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基于RF-AdaBoost算法的配电线路火灾风险预测: 1; 作者田甜王军 +2 位作者宁鑫孙章王鑫《电力科学与技术学报》北大核心 2025年第3期45-51,共7页; 针对山火威胁配电线路稳定运行的问题,建立配电线路火灾风险预测模型具有重要意义,然而山火数据稀缺导致样本不平衡,会影响模型的准确性。为此,首先基于气象、地理、可燃物、社会等影响因子,采用支持向量机,结合代价敏感思想,赋予少数... 展开更多; 关键词配电线路样本不平衡山火风险预测随机森林-自适应增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统设计与试验被引量：6: 2; 作者苏战战李莉 +2 位作者李文军孟繁佳 SIGRIMIS N A 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期339-346,共8页; 为满足温室番茄光环境的自适应调控,设计了基于RF-GSO(随机森林-萤火虫)模型的温室番茄自适应调光系统,实现温室中温度、CO2浓度、光照强度的实时采集,同时通过无线传感网络将信息传输到温室番茄自适应调光系统软件平台上,该平台可动态... 展开更多; 关键词番茄温室自适应调光随机森林-萤火虫算法无线传感网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多种机器学习算法和语音情绪特征的阈下抑郁辨识模型构建: 3; 作者陈梅妹王洋 +3 位作者雷黄伟张斐黄睿娜杨朝阳《南方医科大学学报》北大核心 2025年第4期711-717,共7页; 目的分析阈下抑郁组和正常组的语音情绪特征,并通过6种机器学习算法构建语音识别分类模型,为阈下抑郁辨识提供客观化依据,以提高早期诊断率。方法采集正常组和阈下抑郁组的朗读单词和文本的不同语音数据,每个语音段提取384维语音情绪特... 展开更多; 关键词阈下抑郁识别语音情绪特征机器学习自适应增强算法随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于sCARS-RF算法的高光谱估算土壤有机质含量被引量：25: 4; 作者李冠稳高小红 +1 位作者肖能文肖云飞《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1030-1039,共10页; 针对土壤高光谱数据量大、存在光谱信息冗余和重叠现象,应用稳定竞争性自适应重加权采样策略挑选特征变量,结合偏最小二乘回归和随机森林建立土壤有机质含量估算模型,并与竞争性自适应重加权算法、迭代保留有效信息变量、连续投影算法... 展开更多; 关键词土壤有机质可见-近红外光谱稳定竞争性自适应重加权随机森林湟水流域; 在线阅读下载PDF 职称材料

色彩感知中的脑电信号多域特征选择算法研究被引量：2: 5; 作者李庆薄华《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第8期991-997,共7页; 目前在不同色彩感知中的脑电信号识别方面的研究还不多见,本文提出采用随机森林算法对信号的时域特征和频域特征进行最优组合的方法对不同色彩感知中的脑电信号进行识别。首先采用小波变换,对脑电信号进行7层分解,提取脑电信号在delta、... 展开更多; 关键词脑电信号小波能量偏度峰度随机森林自适应增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

湖滨绿洲棕漠土有机碳含量高光谱估算被引量：3: 6; 作者樊泳灼李新国《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1341-1348,共8页; 以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,利用实测棕漠土有机碳含量与高光谱(350~2 500 nm)数据,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA)筛选棕漠土有机碳含量响应的高光谱特征... 展开更多; 关键词土壤有机碳含量棕漠土高光谱竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA) 随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RF-AdaBoost算法的配电线路火灾风险预测: 1; 作者田甜王军宁鑫孙章王鑫; 机构西华大学电气与电子信息学院国网四川省电力公司电力科学研究院; 出处《电力科学与技术学报》北大核心 2025年第3期45-51,共7页; 基金四川省自然科学基金重点项目(2022NSFSC0025)。; 文摘针对山火威胁配电线路稳定运行的问题,建立配电线路火灾风险预测模型具有重要意义,然而山火数据稀缺导致样本不平衡,会影响模型的准确性。为此,首先基于气象、地理、可燃物、社会等影响因子,采用支持向量机,结合代价敏感思想,赋予少数类样本更大权重;然后采用递归特征消除法选择出有利于少数类分类的特征,在此基础上,构建基于随机森林-自适应增强(random forest-adaptive boosting,RF-AdaBoost)算法的配电线路火灾风险预测模型;最后选取四川省西昌市某10 kV线路走廊区域开展实例验证,采用十折交叉验证并与其他算法进行对比,得出所提算法的召回率提高至76.67%,有效减小了样本不平衡问题对模型性能的影响,降低了山火误判,为线路走廊山火防治提供了依据。