融合多源遥感地表温度在试验区的适用性。结果结果表明:(1)STI-FM融合MODIS或Landsat TIRS/TIRS-2的地表温度数据质量较好;运用STI-FM推测的地表温度数据与遥感监测的地表温度数据具有较强的相关性,得到R2为0.89,均方根误差(root mean squared error,RMSE)为2.85 K,即STI-FM适用于本文试验区。(2)与传统TVDI相比,利用STI-FM改进地表温度数据并结合优选植被指数的TVDI对试验区土壤水分监测精度提高效果更显著,与原始NDVI-LST特征空间计算的TVDI相比,6,7月份TVDI与土壤水分的相关系数分别提高了0.07和0.14。(3)与再分析土壤水分资料ERA5-Land的土壤水分数据相比,改进后的TVDI土壤水分监测结果精度更高,6,7月份TVDI与土壤水分的相关系数分别提高了0.1和0.44。结论综上所述,基于STIFM的TVDI可以提高土壤水分监测效果,在提高监测精度的同时,监测土壤水分数据较其他土壤水分监测方法具有更高的空间分辨率,为TVDI土壤水分监测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 土壤水分 TVDI 时空融合模型 时空融合 适用性
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电动汽车充电负荷预测与电源配置融合模型研究
3
作者 张梦婷 雷蕾 《汽车测试报告》 2025年第5期148-150,共3页
电动汽车的广泛应用使得其充电负荷对电网的冲击日益加剧,因此,准确预测充电负荷、优化电源配置,已成为电动汽车与电网协同发展的当务之急。该文分析电动汽车充电负荷预测与电源配置融合的意义,介绍电动汽车充电负荷预测与电源配置关键... 电动汽车的广泛应用使得其充电负荷对电网的冲击日益加剧,因此,准确预测充电负荷、优化电源配置,已成为电动汽车与电网协同发展的当务之急。该文分析电动汽车充电负荷预测与电源配置融合的意义,介绍电动汽车充电负荷预测与电源配置关键技术,提出电动汽车充电负荷预测与电源配置融合模型构建策略,以实现电动汽车与电力系统的协同优化。 展开更多
关键词 电动汽车 充电负荷预测 电源配置 融合模型
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基于集成融合模型的青岛地铁4号线内蒙古路站沉降变形预测研究
4
作者 何永康 《市政技术》 2025年第4期54-63,共10页
地铁车站施工不可避免地会对地层产生扰动,造成地铁车站沉降变形,因此对地铁车站沉降的准确预测具有重要意义。依托青岛地铁4号线内蒙古路站项目开展了地铁车站沉降变形预测研究。引入Stacking集成融合思想,以BiLSTM模型为基模型,ELM模... 地铁车站施工不可避免地会对地层产生扰动,造成地铁车站沉降变形,因此对地铁车站沉降的准确预测具有重要意义。依托青岛地铁4号线内蒙古路站项目开展了地铁车站沉降变形预测研究。引入Stacking集成融合思想,以BiLSTM模型为基模型,ELM模型为元模型,构建了地铁车站沉降变形预测的Stacking集成融合模型,对比了ELM模型、BiLSTM模型以及Stacking集成融合模型的预测结果。误差分析表明,ELM模型的预测精度最低,BiLSTM模型的预测精度相比于ELM模型有所提升,Stacking集成融合模型的预测精度最高;工程验证结果表明,提出的Stacking集成融合模型具有较低的预测误差,在工程验证样本集中,当预测时间步长为1 d和5 d时,其RE分别在[0,18%]和[0,35%]区间,当预测时间步长为5 d时,其MAPE、R^(2)和RMSE分别为21.70%、0.9872、1.2689,满足地铁车站沉降变形预测精度的要求。 展开更多
关键词 地铁车站 沉降变形预测 Stacking集成融合模型 Bi LSTM 预测性能
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基于HRV特征和机器学习融合模型的精神压力评估方法研究
5
作者 俞锴婷 俞政涛 +2 位作者 王俊青 叶家浩 赵兴群 《电子器件》 2025年第1期91-97,共7页
