机器学习AdaBoost.M2算法在砂砾岩流体识别中的应用 被引量：8

1

作者 陈钢花 梁莎莎 +3 位作者 王军 祗淑华 诸葛月英 刘有基 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1357-1362,I0013,共7页

由于砾石成分复杂、孔隙结构多样、非均质性强,流体对测井响应的影响远小于岩石骨架,导致常规测井技术识别砂砾岩中的流体比较困难。为此,提出将机器学习AdaBoost.M2算法运用于砂砾岩流体识别中。应用该算法,结合试油、试采资料,将K类... 由于砾石成分复杂、孔隙结构多样、非均质性强,流体对测井响应的影响远小于岩石骨架,导致常规测井技术识别砂砾岩中的流体比较困难。为此,提出将机器学习AdaBoost.M2算法运用于砂砾岩流体识别中。应用该算法,结合试油、试采资料,将K类多流体类型拆解为K-1个二分类问题,通过多轮迭代得到样本分布,然后调用决策树算法作为弱学习算法自动得到分类器h_t进行判别。将该方法应用于A研究区砂砾岩流体识别中,样本回判准确率为95%,测试准确率达91.5%,证明了该方法的适用性,为常规测井识别砂砾岩流体性质提供了新的方法,对油气开采具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 机器学习 adaboost.m2算法 砂砾岩 流体识别

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基于改进AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法 被引量：2

2

作者 王沛 刘春辉 张多纳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2089-2098,共10页

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训... 针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变,并使算法更迅速地关注到难分类样本,提高了弱分类器综合性能,降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题,提出随机特征裁剪方法,使算法避免过度关注异常特征,降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响,提升了算法的泛化能力,并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题,选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明:相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络(CLDNN)算法,改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%,相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法,测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。 展开更多

关键词 adaboost.m2算法 深度学习 调制分类 样本权重 过拟合

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基于AdaBoost.M2和神经模糊系统的植物识别算法 被引量：3

3

作者 雷建椿 何金国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期960-964,共5页

为提高传统神经模糊系统(NFS)在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力,提出了Ada Boost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合,然后将新NFS与Ada Boost.M2结合得到Ada Boost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明:... 为提高传统神经模糊系统(NFS)在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力,提出了Ada Boost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合,然后将新NFS与Ada Boost.M2结合得到Ada Boost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明:新模型与单个NFS相比,识别率增加了3.33个百分点;与线性支持向量机(SVM)相比,识别率增加了1.11个百分点;与Softmax相比,识别率增加了3.33个百分点。根据敏感性和特异性分析可知,所提模型对于线性不可分数据分类效果比对线性可分数据分类效果好;同时,由于Ada Boost.M2的改进,使得所提算法在植物识别领域具备快速成型和高泛化能力。 展开更多

关键词 adaboost.m2 神经模糊系统 植物识别 支持向量机

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基于改进核极限学习机和集成算法的脱硫出口SO_(2)浓度预测

4

作者 闫浩思 赵文杰 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期108-117,共10页

脱硫出口SO_(2)浓度的准确预测对实现脱硫系统经济运行具有重要意义,针对脱硫出口SO_(2)浓度影响因素众多,难以准确预测这一问题,提出了基于龙格库塔优化的核极限学习机(KELM)和改进AdaBoost集成算法相结合的预测模型。首先采用核极限... 脱硫出口SO_(2)浓度的准确预测对实现脱硫系统经济运行具有重要意义,针对脱硫出口SO_(2)浓度影响因素众多,难以准确预测这一问题,提出了基于龙格库塔优化的核极限学习机(KELM)和改进AdaBoost集成算法相结合的预测模型。首先采用核极限学习机作为弱预测器,利用AdaBoost集成算法组合构建强预测器,通过调整脱硫系统不同工况下运行数据权重,建立了一种基于AdaBoost集成算法的出口SO_(2)浓度预测模型。为进一步提升模型学习性能和预测精度,通过引入惩罚系数和先验知识参数改进AdaBoost算法的损失函数,运用龙格库塔算法对KELM的正则系数C和核参数S进行寻优,克服初始参数设置对模型稳定性和预测精度的影响。最后利用电厂运行数据进行仿真实验,结果表明,所建立的出口SO_(2)浓度集成模型预测性能优越、准确度高,能够为脱硫系统优化控制提供技术支持。 展开更多

