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基于地理探测器和AdaBoost算法的侏罗系煤层顶板富水性评价
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作者 刘杰 施龙青 +2 位作者 高红星 马明 韩进 《煤炭工程》 北大核心 2025年第7期156-164,共9页
为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结... 为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结果表明:砂泥互层数(0.62)、砂岩等效厚度(0.45)、砂岩厚度(0.42)、砂泥比(0.31)及岩性影响指数(0.09)是研究区富水性评价的关键因素。其中砂泥互层数是侏罗系煤层顶板富水性评价的最重要因素,而构造因素对富水性的影响较弱。研究区富水性空间分布特征为:高富水性区域主要位于东北部,中等富水性区域分布在中西部及中东部小部分区域,大部分区域富水性偏低。 展开更多
关键词 富水性评价 地理探测器 adaboost算法 侏罗系煤层 水害防治
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多特征Adaboost算法在多波束点云滤波中的应用
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作者 孟凡修 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期19-23,共5页
为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器... 为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器合并为强分类器,并利用阶段函数确定关键参数阈值。Adaboost算法输出结果的二值性与滤波结果(水深点与非水深点)的属性契合。为验证该算法的自动化程度与分类效率,引入ID3滤波算法在多种地形进行验证分析,实验结果表明,Adaboost算法在多种地形区域存在较好的滤波效果。 展开更多
关键词 多波束点云滤波 adaboost算法 增强决策树 弱分类器 分类阈值 更新权重
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基于类Haar特征与级联AdaBoost算法的防震锤识别 被引量:36
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作者 金立军 闫书佳 刘源 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1806-1809,共4页
提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列... 提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列弱分类器以构成强分类器,最后通过级联的方式将强分类器组成级联AdaBoost分类器进行防震锤的分类识别。以实际的航拍图像作为测试样本进行实验,结果表明,该方法能够在复杂背景中有效地识别出防震锤,为后续的防震锤故障的诊断工作奠定了基础。 展开更多
关键词 类HAAR特征 积分图 级联adaboost分类器 防震锤识别
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基于级联Adaboost的目标检测融合算法 被引量:4
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作者 崔潇潇 姚安邦 +1 位作者 王贵锦 林行刚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期417-424,共8页
单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点.本文提出了一种基于级联Adaboost的"级联-加和"融合算法.融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成,分别利用边界片段特征... 单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点.本文提出了一种基于级联Adaboost的"级联-加和"融合算法.融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成,分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件.级联-加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据.在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点,而且与单一特征的分类器相比,检测性能也有所提高. 展开更多
关键词 目标检测 融合模型 边界片段特征 HAAR特征 级联adaboost
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基于级联结构AdaBoost的入侵检测算法 被引量:1
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作者 游晓黔 黄小红 秦靖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期134-136,共3页
根据级联结构的特征,针对入侵检测问题改进AdaBoost算法。改进的AdaBoost算法对参数求解方法、初始权值和判决阈值都进行调整,使弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对异常样本的识别能力有关。该算法能够有效地降低分类器的误警... 根据级联结构的特征,针对入侵检测问题改进AdaBoost算法。改进的AdaBoost算法对参数求解方法、初始权值和判决阈值都进行调整,使弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对异常样本的识别能力有关。该算法能够有效地降低分类器的误警率,使其更适用于入侵检测,仿真实验证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 入侵检测 改进的adaboost 级联结构
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IRS辅助毫米波多用户系统的级联信道估计 被引量:1
6
作者 李贵勇 于晓娜 高馨雨 《电讯技术》 北大核心 2025年第1期89-95,共7页
在智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助毫米波多用户系统中,针对传统信道估计方案因不完全稀疏性导致性能下降的问题,提出了一种基于多用户公共稀疏结构的3阶段联合估计方案。该方案将基于完全稀疏结构的公共参数作为... 在智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助毫米波多用户系统中,针对传统信道估计方案因不完全稀疏性导致性能下降的问题,提出了一种基于多用户公共稀疏结构的3阶段联合估计方案。该方案将基于完全稀疏结构的公共参数作为先验信息,通过对用户联合估计实现性能提升。第1阶段利用用户对级联信道特定结构的共享性,估计公共参数信息。第2阶段提出一种改进的正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)估计用户独有的参数信息作为联合估计的初始值,还引入对支撑集原子的二次筛选,确保用于估计的支撑集最优。第3阶段基于先验信息和初始值对用户级联信道进行联合估计。仿真结果表明,所提方案较现有结构化稀疏方案可以显著减少冗余导频消耗,并且在相同导频开销下,估计精度最大提高3~4 dB。 展开更多