; 关键词配电线路样本不平衡山火风险预测随机森林-自适应增强; Keywords distribution line sample imbalance wildfire risk prediction random forest-adaptive boosting; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统设计与试验被引量：6: 2; 作者苏战战李莉李文军孟繁佳 SIGRIMIS N A; 机构中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室雅典农业大学农业工程系; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第B07期339-346,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2016YED0201003) 丽江市科技计划项目(LJGZZ-2018001); 文摘为满足温室番茄光环境的自适应调控,设计了基于RF-GSO(随机森林-萤火虫)模型的温室番茄自适应调光系统,实现温室中温度、CO2浓度、光照强度的实时采集,同时通过无线传感网络将信息传输到温室番茄自适应调光系统软件平台上,该平台可动态显示实时环境参数,并能实现补光灯远程调控。采用RF-GSO算法对温室内番茄理想光照强度进行动态计算,并将其与传感器实测光照强度间的差值作为调控参数,实现温室内番茄光环境的自适应调控。试验结果表明,系统检测的光照强度与温室调光目标值的决定系数R2为0.955,均方根误差为2.168μmol/(m^2·s),系统丢包率为0.417%,说明基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统运行稳定、可靠。; 关键词番茄温室自适应调光随机森林-萤火虫算法无线传感网络; Keywords tomato greenhouse adaptive dimming RF-GSO wireless sensor network; 分类号 S625.51 [农业科学—园艺学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多种机器学习算法和语音情绪特征的阈下抑郁辨识模型构建: 3; 作者陈梅妹王洋雷黄伟张斐黄睿娜杨朝阳; 机构福建中医药大学中医学院福建省中医健康状态辨识重点实验室; 出处《南方医科大学学报》北大核心 2025年第4期711-717,共7页; 基金福建省自然科学基金(2022J01361) 福建中医药大学基础学科提升项目(XJC2023004)。; 文摘目的分析阈下抑郁组和正常组的语音情绪特征,并通过6种机器学习算法构建语音识别分类模型,为阈下抑郁辨识提供客观化依据,以提高早期诊断率。方法采集正常组和阈下抑郁组的朗读单词和文本的不同语音数据,每个语音段提取384维语音情绪特征变量,包括能量特征、梅尔频率倒谱系数、零交叉率特征、声音概率特征、基频特征、差分特征等多个维度。采用递归特征消除方法筛选语音特征变量,然后利用自适应增强算法(AdaBoost)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)、逻辑回归、Lasso回归和支持向量机机器学习算法构建分类模型,并评估模型的性能。为评估模型泛化能力,采用真实世界的语音数据,对最佳阈下抑郁语音识别分类模型进行测试。结果AdaBoost、RF和LDA模型在单词朗读语音测试集上预测准确率为100%、100%和93.3%,展现出高准确率和稳定性;在单词文本语音测试集上,AdaBoost、RF和LDA模型的预测准确率为90%、80%和90%,其余3个算法模型的准确率均小于80%。阈下抑郁语音AdaBoost和RF分类模型对真实世界的朗读单词和文本语音数据的预测准确率仍然可以达到了91.7%和80.6%,86.1%和77.8%。结论通过分析语音情绪特征可以有效地识别阈下抑郁个体,AdaBoost和RF模型在阈下抑郁个体分类方面表现出色,是识别阈下抑郁的有力工具,可以为临床应用和研究提供参考。; 关键词阈下抑郁识别语音情绪特征机器学习自适应增强算法随机森林; Keywords subthreshold depression recognition phonological and emotional characteristics machine learning AdaBoost random forest; 分类号 R749.4 [医药卫生—神经病学与精神病学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于sCARS-RF算法的高光谱估算土壤有机质含量被引量：25: 4; 作者李冠稳高小红肖能文肖云飞; 机构青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室中国环境科学研究院; 出处《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1030-1039,共10页; 基金国家自然科学基金(41550003)资助项目~~; 文摘针对土壤高光谱数据量大、存在光谱信息冗余和重叠现象,应用稳定竞争性自适应重加权采样策略挑选特征变量,结合偏最小二乘回归和随机森林建立土壤有机质含量估算模型,并与竞争性自适应重加权算法、迭代保留有效信息变量、连续投影算法和遗传算法所得结果进行比较。结果显示,5种变量选择算法挑选的特征变量主要分布在1900~2400nm的近红外光谱区域。RF模型的预测效果优于PLSR模型;与PLSR模型相比,RF模型鲁棒性更好,对异常值和噪声的敏感度更低。基于sCARS算法挑选的特征变量建立RF模型,变量数为51个,仅占全波段的2.55%,验证集R^2=0.958,获得的RPD为4.7,能够很好地预测SOM含量。