关键词 核极限学习机 adaboost集成学习 龙格库塔算法 脱硫出口SO_(2)浓度 预测模型

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基于Alpha Shapes轮廓点云识别算法的洞室表面形变区域提取方法 被引量：1

5

作者 张雨婷 郑德华 李思远 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期181-190,共10页

针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取... 针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取到的两期洞室表面点云数据进行配准,采用改进的Alpha Shapes算法识别洞室表面外轮廓点云.获得的两期洞室表面外轮廓点云经精配准后,再采用M3C2算法进行各点变形值计算,最后进行距离聚类提取连续形变区域.实验结果表明:该方法能够有效剔除点云中细小沟壑处的点及受到混合像元影响的点,在洞室截面到扫描仪距离10 m的范围内,两期点云剔除率分别为14.17%及13.52%,在70 m范围内,分别为6.25%及6.42%;该方法能够准确高效地提取出2倍配准误差以上的洞室表面形变区域. 展开更多

关键词 洞室变形监测 轮廓点云识别 Alpha Shapes算法 m3C2算法

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基于逐步搜索EMS算法的M2PL模型潜变量选择

6

作者 尚来旭 徐平峰 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期45-51,共7页

介绍了基于期望模型选择(EMS)算法的多维双参数Logistic(M2PL)模型的潜变量选择方法,并采用逐步搜索的方式对模型选择(MS)步的计算做出了改进.与传统的MS步相比,改进方法计算的子模型个数更少,能够有效提升计算效率.模拟比较显示,改进... 介绍了基于期望模型选择(EMS)算法的多维双参数Logistic(M2PL)模型的潜变量选择方法,并采用逐步搜索的方式对模型选择(MS)步的计算做出了改进.与传统的MS步相比,改进方法计算的子模型个数更少,能够有效提升计算效率.模拟比较显示,改进方法用时更短,且在潜变量选择和参数估计方面具有良好的表现. 展开更多

关键词 m2PL模型 潜变量选择 EmS算法 逐步搜索

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基于M2M技术的矿区环境监测平台研究 被引量：2

7

作者 张开生 陈明泽 《工矿自动化》 北大核心 2013年第1期63-67,共5页

为了有效监控矿区环境状况,预防安全事故的发生,介绍了一种基于M2M技术的矿区环境监测平台的设计方案。该平台采用M2M技术对矿区温湿度、瓦斯体积分数、土壤压力等环境数据进行监测,并采用RSSI算法实现矿区人员定位功能;采用最小二乘法... 为了有效监控矿区环境状况,预防安全事故的发生,介绍了一种基于M2M技术的矿区环境监测平台的设计方案。该平台采用M2M技术对矿区温湿度、瓦斯体积分数、土壤压力等环境数据进行监测,并采用RSSI算法实现矿区人员定位功能;采用最小二乘法对各环境监测数据进行曲线拟合处理后在上位机监控界面进行实时显示。实验结果表明,该平台运行良好,通信正常,且经拟合处理后的环境监测数据曲线更光滑,大大减小了数据误差。 展开更多

关键词 矿区环境监测 人员定位 物联网 m2m RSSI算法 最小二乘法 曲线拟合

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复映射z←()^(-a)+c(a≥2)的广义M集及其对称周期检测法 被引量：3

8

作者 谭建荣 程锦 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期666-674,共9页

研究了指数为负实数的非解析复映射()()2+-aaczz的广义Mandelbrot集.分析和证明了a取不同值时该映射的广义M集所具有的性质,严格地给出了a为正整数时复映射周期1轨道稳定区域边界的参数方程.提出了对称周期检测法,根据各参数点的周期值... 研究了指数为负实数的非解析复映射()()2+-aaczz的广义Mandelbrot集.分析和证明了a取不同值时该映射的广义M集所具有的性质,严格地给出了a为正整数时复映射周期1轨道稳定区域边界的参数方程.提出了对称周期检测法,根据各参数点的周期值对M集进行着色,并充分利用M集的对称性来减少绘制过程中计算周期时所需要的迭代运算.实验结果表明,新算法在获得高质量M分形图的同时具有较高的绘制速度.进一步地,新算法可以推广到其他M(Mandelbrot)集和J(Julia)集的绘制. 展开更多