关键词 智能反射面(IRS) 级联信道估计 正交匹配追踪算法 公共稀疏结构
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基于Adaboost算法的沉积微相自动识别--以陇东气田Q区山西组为例 被引量:4
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作者 黄千玲 赵军龙 +1 位作者 白倩 许鉴源 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期658-666,共9页
在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉... 在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉积微相和测井数据之间建立精确的对应关系。为了充分利用测井资料,提高沉积微相划分的效率,提出一种基于Adaboost算法的沉积微相自动识别方法,为后期气田开发沉积背景及单砂体刻画提供更准确的依据。在研究中,对测井曲线进行优选,并进行预处理,运用数学统计法提取了6个特征参数作为训练的输入集,把沉积微相的类型作为训练的输出结果标签,从已解释的沉积微相数据中选取共1210组作为训练样本,其中组建的训练样本共约968组,组建测试样本242组。研究结果显示,应用该方法的训练效果和测试结果的准确性分别达到96.45%,90.4%,可以验证该方法在陇东气田Q区应用效果较好。 展开更多
关键词 沉积微相 adaboost算法 测井 自动识别 陇东气田
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单相级联整流器开路故障诊断和容错均压空间矢量脉宽调制算法 被引量:2
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作者 徐翊宸 杨双寿 +3 位作者 王悦 杨帆 马兰 舒泽亮 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期4432-4444,共13页
针对单相级联H桥整流器(CHBR)的功率开关器件存在的开路故障问题,研究一种开关管开路故障的快速诊断算法,以及针对开关管开路故障的容错均压空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法。首先,该文分析单相CHBR功率开关管开路故障时电流流通路径的变化... 针对单相级联H桥整流器(CHBR)的功率开关器件存在的开路故障问题,研究一种开关管开路故障的快速诊断算法,以及针对开关管开路故障的容错均压空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法。首先,该文分析单相CHBR功率开关管开路故障时电流流通路径的变化,建立电流误差变化率的分析模型,并提出一种基于电流误差变化率的快速诊断算法。该算法可以快速且准确地定位到故障开关管,且易于在程序中实现。其次,该文提出一种故障容错均压SVPWM算法,该算法在开关管开路故障时利用冗余矢量和冗余开关状态可以使系统在发生故障时仍然可以正常运行,并且各模块间的直流电压也能保持均衡。最后,通过仿真和实验验证了该文所提算法的可行性。 展开更多
关键词 单相级联H桥整流器 开路故障 在线诊断 空间电压矢量调制 容错算法
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基于变论域模糊PID算法的锂电池组级联式均衡控制 被引量:1
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作者 吴文进 吴晶 +2 位作者 郭海婷 查申龙 苏建徽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期137-144,共8页
为了解决锂电池组在长期使用过程中串联单体电池之间电压存在不一致的问题,提出了一种基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统。该系统采用级联式双向Cuk均衡电路实现了不相邻电池之间的均衡,采用变论域模糊PID算法提高了电... 为了解决锂电池组在长期使用过程中串联单体电池之间电压存在不一致的问题,提出了一种基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统。该系统采用级联式双向Cuk均衡电路实现了不相邻电池之间的均衡,采用变论域模糊PID算法提高了电池电压的均衡速度。为了验证该系统的可行性与优越性,在MATLAB/Simulink中设计了传统双向Cuk均衡电路和级联式双向Cuk均衡电路仿真模型,模糊PID算法和变论域模糊PID算法控制下的仿真实验结果对比表明,基于变论域模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间比未加控制算法的传统双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了64.29%;比未加控制算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了50.82%;比基于模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了14.29%。系列仿真实验结果对比分析验证了基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统可以提高电池的电压均衡速率。 展开更多
关键词 锂电池组 级联式双向Cuk电路 变论域模糊PID算法 均衡时间
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一种可用于肝癌呼气信号鉴别的改进AdaBoost级联分类器
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作者 郝丽俊 朱耿 +1 位作者 黄钢 严加勇 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期162-172,共11页
