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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测 被引量:1
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作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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基于贝叶斯优化算法与机器学习相融合的冲击地压多元指标预警研究
2
作者 崔峰 何仕凤 +5 位作者 罗钟 宗程 李浩荡 马立强 赵志鹏 杨旭 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期297-313,共17页
开展多类型冲击地压前兆特征机器学习与预警对于保障冲击地压矿井安全具有重要意义。以宽沟煤矿多种冲击类型的I010203综放工作面为背景,通过现场调研、理论分析、机器学习等方法,分析了该工作面发生冲击地压的主要类型,研究了在实体煤... 开展多类型冲击地压前兆特征机器学习与预警对于保障冲击地压矿井安全具有重要意义。以宽沟煤矿多种冲击类型的I010203综放工作面为背景,通过现场调研、理论分析、机器学习等方法,分析了该工作面发生冲击地压的主要类型,研究了在实体煤下、实体煤与采空区的过渡区域下开采时的微震能级与频次分布特征,优选了冲击地压时序上的监测预警指标,分析了大能量事件发生的前兆特征,构建了贝叶斯优化算法(Bayes)与长短期记忆网络(LSTM)结合的时间危险等级预警模型(Bayes-LSTM),并进行了模型工程实践检验。研究结果表明:该工作面大能量诱冲事件主要发生在实体煤下的区域,尤其区段煤柱邻近区域为显著,且震源能量较其他区域更大,诱冲事件多集中在超前工作面50~150 m范围内。微震事件在实体煤下工作面中间位置表现为高能高频趋势,煤柱区域以高能为主,实体煤与采空区的过渡区域为高频区域,相比之下,采空区下的能量与频次明显较低。确定了b值、a值、A(b)值、缺震、ΔF、S和H(t)为该工作面时序上的冲击地压多元监测预警指标,预警指标曲线演化至极值处、接近极值的下降或突增至较高值的阶段表征着大能量事件发生的前兆。构建的模型实现了每日的冲击危险程度进行分级预警。运用混淆矩阵对贝叶斯优化算法与长短期记忆网络结合的测试结果进行分析,测试集准确率达84.8%,能够准确预警大多数“强”等级事件。该模型在冲击地压的时间预警中具有良好的适用性与实用性,研究成果为冲击地压矿井监测和灾害防控提供了技术支撑。 展开更多
关键词 冲击地压 预警指标 前兆信息 贝叶斯优化算法 时间序列
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基于贝叶斯优化算法的超表面结构色逆向设计方法
3
作者 黄子扬 张振荣 +2 位作者 孙宇 黄洋 谢锋 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期97-101,共5页
针对传统结构色正向设计存在的优化参数较少、计算耗时长以及静态结构色不可调等问题,提出一种基于贝叶斯优化算法的超表面结构色逆向设计方法。通过引入可调谐的相变材料设计纳米天线,结合贝叶斯优化算法和时域有限差分法,对超表面结... 针对传统结构色正向设计存在的优化参数较少、计算耗时长以及静态结构色不可调等问题,提出一种基于贝叶斯优化算法的超表面结构色逆向设计方法。通过引入可调谐的相变材料设计纳米天线,结合贝叶斯优化算法和时域有限差分法,对超表面结构色参数进行仿真优化。利用结构内部的Mie谐振在反射模式下产生结构颜色,同时通过相变材料的不同相态转变,实现可逆的颜色调谐。仿真结果表明:所设计的结构色器件具备超表面的颜色动态可调谐功能,在波长分别为450、545、660nm时获得的色差分别为63.30、69.30、54.21,并具有角度敏感的特性。 展开更多
关键词 结构色 相变材料 贝叶斯优化算法 超表面结构
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基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对地攻击协同任务分配 被引量:8
4
作者 张安 史志富 +1 位作者 刘海燕 何艳萍 《电光与控制》 北大核心 2009年第1期1-5,共5页
针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵。在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根... 针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵。在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根据决策变量与约束条件构建了任务分配问题的数学模型。然后应用贝叶斯优化算法对该模型进行了优化分析。仿真实例表明,所建协同任务分配模型能够反映编队协同控制决策的重要性,而且应用贝叶斯优化算法能够很快收敛到全局最优解,能有效地解决UCAV编队对地攻击的协同任务分配问题。 展开更多
关键词 UCAV编队 对地攻击 任务分配 贝叶斯优化算法
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一种故障诊断的贝叶斯优化算法研究 被引量:6
5