关键词 复映射z←(z^-)^-a+c(a≥2) 广义m集 对称周期检测法 计算机辅助设计 非解析复映射 逃逸时间算法 对称计算区域

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基于EM算法的有限维混合分布参数估计研究 被引量：3

9

作者 全星澄 李巍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第12期25-29,共5页

文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布... 文章探讨有限维混合分布参数估计的程,快速得出混合EM算法,总结出有限维混合分布参数估计的高斯分布、混合指数分布参数估计的EM算法期望、方差迭代表示。跳过繁琐的推导过EM算法,并将其用于M2供应量同比增长分布和大变动时间间隔分布建模中。结果表明:采用三维混合高斯分布描述单一指数分布刻画M2供应量同比增长分布、采用M2供应量大变动时间间隔分布是合理的。 展开更多

关键词 有限维混合分布 Em算法 参数估计 m2

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时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计 被引量：1

10

作者 李涛 许华 蒋磊 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第5期70-73,共4页

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于 EM(Expectation-Maximization)算法的改进 M2M4-EM 算法。利用 EM 算法的迭代期望值最大化思想,推导了 SIMO 信道下 EM 算法的闭式解。为进一步... 针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于 EM(Expectation-Maximization)算法的改进 M2M4-EM 算法。利用 EM 算法的迭代期望值最大化思想,推导了 SIMO 信道下 EM 算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对 EM 算法进行初始化。仿真结果表明, M2M4-EM 算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 时变平坦衰落 SImO信道 信噪比盲估计 Em算法 m2m4算法

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一类均衡市场占有率的算法研究 被引量：1

11

作者 白先春 仪垂林 《预测》 CSSCI 2002年第1期76-78,65,共4页

本文讨论了不动点算法中基于K2 (m)剖分的变维数算法 ,并由此算法探讨了一类均衡市场占有率的计算问题。

关键词 单纯形 K2(m)剖分 变维数算法 一类均衡市场 市场占有率

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用于格式转换的相位相关分级运动补偿算法

12

作者 吕越峰 周军 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第3期268-272,共5页

提出一种基于分级架构的相位相关的混合算法。首先通过求出目标帧和参考帧分块的频域相关得到全局的运动信息 ,再以多分辨率的分级矢量校正算法产生一致运动矢量场。在诸如周期重复画面等视频的预测中 ,相位相关法能够准确预测传统块匹... 提出一种基于分级架构的相位相关的混合算法。首先通过求出目标帧和参考帧分块的频域相关得到全局的运动信息 ,再以多分辨率的分级矢量校正算法产生一致运动矢量场。在诸如周期重复画面等视频的预测中 ,相位相关法能够准确预测传统块匹配搜索算法无法做到的全局运动。实现了准确估计和计算复杂度的良好平衡。实验结果表明 ,这种方法对提高预测图像信噪比和主观评价质量 ,产生用于格式转换的运动预测有显著效果。 展开更多

关键词 分级架构 相位相关 运动补偿算法 视频格式转换 分级块匹配法 m2SE 多媒体图象处理

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基于多Agent强化学习的流水线维护策略 被引量：5

13

作者 王潇 王红卫 祁超 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期702-708,共7页

在生产过程中,设备状态的衰变会影响产品质量,尽管设备仍能运行,但其成品率水平逐渐下降.针对由两台具有衰变质量状态的设备和一个库存缓冲组成的2M1B流水线系统,研究衰变设备的预防维护策略.每台设备可视为一个Agent,其预防维护问题被... 在生产过程中,设备状态的衰变会影响产品质量,尽管设备仍能运行,但其成品率水平逐渐下降.针对由两台具有衰变质量状态的设备和一个库存缓冲组成的2M1B流水线系统,研究衰变设备的预防维护策略.每台设备可视为一个Agent,其预防维护问题被描述成半马氏决策过程模型,并与另一台设备的维护模型相关.以考虑系统全局即时成本为前提,提出了一种分布式的多Agent强化学习方法,获得两台设备在缓冲库存水平下的维护策略.学习所得的维护策略是典型的控制限型形式,即对于给定库存水平,当设备衰变至等于或劣于其相应的控制极限状态时,便触发维护行动. 展开更多