为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率,本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器,并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先,对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集,先后利用不同的机器学习算法,采... 为了降低呼气检测技术在肝癌筛查中的漏诊率,本研究设计一种改进的AdaBoost级联分类器,并将其应用于鉴别健康志愿者和肝癌患者的呼气信号。首先,对训练样本进行自助划分获得一组训练子集。基于该训练子集,先后利用不同的机器学习算法,采用K折交叉训练和投票法得到多个子分类器;接着,将多个子分类器加权组合得到一个改进的AdaBoost分类器;然后,再次自助划分训练样本,以新的训练子集训练得到另一个AdaBoost分类器;最后,将两个AdaBoost分类器串联形成级联分类器。测试样本送入该级联分类器后,按照级联规则,潜在的异常样本将被反复筛查。以电子鼻采集到的120名志愿者的呼气信号的Relief优化特征集为训练样本,构建改进AdaBoost级联分类器,并对40例测试样本进行鉴别。结果表明,该级联分类器可有效区分出测试组中的肝癌患者和健康人的呼气信号,平均敏感性为93.42%,明显优于传统AdaBoost级联分类器,漏诊率显著降低。此外,该级联分类器的稳定性较好,精度的变异系数仅为3.95%。可见,改进AdaBoost级联分类器可有效提升分类器对肝癌呼气信号的检测能力,对实现基于呼气检测的肝癌无创普及性筛查技术的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 肝癌呼气法检测 adaboost级联分类器 漏诊率 变异系数 Relief优化特征集
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基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解方法 被引量:1
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作者 白星振 康家豪 +2 位作者 尚继伟 郝春蕾 王雪梅 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期102-111,共10页
深度学习被广泛应用于非侵入式负荷分解中,其分解精度高但存在网络结构复杂、训练过程极度耗时等问题,并且对计算资源有一定要求,难以与嵌入式设备集成使用。对此,面向低频数据,提出一种基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解... 深度学习被广泛应用于非侵入式负荷分解中,其分解精度高但存在网络结构复杂、训练过程极度耗时等问题,并且对计算资源有一定要求,难以与嵌入式设备集成使用。对此,面向低频数据,提出一种基于级联宽度学习与麻雀算法的非侵入式负荷分解方法。首先,改进宽度学习特征节点的连接方式,构建各目标设备的级联宽度学习负荷分解网络。然后,通过麻雀搜索算法确定各目标设备分解网络的最优特征节点和增强节点数,实现负荷的高效分解。最后,基于实际数据集UK-DALE进行了仿真实验,通过与常用的非侵入式负荷分解方法进行比较,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 非侵入式 负荷分解 宽度学习 麻雀算法 特征节点级联
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基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测 被引量:11
12
作者 降爱莲 杨兴彤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第7期2547-2550,2565,共5页
针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗... 针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗口作为候选区域并利用类Haar矩形特征进行特征提取,通过AdaBoost-SVM级联分类器进行分类。实验结果表明AdaBoost-SVM级联分类器的分类器准确率达到99.5%,误报率低于0.05%,优于AdaBoost级联分类器,训练时间要远远小于SVM分类器。 展开更多
关键词 adaboost级联算法 支持向量机算法 行人检测 类Haar矩形特征 分类器
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基于级联回声状态网络的氢燃料电池剩余使用寿命预测
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作者 潘诗媛 华志广 +2 位作者 王光伟 赵冬冬 窦满峰 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第12期4718-4727,I0015,共11页
该文针对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)长期预测过程中预测精度低的问题,提出一种改进型回声状态网络(echo state network,ESN)结构以实现PEMFC输出电压的精... 该文针对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)长期预测过程中预测精度低的问题,提出一种改进型回声状态网络(echo state network,ESN)结构以实现PEMFC输出电压的精准预测。采用多个蓄水池构建一种级联型回声状态网络(cascade echo state network,CasESN)结构,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化CasESN网络结构参数,并基于优化后的CasESN实现PEMFC输出电压在未来数百个小时区间内的长期预测。在稳态和准动态数据集下分别对所提出的CasESN网络结构进行测试并与经典ESN进行量化比较。稳态和准动态数据集的训练时长分别为700和750 h时,2CasESN比单个ESN的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低11.94%和23.67%。结果表明,级联型ESN结构能够在一定程度上提高PEMFC寿命预测精度。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 寿命预测 遗传算法 回声状态网络 级联结构
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基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测
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作者 梁智凯 张志超 +1 位作者 胡蓝 庞秋 《材料工程》 北大核心 2025年第4期23-34,共12页
单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量... 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量、进给速度和自转速度等参数对最大成形深度的影响。根据实验结果搭建基于Adaboost算法的回归模型,对6061铝合金薄板在100 mm成形直径下的成形深度进行预测。结果表明:单因素对最大成形深度的影响由大到小分别为:厚度、层进量、角度量、进给速度、自转速度,且在最快成形速度下获得的最大成形角度为70°,板料厚度为1 mm,层进量为0.2 mm,进给速度为2000 mm/min,自转速度为2000 r/min。此外,依据正交实验创建的回归模型具有高准确度,与Abaqus仿真结果及实际实验结果均对应,4组测试与仿真最大误差为4.24%,与实际成形最大误差值为-2.45%。 展开更多
关键词 单点增量成形 工艺参数 6061铝合金 adaboost算法 回归模型
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基于改进型粒子群优化算法的非对称级联开关电容多电平逆变器
15