作者 刘小雄 武燕 +1 位作者 史静平 章卫国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期129-131,共3页
提出一种基于改进贝叶斯优化算法的故障模式聚类算法,通过结合贝叶斯优化算法中的先验知识来提高算法的可靠性和全局收敛性。将改进的优化算法应用到高维数据最优统计聚类分析中,可快速优化聚类参数,得到全局最优解。以飞行控制系统操... 提出一种基于改进贝叶斯优化算法的故障模式聚类算法,通过结合贝叶斯优化算法中的先验知识来提高算法的可靠性和全局收敛性。将改进的优化算法应用到高维数据最优统计聚类分析中,可快速优化聚类参数,得到全局最优解。以飞行控制系统操纵面的故障诊断为例进行仿真验证,结果表明该算法结构简单、故障识别可靠。 展开更多
关键词 飞行控制系统 贝叶斯优化算法 故障诊断
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基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对联合目标的协同攻击研究 被引量:7
6
作者 彭星光 高晓光 魏小丰 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2693-2696,共4页
针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为彼此相互独立实体的不足,提出一种联合目标模型。该模型能够反映攻击方攻击意图及其对目标内在关系的理解。将贝叶斯优化算法(BOA)引入到协同攻击优化领域中。在目标分配的基础上定义一种武器... 针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为彼此相互独立实体的不足,提出一种联合目标模型。该模型能够反映攻击方攻击意图及其对目标内在关系的理解。将贝叶斯优化算法(BOA)引入到协同攻击优化领域中。在目标分配的基础上定义一种武器-目标映射原则,通过该原则实现了无人作战飞机(UCAV)编队对联合目标的协同攻击。仿真结果表明了联合目标模型和武器-目标映射原则的合理性,通过与遗传算法(SGA)结果的比较说明了引入贝叶斯优化算法的必要性。 展开更多
关键词 UCAV 联合目标 协同攻击 武器目标分配 贝叶斯优化算法
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基于贝叶斯优化算法的长短期记忆神经网络模型年径流预测 被引量:22
7
作者 徐冬梅 王逸阳 王文川 《水电能源科学》 北大核心 2022年第12期42-46,共5页
为解决长短期记忆神经网络模型超参数人为确定造成径流预测精度低的问题,将贝叶斯优化算法(BOA)应用于长短期记忆神经网络(LSTM)超参数的率定,构建BOA-LSTM径流预测模型,并研究分析模型超参数对预测精度的影响。采用呼兰河下游兰西水文... 为解决长短期记忆神经网络模型超参数人为确定造成径流预测精度低的问题,将贝叶斯优化算法(BOA)应用于长短期记忆神经网络(LSTM)超参数的率定,构建BOA-LSTM径流预测模型,并研究分析模型超参数对预测精度的影响。采用呼兰河下游兰西水文站1959~2014年相关水文气象数据进行年径流预测及验证,并与麻雀搜索算法(SSA)优化超参数的LSTM神经网络模型(SSA-LSTM)及LSTM神经网络模型进行比较。结果表明,贝叶斯优化算法能更加准确高效地率定模型超参数。同时,研究提出的BOA-LSTM模型为年径流预测提供了一种有效的新方法。 展开更多
关键词 径流预测 长短期记忆神经网络 贝叶斯优化算法 参数优化
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贝叶斯优化算法的发展综述 被引量:9
8
作者 江敏 陈一民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第14期3254-3259,共6页
介绍了贝叶斯优化算法,并针对不同的优化问题,结合经典优化方法提出的层次BOA算法、多目标层次BOA算法以及递进BOA算法,对贝叶斯优化算法的算法设计、理论分析和应用研究做了全面的总结。深入地探讨了贝叶斯优化算法计算量大,难以建立... 介绍了贝叶斯优化算法,并针对不同的优化问题,结合经典优化方法提出的层次BOA算法、多目标层次BOA算法以及递进BOA算法,对贝叶斯优化算法的算法设计、理论分析和应用研究做了全面的总结。深入地探讨了贝叶斯优化算法计算量大,难以建立精确概率模型及扩展应用领域等问题。 展开更多
关键词 概率模型 贝叶斯优化算法 层次BOA算法 多目标层次BOA算法 递进BOA算法
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改进的贝叶斯优化算法及应用 被引量:3
9
作者 钟小平 李为吉 赵艳 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2006年第4期497-500,共4页
提出了一种改进的贝叶斯优化算法。该算法通过引入免疫算法中的亲和度和浓度概念,将个体适应度概率和个体浓度概率相结合,形成贝叶斯优化算法选择优良个体的依据。这样,由低浓度、高适应度个体组成优良个体种群,能够保持种群的多样性,... 提出了一种改进的贝叶斯优化算法。该算法通过引入免疫算法中的亲和度和浓度概念,将个体适应度概率和个体浓度概率相结合,形成贝叶斯优化算法选择优良个体的依据。这样,由低浓度、高适应度个体组成优良个体种群,能够保持种群的多样性,提高算法的性能。本文利用改进的贝叶斯优化方法对十杆平面桁架结构、二十五空间桁架结构进行优化设计,取得了满意的结果。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 个体浓度