; 关键词土壤有机质可见-近红外光谱稳定竞争性自适应重加权随机森林湟水流域; Keywords soil organic matter Vis-near infrared spectra stabilization competition adaptive reweighted sampling random forest Huangshui River Basin; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S151.9 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名色彩感知中的脑电信号多域特征选择算法研究被引量：2: 5; 作者李庆薄华; 机构上海海事大学信息工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第8期991-997,共7页; 文摘目前在不同色彩感知中的脑电信号识别方面的研究还不多见,本文提出采用随机森林算法对信号的时域特征和频域特征进行最优组合的方法对不同色彩感知中的脑电信号进行识别。首先采用小波变换,对脑电信号进行7层分解,提取脑电信号在delta、theta、alpha和beta节律频带上的小波能量,并结合脑电信号在时域上的统计量偏度和峰度组成特征向量。然后通过基于随机森林的特征选择算法提取最优的特征组合方案,删除冗余的特征量。使用自适应增强算法进行分类识别,识别的平均正确率可达到85.07%。该结果表明使用本文所提出的特征提取与选择方法用于不同色彩感知中的脑电信号识别上是可行的,并且能够取得较好的识别率。; 关键词脑电信号小波能量偏度峰度随机森林自适应增强; Keywords electroencephalograph wavelet energy skewness kurtosis random forest adaptive boosting; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名湖滨绿洲棕漠土有机碳含量高光谱估算被引量：3: 6; 作者樊泳灼李新国; 机构新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆干旱区湖泊环境与资源实验室; 出处《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1341-1348,共8页; 基金新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01A214) 国家自然科学基金项目(41661047)。; 文摘以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,利用实测棕漠土有机碳含量与高光谱(350~2 500 nm)数据,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA)筛选棕漠土有机碳含量响应的高光谱特征波段,分别采用全波段和特征波段结合随机森林(RF)模型构建棕漠土有机碳含量估算模型。结果表明:博斯腾湖湖滨绿洲棕漠土0~50.0 cm土层有机碳含量为1.40~40.92 g/kg,平均值为14.20 g/kg,变异系数为55.54%,呈中等变异水平。CARS、SPA、CARS-SPA等算法筛选出的棕漠土有机碳含量响应特征波段分别为122个、11个和10个。基于CARS-SPA算法筛选出的特征波段数据输入RF模型估算效果最好,验证集检验的决定系数(R^(2))、相对分析误差(RPD)、均方根误差(RMSE)分别为0.85、2.59和2.72 g/kg,该方法能有效减少光谱数据冗余、提高模型估算精度和运行效率。本研究结果为研究区棕漠土有机碳含量的估算提供参考。; 关键词土壤有机碳含量棕漠土高光谱竞争性自适应重加权采样-连续投影算法(CARS-SPA) 随机森林; Keywords soil organic carbon content brown desert soil hyperspectral competitive adaptive reweighted sampling-successive projection algorithm(CARS-SPA) random forest; 分类号 S127 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于RF-AdaBoost算法的配电线路火灾风险预测	田甜王军宁鑫孙章王鑫	《电力科学与技术学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统设计与试验	苏战战李莉李文军孟繁佳 SIGRIMIS N A	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多种机器学习算法和语音情绪特征的阈下抑郁辨识模型构建	陈梅妹王洋雷黄伟张斐黄睿娜杨朝阳	《南方医科大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于sCARS-RF算法的高光谱估算土壤有机质含量	李冠稳高小红肖能文肖云飞	《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	25	在线阅读下载PDF 职称材料
5	色彩感知中的脑电信号多域特征选择算法研究	李庆薄华	《信号处理》 CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	湖滨绿洲棕漠土有机碳含量高光谱估算	樊泳灼李新国	《江苏农业学报》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料