关键词 预防维护 2m1B流水线 多Agent强化学习算法 半马氏决策过程 衰变的质量状态

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基于集成学习的碳酸盐岩储集体类型划分——以塔河油田T615井组为例 被引量：8

14

作者 蓝茜茜 张逸伦 +2 位作者 康志宏 徐嘉宏 孟顺 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第18期7231-7238,共8页

由于碳酸盐岩储层非均质性强、储集空间复杂多变、测井响应特征模糊,导致仅利用常规测井解释方法无法准确划分储集体类型。因此,将集成学习技术引入,以多种资料建立的测井响应模式为基础,提出一种结合Boosting和Bagging集成策略的改进... 由于碳酸盐岩储层非均质性强、储集空间复杂多变、测井响应特征模糊,导致仅利用常规测井解释方法无法准确划分储集体类型。因此,将集成学习技术引入,以多种资料建立的测井响应模式为基础,提出一种结合Boosting和Bagging集成策略的改进方法应用于碳酸盐岩储集体类型划分中。采用AdaBoost.M2算法,以机器学习中的支持向量机、决策树、浅层神经网络为基分类器构建3个强学习器,并结合Bagging并行策略进行组合优化,得到储集体类型的最终划分结果。将该方法应用于塔河油田碳酸盐岩储层T615井组,结果表明:相较其他单分类器和基于同质基分类器的强分类器,本文方法的综合分类正确率最高,达92.3%,且对该井组的4类储集体的分类正确率均保持在90.0%左右,分类结果满足实际测井资料解释的精度要求,展现了集成学习技术在碳酸盐岩储集体类型划分中良好的应用效果。 展开更多

关键词 碳酸盐岩储集体 集成学习 adaboost.m2 分类器耦合 塔河油田 T615井组

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基于集成学习的HVDC输电线路雷击故障识别方法 被引量：14

15

作者 陈雷 吴浩 +1 位作者 李栋 杨玉萍 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期102-110,共9页

针对雷击引起的暂态高频分量易造成高压直流输电线路保护误动作的问题,通过PSCAD软件建立了高压直流输电线路的雷击故障模型。首先分析不同故障情况下的暂态过程,利用小波包算法分解重构得到电压突变量的不同频段瞬时能量信号。然后计... 针对雷击引起的暂态高频分量易造成高压直流输电线路保护误动作的问题,通过PSCAD软件建立了高压直流输电线路的雷击故障模型。首先分析不同故障情况下的暂态过程,利用小波包算法分解重构得到电压突变量的不同频段瞬时能量信号。然后计算各频段瞬时能量信号的波动指数组成雷击故障特征样本集。最后结合鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)和集成学习(Adaboost.M2)建立WOA-Adaboost.M2模型,并利用雷击故障特征样本集对WOA-Adaboost.M2模型进行训练和测试。仿真结果表明:该方法能在不同故障距离和不同雷电流幅值下准确识别雷击干扰、雷击正极故障、雷击双极故障和普通接地故障,受故障距离、过渡电阻和雷电流幅值等因素影响较小。 展开更多