在当代生活方式中,与压力相关的健康状况日益普遍。近年来采用机器学习识别精神压力已成为研究的热点,然而对压力指数的量化计算依旧是难题,且单一模型的预测准确性难以提升,因此提出利用机器学习融合模型来提供一种评估压力指数的方法... 在当代生活方式中,与压力相关的健康状况日益普遍。近年来采用机器学习识别精神压力已成为研究的热点,然而对压力指数的量化计算依旧是难题,且单一模型的预测准确性难以提升,因此提出利用机器学习融合模型来提供一种评估压力指数的方法。从光电容积脉搏波信号中提取HRV特征,结合DASS-21问卷调查结果,在考虑性别年龄的基础上,测试不同的机器学习方法,并进行模型融合以提高预测的准确性,最终得到范围在0至42的精神压力指数。以均方根误差作为预测准确性的评价指标,结果表明融合模型的预测准确率高于单一模型,其中GB与MLP的组合是最理想的压力预测器,均方根误差不超过1.35。所提出的方法将对无创检测,量化压力水平以及临床实践具有潜在的价值。 展开更多
关键词 精神压力 HRV 机器学习 模型融合
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基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法 被引量：3
6
作者 万巍 石鑫 +2 位作者 魏金侠 李畅 龙春 《信息安全学报》 CSCD 2024年第1期84-94,共11页
随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很... 随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很多的网站漏洞。攻击者可以利用Web应用开发过程中的漏洞发起攻击,当Web应用受到攻击时会造成严重的数据泄露和财产损失等安全问题,因此Web安全问题一直受到学术界和工业界的关注。超文本传输协议(HTTP)是一种在Web应用中广泛使用的应用层协议。随着HTTP协议的大量使用,在HTTP请求数据中包含了大量的实际入侵,针对HTTP请求数据进行Web攻击检测的研究也开始逐渐被研究人员所重视。本文提出了一种基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法,针对每一条文本格式的HTTP请求数据,首先进行格式化处理得到既定的格式,结合使用Word2Vec方法和TextCNN模型将其转换成向量化表示形式;然后利用Stacking模型融合方法,将不同的子模型(使用配置不同尺寸过滤器的Text-CNN模型搭配不同的检测算法)进行融合搭建出Web攻击检测模型,与融合之前单独的子模型相比在准确率、召回率、F1值上都有所提升。本文所提出的Web攻击检测模型在公开数据集和真实环境数据上都取得了更加稳定的检测性能。 展开更多
关键词 入侵检测 STACKING 融合模型 WEB攻击
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基质辅助激光解吸-飞行时间质谱结合随机森林融合模型用于白术的产地溯源分析
7
作者 王颖琦 赵汉卿 +1 位作者 方焕 王童 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1147-1153,共7页
该研究利用基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析技术结合两种改进的随机森林融合算法对白术进行产地溯源分析。首先通过MALDI-TOF MS获取了来自3个省份白术样本的质谱数据,每个样本的数据大小为1×234154。鉴于样本数... 该研究利用基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析技术结合两种改进的随机森林融合算法对白术进行产地溯源分析。首先通过MALDI-TOF MS获取了来自3个省份白术样本的质谱数据,每个样本的数据大小为1×234154。鉴于样本数据量庞大,故采用数据分箱策略进行初步简化(1×6600)。然后通过设定的累计方差贡献率阈值进行主成分分析,对数据进行降维。利用降维后的数据构建自适应增强极端随机森林模型(AERF)和自适应增强平衡随机森林模型(ABRF),最终通过模型融合策略获得AERF-ABRF模型对白术进行产地溯源。结果表明,所提出的基于降维数据构建的AERF-ABRF能够准确区分来自3个省份的白术样本,其对测试集和预测集的分类准确率均达到100%。同时,与单一判别模型相比,模型融合策略具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 随机森林 模型融合 白术 产地溯源 基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)