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一种实数编码多目标贝叶斯优化算法 被引量:2
10
作者 钟小平 李为吉 赵艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第32期7-11,共5页
提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA)。通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增... 提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA)。通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增加种群的多样性。这种生成新个体的方法结合非劣分层与截断选择机制,可以很好地逼近多目标问题的Pareto前沿。同时,在进行截断选择时,每次只删除一个排挤距离小的个体,之后重新估算个体的排挤距离,以获得分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。用该算法对8个较难的测试问题进行了优化计算,获得的非劣解集与NSGA-II算法得到的相比,非劣解集的质量更高,分布更为均匀。计算结果说明RCMBOA是一种有效、鲁棒的多目标优化算法。 展开更多
关键词 实数编码多目标贝叶斯优化算法 决策树 概率模型
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贝叶斯优化算法的选择策略分析 被引量:2
11
作者 江敏 陈一民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第1期266-269,共4页
针对贝叶斯优化算法的选择策略问题,对变量无关,双变量相关,多变量相关等3类典型函数分别用锦标赛选择、截断选择和比例选择以及自适应比例选择进行了实验。建立了相应的贝叶斯网络概率模型,并分析指出锦标赛选择策略能有效保持样本的... 针对贝叶斯优化算法的选择策略问题,对变量无关,双变量相关,多变量相关等3类典型函数分别用锦标赛选择、截断选择和比例选择以及自适应比例选择进行了实验。建立了相应的贝叶斯网络概率模型,并分析指出锦标赛选择策略能有效保持样本的多样性,并能建立起准确的网络模型。与比例选择策略和截断选择策略相比较,该选择策略更适用于贝叶斯优化算法。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 锦标赛选择 截断选择 比例选择 自适应比例选择
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Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法
12
作者 钟小平 李为吉 唐伟 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期321-326,共6页
提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法:Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法(PSRCMBOA)。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以... 提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法:Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法(PSRCMBOA)。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以增加种群的多样性,提高算法的搜索能力。这种生成新个体的方法结合基于强度值的适应度计算方式以及截断选择机制,可以获得很好地逼近多目标问题的Pareto前沿,且分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。文中用3个较难的测试问题验证该算法的性能,并将其应用于Clipper飞船返回舱的气动布局多目标优化设计。PSRCMBOA对3个测试问题找到了很贴近Pareto前沿的非劣解集。对于Clipper飞船返回舱,算法获得了分布较宽且均匀的非劣解集。分析发现,为获得高升阻比,返回舱球头半径应选择在0.155-0.165 m之间、前锥半锥角应选择在20°左右、头锥底到返回舱底部的距离可选择在3.6-4.4 m之间、柱段长可在1.2-1.5 m之间。优化结果表明,该算法能够获得高质量的非劣解集,是一种有效的多目标优化算法,能够用于对复杂的工程问题进行优化设计。 展开更多
关键词 实数编码多目标贝叶斯优化算法 决策树 Pareto强度值 气动布局优化设计
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基于贝叶斯优化算法的脸面特征向量子集选择
13
作者 郭卫锋 林亚平 罗光平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第12期162-163,194,共3页