作者 张枫鑫 叶远茂 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期51-59,共9页
针对粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法在应用到逆变器的特定谐波、消除脉宽调制SHEPWM(vselective harmonic elimination pulse-width modulation)所存在的全局搜索能力差、且容易陷入局部最优等问题,提出1种改进型PSO... 针对粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法在应用到逆变器的特定谐波、消除脉宽调制SHEPWM(vselective harmonic elimination pulse-width modulation)所存在的全局搜索能力差、且容易陷入局部最优等问题,提出1种改进型PSO。通过在搜索过程中引入遗传算法中的垂直交叉运算,以及采用精英保留策略来提高算法的全局搜索能力、局部搜索能力和保留优秀的个体,由此提高开关角精确度,改善SHEPWM的性能。使用所提算法对新型非对称级联开关电容多电平逆变器的SHEPWM非线性超越方程进行求解,解决了传统数值法对初值依赖性高及传统PSO求解开关角精确度低等问题。仿真及实验结果验证了所提拓扑结构的可行性和所提算法应用到SHEPWM中的有效性。 展开更多
关键词 开关电容 多电平逆变器 非对称级联 特定谐波消除脉宽调制 改进型粒子群优化算法
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基于WOA-BP-AdaBoost的爆破振动速度预测模型研究
16
作者 刘金山 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期170-178,共9页
爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和... 爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和阈值和AdaBoost算法对BP神经网络进行集成学习的方案,构建了基于WOA-BP-AdaBoost爆破振动速度预测模型。研究结果表明:与GWO-BP、SSA-BP、WOA-BP神经网络预测模型相比,该预测模型的R 2最大为0.98。与WOA-BP预测模型相比,WOA-BP-AdaBoost预测模型的S RMSE、S MAE分别降低了42.35%、32.1%,说明引入AdaBoost算法对BP神经网络集成学习,可进一步提升WOA-BP模型的预测精度和稳定性,为爆破振动速度预测提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 爆破振动速度 WOA BP神经网络 adaboost算法
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Boosting家族AdaBoost系列代表算法 被引量:27
17
作者 涂承胜 刁力力 +1 位作者 鲁明羽 陆玉昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第3期30-34,145,共6页
Boosting is one of the most representational ensemble prediction methods. It can be divided into two se-ries: Boost-by-majority and Adaboost. This paper briefly introduces the research status of Boosting and one of it... Boosting is one of the most representational ensemble prediction methods. It can be divided into two se-ries: Boost-by-majority and Adaboost. This paper briefly introduces the research status of Boosting and one of its seri-als-AdaBoost,analyzes the typical algorithms of AdaBoost. 展开更多
关键词 BOOSTING adaboost.R算法 adaboost.oc算法 学习算法 adaboost算法
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基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测 被引量:19
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作者 马慧琴 黄文江 +6 位作者 景元书 董莹莹 张竞成 聂臣巍 唐翠翠 赵晋陵 黄林生 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期162-169,共8页
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis... 除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。 展开更多
关键词 病害 遥感 监测 小麦 mRMR算法 adaboost方法
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一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法 被引量:87
19
作者 文学志 方巍 郑钰辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1121-1126,共6页
提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所... 提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 车辆识别 类HAAR特征 adaboost算法
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改进的基于AdaBoost算法的人脸检测方法 被引量:14
20
作者 熊盛武 宗欣露 朱国锋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期298-300,共3页
针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法。该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当... 针对传统AdaBoost算法的不足,分析了训练过程中出现的退化问题及样本权重扭曲的现象,并提出了解决这一问题的有效方法。该方法对样本权重的更新规则进行了适当的调整,即为每一轮循环设定一个权重更新阈值,根据样本是否被错误分类以及当前权重是否大于该阈值来更新样本权重,从而限制了困难样本权重的过分增大。使用该方法训练级联人脸检测器,试验结果表明,该方法较好地解决了传统AdaBoost算法所出现的退化问题,在保证检测率的同时降低了误检率。 展开更多
关键词 adaboost 人脸检测 权重调整 退化 级联分类器
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