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基于TCN-GRU-Informer融合模型的水质预测研究
8
作者 刘建厅 李世杰 苏丽敏 《水利规划与设计》 2025年第6期45-52,57,共9页
针对水质数据“长序列时间依赖性强、影响因素多、非线性程度高”等特性导致的预测困难问题,文章通过使用“特征工程”以及“模型融合”方法对时间卷积神经网络(TCN)单变量模型进行动态改进,构建了一种新型的水质预测模型,即TCN-GRU-Inf... 针对水质数据“长序列时间依赖性强、影响因素多、非线性程度高”等特性导致的预测困难问题,文章通过使用“特征工程”以及“模型融合”方法对时间卷积神经网络(TCN)单变量模型进行动态改进,构建了一种新型的水质预测模型,即TCN-GRU-Informer多变量模型。在对伊河氨氮浓度的预测中,改进模型的R2达到0.9573,RMSE和MAE分别为0.0452和0.0268,展现出优异的拟合性能和低误差特性;且与TCN(单变量)模型相比,RMSE降低56.97%,MAE降低42%,R2提升35%,显著提升了模型性能。该改进模型可为水质预测模型的开发提供重要参考,同时为我国河流治理和水资源保护的政策制定提供技术支持。 展开更多
关键词 水质预测 模型改进 LightGBM TCN GRU INFORMER 特征工程 模型融合
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基于Stacking融合模型的PHEV复合储能系统实时能量分配策略 被引量：1
9
作者 吴忠强 马博岩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期73-81,共9页
为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进... 为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进行训练,并综合GRU网络以及XGBoost算法,提出了一种Stacking集成学习框架下多模型融合的能量分配策略。仿真结果表明,与仅使用单一电池的储能系统相比,基于Stacking融合模型的实时能量分配系统在UDDS和US06两种循环工况下,电池峰值电流分别降低了48.7%和50.8%,有效削弱了电池的峰值电流,提升了电池的整体性能。 展开更多
关键词 电学计量 复合储能系统 插电式混合动力汽车 动态规划 XGBoost Stacking融合模型
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基于Informer融合模型的油田开发指标预测方法
10
作者 张强 薛陈斌 +1 位作者 彭骨 卢青 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期799-807,共9页
为解决油田开发指标的预测问题,提出了一种基于物质平衡方程和Informer的融合模型。首先,通过物质平衡方程领域知识建立油田开发产量递减前后的机理模型;其次,将所建机理模型作为约束与Informer模型损失函数进行融合建立符合油田开发物... 为解决油田开发指标的预测问题,提出了一种基于物质平衡方程和Informer的融合模型。首先,通过物质平衡方程领域知识建立油田开发产量递减前后的机理模型;其次,将所建机理模型作为约束与Informer模型损失函数进行融合建立符合油田开发物理规律的指标预测模型;最后,采用油田实际生产数据进行实验分析,结果表明相比于纯数据驱动的几种循环结构预测模型,本融合模型在相同数据条件下的预测效果更优。该模型的机理约束部分能引导模型的训练过程,使其收敛速度更快,且波峰波谷处的预测更准确。该融合模型具有更好的预测能力和泛化能力和比较合理的物理可解释性。 展开更多
关键词 Informer模型 机理模型 深度融合模型 预测
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基于DS证据理论的电网信息自动融合模型构建
11
作者 汤德荣 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第7期52-55,共4页