Eigenvector subset selection is the key to face recognition. In this paper ,we propose ESS-BOA, a newrandomized, population-based evolutionary algorithm which deals with the Eigenvector Subset Selection (ESS)prob-lem ... Eigenvector subset selection is the key to face recognition. In this paper ,we propose ESS-BOA, a newrandomized, population-based evolutionary algorithm which deals with the Eigenvector Subset Selection (ESS)prob-lem on face recognition application. In ESS-BOA ,the ESS problem, stated as a search problem ,uses the BayesianOptimization Algorithm (BOA) as searching engine and the distance degree as the object function to select eigenvec-tor. Experimental results show that ESS-BOA outperforms the traditional the eigenface selection algorithm. 展开更多
关键词 人脸识别 脸面特征向量子集选择 贝叶斯优化算法 图像分析 图像理解 计算机
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一种环境辨识记忆动态贝叶斯优化算法
14
作者 彭星光 高晓光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第34期4-6,共3页
为了使贝叶斯优化算法(BOA)具有动态优化能力,提出了基于环境辨识的记忆策略(EIMS)。该策略利用概率模型对优良解的描述能力,简化了记忆管理过程并减少了记忆所占内存空间。设计了最优个体+采用平均的环境辨识算法。实验结果表明,通过... 为了使贝叶斯优化算法(BOA)具有动态优化能力,提出了基于环境辨识的记忆策略(EIMS)。该策略利用概率模型对优良解的描述能力,简化了记忆管理过程并减少了记忆所占内存空间。设计了最优个体+采用平均的环境辨识算法。实验结果表明,通过对历史信息的记忆和利用,EIMS能够使BOA有效求解动态优化问题,算法的性能在循环、循环+噪声以及随机动态环境下均显著优于重启式BOA。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 概率模型 环境辨识 动态优化问题
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基于贝叶斯优化算法的新安江模型参数优化及应用 被引量:11
15
作者 周闫明 石朋 +4 位作者 瞿思敏 陈学秋 薛丰 谢志刚 李漫漫 《水电能源科学》 北大核心 2019年第5期6-9,127,共5页
鉴于参数优化是保证水文模型预报效果的重要途径,以息县流域为例,采用贝叶斯优化算法对新安江模型参数进行优化,并与遗传算法进行比较。结果表明,在息县流域日径流预报问题上,贝叶斯优化算法相比遗传算法效率提升显著,精度略优于遗传算... 鉴于参数优化是保证水文模型预报效果的重要途径,以息县流域为例,采用贝叶斯优化算法对新安江模型参数进行优化,并与遗传算法进行比较。结果表明,在息县流域日径流预报问题上,贝叶斯优化算法相比遗传算法效率提升显著,精度略优于遗传算法,非常适用于解决新安江模型参数优化问题。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 新安江模型 参数优化 息县流域
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结合贝叶斯优化和时域卷积网络的海面微弱信号检测方法
16
作者 周星 行鸿彦 叶如 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期55-63,共9页
针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(P... 针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)评估优化算法的效果,将预测误差信号进行傅里叶变换,在频域分析检测性能。采用IPIX雷达数据集进行实验,结果表明,该方法能够从误差频谱中有效检测出海面微弱信号并适用于不同海情,实测海杂波在HH和VV极化下的平均均方误差分别为2.28×10^(-4)和2.32×10^(-4),相比于现有方法具有更高的预测精度,增强了海面微弱信号的可检测性。 展开更多
关键词 海杂波 相空间重构 贝叶斯优化算法 时域卷积网络
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基于贝叶斯优化构建DBN结构优化算法 被引量:3
17
作者 肖秦琨 高嵩 高晓光 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1732-1737,共6页