关键词 高压直流输电 雷击干扰 小波包分解 鲸鱼优化算法 adaboost.m2

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基于trace特征的ISAR像空间目标识别 被引量：7

16

作者 杨虹 张雅声 徐灿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期431-441,共11页

论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性... 论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性;然后仅对最长轴所在局部区域进行Trace变换生成空间目标ISAR像的局部trace矩阵,使得所提trace特征满足低维要求;再将trace矩阵每一列向量进行移位对准操作以消除ISAR像平移对识别带来的影响并将其作为空间目标识别的特征向量;最后在特征空间内以最小欧氏距离作为不相似度,采用集成分类器AdaBoost.M2-KNN完成了5类空间目标的分类识别.通过5类空间目标的ISAR数据对该方法进行目标识别验证,并与现有的几种ISAR像特征提取方法进行了对比.结果表明论文所提算法可行有效,可以明显地提高识别率. 展开更多

关键词 Trace变换 ISAR像 集成分类器adaboost.m2-KNN

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人脸识别在远程智能监控系统中的研究与实现 被引量：15

17

作者 安海平 马行 +1 位作者 穆春阳 尹诚 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期176-179,共4页

文中设计一种远程智能视频监控系统,通过加入人脸识别技术,对视频中感兴趣的人脸进行提取并识别。考虑到使用便利性以及成本节约,系统采用嵌入式微处理器平台,并使用Linux作为操作系统。在底层利用V4L2来驱动摄像头输入,利用TCP/IP网络... 文中设计一种远程智能视频监控系统,通过加入人脸识别技术,对视频中感兴趣的人脸进行提取并识别。考虑到使用便利性以及成本节约,系统采用嵌入式微处理器平台,并使用Linux作为操作系统。在底层利用V4L2来驱动摄像头输入,利用TCP/IP网络通信协议进行传输。系统采用的是B/S架构,通过浏览器的形式可以查看实时视频监控画面。为了改进普通视频监控的局限性,加入人脸识别技术使其可以自主地筛选出视频中出现人员的信息。采用Adaboost算法检测出人脸,然后通过训练人脸模型库,利用LBP算法对检测出的人脸进行识别。传统的被动视频监控系统存在视频数据利用率不高、资源浪费、增加人工成本等问题。与之相比,基于人脸识别的视频监控系统能够主动地识别视频中人员信息,保存识别的人脸数据,用户可以方便查看视频中出现的人员信息,有着较好的实用性。 展开更多

关键词 人脸识别 智能监控系统 视频监控 V4L2 B/S架构 adaboost算法

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运行温度对智能电能表内置电池使用寿命影响 被引量：4

18

作者 武超飞 吴跃斌 +2 位作者 孙冲 史轮 李涵 《电源技术》 CAS 北大核心 2019年第9期1505-1508,共4页

在现场运行中,很高比例的智能电能表在技术规范要求的使用寿命内出现了电池欠压告警,这会对电能表的正常使用造成严重影响。为找出电池欠压原因,实测了现场不同安装位置计量箱内温度,发现电能表长时间处于高温环境下运行。利用Adaboost... 在现场运行中,很高比例的智能电能表在技术规范要求的使用寿命内出现了电池欠压告警,这会对电能表的正常使用造成严重影响。为找出电池欠压原因,实测了现场不同安装位置计量箱内温度,发现电能表长时间处于高温环境下运行。利用Adaboost算法对传统的遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测模型进行改进,建立了智能电能表内置电池容量预测模型。利用该模型进行预测,发现温度升高时,Li/SOCl2电池自放电率将成倍增大,这可能是电池性能加速损降导致欠压的原因。此外,设计了实验室不同环境温度下智能电能表电池耗电回路的电流试验,发现电流随温度变化而略有变化,这种变化主要与电路中电解电容等元器件质量及安装工艺有关。 展开更多

关键词 智能电能表 LI/SOCL2电池 运行温度 建模分析 adaboost算法

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基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法 被引量：7

19

作者 吴恋 赵晨洁 +2 位作者 韦萍萍 于国龙 徐勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第3期632-638,共7页

为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法。采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络Sque... 为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法。采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络SqueezeNet的输入,将传统视觉特征与深度神经网络进行整合,实现病毒的高准确率判别。对SqueezeNet进行卷积结构和特征增强的改进,使之运行速度更快、资源消耗更低,检测精度更高。实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 轻量级 SqueezeNet模型 病毒检测 卷积神经网络 B2m算法

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