多智能体感知的智能电网信息中,通常存在信息冗余与缺失等问题。为解决这些问题,研究构建智能电网多智能体信息自动化融合模型,精准自动化融合多智能体信息,改进DS证据组合规则,完成决策级信息自动化融合,提升自动化融合效果,为智能电... 多智能体感知的智能电网信息中,通常存在信息冗余与缺失等问题。为解决这些问题,研究构建智能电网多智能体信息自动化融合模型,精准自动化融合多智能体信息,改进DS证据组合规则,完成决策级信息自动化融合,提升自动化融合效果,为智能电网的后续应用,提供更加全面的信息。 展开更多
关键词 智能电网 多智能体信息 自动化 融合模型 神经网络
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基于AGRU-Trans融合模型的特长海底隧道交通量预测 被引量：1
12
作者 黄欣 谢文红 +2 位作者 陈耀鹏 李翔 张素磊 《青岛理工大学学报》 CAS 2024年第1期118-125,共8页
为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通... 为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通量预测模型。选取胶州湾海底隧道市南-黄岛交通运行数据,通过AGRU-Trans融合模型与3种基准模型对比发现,LSTM,Transformer,GRU模型的平均绝对误差(MAE)相比AGRU-Trans分别大了31.48%,67.54%,20.57%;均方根误差(RMSE)分别增长了35.63%,38.45%,32.02%。结果表明:AGRU-Trans融合模型的预测结果与真实数据贴合性最好,预测精度均高于基准模型,因此,基于此方法可为胶州湾海底隧道管理部门对车辆进行精细化诱导及管控提供理论参考。 展开更多
关键词 海底隧道 交通量预测 AGRU-Trans融合模型 循环神经网络 Transformer模型
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基于大数据与融合模型的钻井智能辅助决策系统 被引量：3
13
作者 王建龙 王越支 +3 位作者 邱卫红 于琛 张菲菲 王学迎 《石油钻探技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期105-116,共12页
为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统。通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传... 为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统。通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传输、自然语言提取和数据融合技术,实现了多源异构数据获取、融合和管理;综合考虑钻井过程中水力学和管柱力学的耦合影响,设计了模型融合机制,建立了随钻数字井筒系统。在此基础上,结合预测参数与实测参数的偏差变化趋势,建立了风险异常监测算法,将针对井下故障和复杂情况的处理措施与预警机制相结合,实现了风险预警与辅助决策。该系统在页岩油气水平井、深井等不同类型探井中应用50余口井,预警结果与现场符合率达91.5%,验证了其可行性及实用性。钻井智能辅助决策系统能够进行钻井参数优化和钻井风险监测,为高效安全钻井提供了技术保障。 展开更多
关键词 大数据 融合模型 智能决策 辅助决策 风险预警 智能钻井
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多元算法融合模型的CFRP约束型钢混凝土柱承载力预测
14
作者 王奕斌 王向英 +3 位作者 张纪刚 杨光超 王胜 陈德刚 《河北工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期8-15,31,共9页