针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BOA)的DBN结构寻优算法。首先,从传统进化优化机制的基本理论和基本操作入手,刻划了基于概率模型进化算法的基本思想。其次,通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引... 针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BOA)的DBN结构寻优算法。首先,从传统进化优化机制的基本理论和基本操作入手,刻划了基于概率模型进化算法的基本思想。其次,通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出了DBN结构学习机制,即基于BOA的DBN结构寻优算法。BOA算法的关键是根据优良解集学习得到DBN,以及根据DBN推理生成新个体,前者更为重要,依据基于贪婪机理的遗传算法解决动态网络学习,再应用DBN前向模拟完成后一步。仿真结果表明了该算法的可行性。 展开更多
关键词 动态贝叶斯网络 贝叶斯优化算法 结构学习 遗传算法 前行模拟
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基于贝叶斯算法的天线端到端优化 被引量:7
18
作者 田春明 杨安 +2 位作者 叶乐 李建星 贺雨晨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3413-3419,共7页
在确定天线的拓扑结构以后,通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标,快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上,同时考虑天线的多个优化目标和限制条件,使用贝叶斯优化算法对天线进行... 在确定天线的拓扑结构以后,通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标,快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上,同时考虑天线的多个优化目标和限制条件,使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集,高斯过程估计出目标函数的后验分布,进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证,结果表明,由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系,整个优化过程以端到端的方式实现,与传统的优化方法相比,所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。 展开更多
关键词 天线优化 多目标优化 端到端 贝叶斯优化算法
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基于免疫算法的贝叶斯优化改进算法 被引量:4
19
作者 毕晓君 彭伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2368-2373,共6页
贝叶斯优化算法是将贝叶斯网络模型引入到优化算法中而形成的一种新型的优化算法,它可以有效地避免连锁问题,但计算开销很大。为此,将免疫算法与贝叶斯优化算法相结合,利用免疫算法的导向性变异,对贝叶斯网络产生的解进行变异,从而提高... 贝叶斯优化算法是将贝叶斯网络模型引入到优化算法中而形成的一种新型的优化算法,它可以有效地避免连锁问题,但计算开销很大。为此,将免疫算法与贝叶斯优化算法相结合,利用免疫算法的导向性变异,对贝叶斯网络产生的解进行变异,从而提高种群中个体的适应度,减少贝叶斯网络的构建次数。仿真结果表明,与传统的贝叶斯优化算法相比,基于免疫算法的贝叶斯优化改进算法可以有效地减少计算量,缩短运算时间,并且寻优能力更强,将其应用于图像分割当中,效果较好。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 连锁问题 免疫算法 计算量
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基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测 被引量:3
20
作者 周翼男 崔桂梅 +2 位作者 皮理想 刘伟 王东旭 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第7期33-39,共7页
为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_R... 为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_RBF)、支持向量机(BOA_SVM)终点碳温预测模型对比分析。实验结果表明:BOA_GBDT各项误差指标最小,命中率最高,终点时刻碳含量在±0.01%误差区间内命中率为96.2%;终点温度在±10℃误差区间内命中率为92.1%。贝叶斯优化算法能够显著提升模型性能,更准确地判断转炉炼钢终点碳含量和温度,为吹炼出符合要求的钢水提供较为可靠的依据。 展开更多
关键词 转炉炼钢 贝叶斯优化算法 梯度提升决策树 终点预测
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