为准确预测多影响因素下碳纤维增强复合材料(CFRP)约束型钢混凝土柱(SRCC)的轴压承载力,提出了一种基于随机森林(RF)、分类提升(Catboost)、极端梯度提升(XGBoost)、梯度提升回归树(GBRT)的多元算法融合预测模型。首先采用合成少数类过... 为准确预测多影响因素下碳纤维增强复合材料(CFRP)约束型钢混凝土柱(SRCC)的轴压承载力,提出了一种基于随机森林(RF)、分类提升(Catboost)、极端梯度提升(XGBoost)、梯度提升回归树(GBRT)的多元算法融合预测模型。首先采用合成少数类过采样技术(SMOTE)算法对原始数据集进行扩充,开展了10种传统机器学习和集成学习模型试验,筛选出决定系数R2均大于0.92的RF、Catboost、XGBoost、GBRT的4种集成学习模型,用随机搜索优化其超参数,然后融合形成了RF-Catboost-XGBoost-GBRT预测模型,对CFRP约束SRCC的承载力进行预测。结果表明,两种数据集下RF-Catboost-XGBoost-GBRT模型的预测性能最好,原始数据集经SMOTE算法处理后,5种预测模型R2平均提高20.43%,其中RF-Catboost-XGBoost-GBRT模型的R2达到了0.942,预测值误差均在±10%以内。 展开更多
关键词 组合结构 型钢混凝土柱 集成学习 融合模型 纤维复合增强材料
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基于神经网络融合模型的铁路接触网异物智能检测 被引量：1
15
作者 郭昊 万天义 +2 位作者 于潇 李新凯 刘文栋 《铁路计算机应用》 2024年第7期1-6,共6页
针对影响铁路接触网正常运行的异物问题,提出了一种基于神经网络融合模型的铁路接触网异物智能检测模型。以Faster R-CNN框架为基础,增加特征金字塔结构以学习图像不同尺度的特征;针对不同异物类型,将其分为鸟巢和轻质漂浮物,并运用ResN... 针对影响铁路接触网正常运行的异物问题,提出了一种基于神经网络融合模型的铁路接触网异物智能检测模型。以Faster R-CNN框架为基础,增加特征金字塔结构以学习图像不同尺度的特征;针对不同异物类型,将其分为鸟巢和轻质漂浮物,并运用ResNet50和ResNet101作为骨架网络,分别针对具有单一特征的鸟巢和特征复杂多变的轻质漂浮物进行识别;融合2个网络的识别框,得到精确的识别结果。对比实验表明,该模型的检测结果优于常规目标检测方法,可有效降低铁路接触网异物检测的人工成本,为铁路接触网的稳定运营提供了可行的解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 接触网 异物检测 神经网络融合模型 鸟巢 轻质漂浮物
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面向工业缝纫机噪声品质评估的双耳融合模型
16
作者 许则鹏 刘祖斌 +2 位作者 舒勤业 林静 邱丽 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期511-519,共9页
为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声... 为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声压级、A计权声压级、响度、尖锐度、抖动度、粗糙度和音调度作为声品质客观参数,采用基于排序法的参考等级评分法进行主观评价试验,通过蒙特卡洛仿真和多元线性回归建立工业缝纫机噪声品质评估的左右耳独立预测模型和双耳融合预测模型。结果表明:利用蒙特卡洛仿真得到的模型具有最大的统计概率,与单次随机划分数据集进行模型搭建相比,该方法得到的模型具有更小的随机性和更大的泛化性;左右耳独立模型的测试准确率分别为93.56%和92.56%,而双耳融合模型为94.53%,说明双耳融合模型的预测结果与人的主观评价结果更匹配。 展开更多
关键词 工业缝纫机 声品质 蒙特卡洛仿真 多元线性回归 双耳融合模型
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多传感器融合模型在矿井安全预警中的应用
17
作者 程真惠子 《矿业装备》 2024年第6期69-71,共3页
针对传统以人工巡视和人工检测为主的矿井安全预警方式存在的精度不足等问题,提出一种基于多传感器融合的安全预警方式。矿井井下环境较为恶劣,风险因素较多,采用多种传感器融合预警的方式能够避免核心数据的丢失,并提高数据融合的精度... 针对传统以人工巡视和人工检测为主的矿井安全预警方式存在的精度不足等问题,提出一种基于多传感器融合的安全预警方式。矿井井下环境较为恶劣,风险因素较多,采用多种传感器融合预警的方式能够避免核心数据的丢失,并提高数据融合的精度。在多传感器模型构建方面采用了分散型模型,传感器网络的有效覆盖面积更大且核心数据不易丢失。在具体的算法设计方面,采用了最短欧式距离的数据融合方法,客观地确定各传感器数据之间的关系,并针对数据之间的关联性进行聚类,以达到井下安全预警的目的。 展开更多
关键词 多传感器 融合模型 矿井 安全预警 欧式距离
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基于“数据+业务”双驱动下的职业背债人反欺诈融合模型实践
18
作者 张红军 中原银行信用卡中心反欺诈项目组 《中国信用卡》 2024年第9期59-62,共4页
随着国内消费信贷的高速发展,金融机构持续优化信贷流程,为客户提供更加便捷的服务与体验。与此同时,信贷业务在其发展过程中面临的欺诈风险日趋严峻,欺诈行为呈现出动态变化、行为隐蔽和专业伪装等新特点,其中职业背债人欺诈是近期出... 随着国内消费信贷的高速发展,金融机构持续优化信贷流程,为客户提供更加便捷的服务与体验。与此同时,信贷业务在其发展过程中面临的欺诈风险日趋严峻,欺诈行为呈现出动态变化、行为隐蔽和专业伪装等新特点,其中职业背债人欺诈是近期出现在信贷领域的一种具备该类特点的新型欺诈。职业背债人是以换取即刻利益为目的,有偿承担高额债务的人员,黑产、不法中介与甘愿长期背负贷款的职业背债人组成利益链条,通过虚构个人资料、职业、夸大资产情况、过户和购置房产等专业手段,将职业背债人进行包装后非法套取金融机构高额贷款,对信贷市场健康稳定秩序构成了严重威胁。 展开更多
关键词 金融机构 消费信贷 欺诈风险 信贷市场 双驱动 反欺诈 融合模型 利益链条
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基于家庭融合模型的场景化推荐能力研究
19
作者 胡娟 徐秀玲 《长江信息通信》 2024年第3期195-197,共3页
在移动运营商的家庭业务领域,早期一线人员面临营销对象的定位难、营销内容的匹配不佳、潜在需求难挖潜等问题或不足。基于此,文章特对此展开研究,提出了基于家庭融合模型的场景化推荐能力。端到端的业务推荐能力,采用基于用户画像的智... 在移动运营商的家庭业务领域,早期一线人员面临营销对象的定位难、营销内容的匹配不佳、潜在需求难挖潜等问题或不足。基于此,文章特对此展开研究,提出了基于家庭融合模型的场景化推荐能力。端到端的业务推荐能力,采用基于用户画像的智能识客、基于场景适配的精准触客、基于产品推荐的高效促单、基于客户满意度提升的持续维系等手段,实现传统市场“个人”营销到“家庭”营销的转变。 展开更多
关键词 端到端业务流程 家庭融合模型 场景化 推荐能力
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一种面向丁羟推进剂燃速预测的机器学习融合模型 被引量：1
20
作者 孙娜 林可仁 +3 位作者 沈坚 王心怡 许志钦 张斌 《固体火箭技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期738-744,共7页
建立了以端羟基聚丁二烯(HTPB)推进剂原材料参数和组分含量为输入变量、燃速值为输出的机器学习预测模型。首先,通过经验性单因素规律对包括随机森林回归、支持向量回归、高斯过程回归、核岭回归和径向基函数模型等进行了初筛;然后,以... 建立了以端羟基聚丁二烯(HTPB)推进剂原材料参数和组分含量为输入变量、燃速值为输出的机器学习预测模型。首先,通过经验性单因素规律对包括随机森林回归、支持向量回归、高斯过程回归、核岭回归和径向基函数模型等进行了初筛;然后,以最大绝对误差(AE_(max))、最大相对误差(RE_(max))、均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)作为模型的性能评价指标,对不同模型的预测性能进行对比,筛选出最大相对误差RE_(max)<5%的模型,对通过筛选的模型进行融合获得最终的燃速预测模型,并将融合模型与单一模型的预测性能进行对比;最后,利用样本集外的10组数据对融合模型的预测精度进行了验证。结果表明,融合模型的RE_(max)和RMSE小于任何单一模型,其中AE_(max)=0.68、RE_(max)=3.97%、RMSE=0.3214、MAE=0.253,可实现对此类HTPB推进剂燃速的高精度、高效率预测。 展开更多
关键词 HTPB推进剂 燃速预测 机器学习 多模型融合
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