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基于Logistic模型的混凝土冻融损伤演化规律 被引量:7
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作者 王伯昕 潘晨 +1 位作者 汪飞 王清 《硅酸盐通报》 CAS 北大核心 2019年第8期2536-2541,2548,共7页
为了更准确地描述混凝土在冻融循环破坏中的真实演化过程,首次将Logistic函数引入到混凝土的冻融损伤研究中,进行了不同水灰比下的混凝土、不同纤维的纤维混凝土的冻融循环试验。利用Logistic函数定量刻画两种混凝土的质量损失与相对动... 为了更准确地描述混凝土在冻融循环破坏中的真实演化过程,首次将Logistic函数引入到混凝土的冻融损伤研究中,进行了不同水灰比下的混凝土、不同纤维的纤维混凝土的冻融循环试验。利用Logistic函数定量刻画两种混凝土的质量损失与相对动弹性模量的变化规律,并将理论分析与试验结果、现有文献进行对比,吻合较好。研究结果表明:不同水灰比、纤维类型和纤维掺量的混凝土的冻融破坏演化规律均符合Logistic函数所描述的发展规律,该模型能够对混凝土冻融破坏的演化规律进行准确预测。 展开更多
关键词 logistic函数 混凝土 冻融循环 质量损失 相对动弹性模量
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基于旋转粒化的逻辑回归算法 被引量:1
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作者 孔丽茹 陈玉明 +2 位作者 傅兴宇 江海亮 许进程 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2398-2403,共6页
逻辑回归(LR)作为监督学习的二元分类广义线性分类器,在处理线性数据方面表现出结构简单、解释性强,拟合效果好的特点。然而,当面对高维、不确定性和线性不可分数据时,逻辑回归的分类效果受到限制。针对逻辑回归的固有缺陷,引入粒计算理... 逻辑回归(LR)作为监督学习的二元分类广义线性分类器,在处理线性数据方面表现出结构简单、解释性强,拟合效果好的特点。然而,当面对高维、不确定性和线性不可分数据时,逻辑回归的分类效果受到限制。针对逻辑回归的固有缺陷,引入粒计算理论,借助粒化的优势提出一种新型的逻辑回归模型:旋转粒逻辑回归。通过引入旋转粒化理论,在特征两两组合形成的平面坐标系上旋转不同角度,构建旋转粒子,多平面坐标系上粒化构造旋转粒向量。进一步定义粒的大小、度量和运算规则,提出旋转粒逻辑回归的损失函数。通过求解损失函数,得到旋转粒逻辑回归的优化解。最后,采用多个UCI数据集进行实验,从多个评价指标比较的结果表明旋转粒逻辑回归模型的有效性。 展开更多
关键词 逻辑回归 粒计算 向量旋转 粒逻辑回归 损失函数
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Boosting算法及其在中医亚健康数据分类中的应用 被引量:7
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作者 李霞 何丽云 刘超 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第2期158-161,共4页
目的应用boosting算法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征,同时与通常使用的logistic统计方法进行比较研究。方法使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类;同时,通过重要... 目的应用boosting算法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征,同时与通常使用的logistic统计方法进行比较研究。方法使用不同损失函数下boosting算法对亚健康状态流行病学调查数据的健康和亚健康人群进行分类;同时,通过重要性度量分析得到亚健康状态的重要临床特征。结果采用boosting算法对亚健康人群进行的分类得到了分类准确性及重要影响变量。结论使用boosting算法对亚健康人群进行分类的方法比传统的两种lo-gistic回归模型分类准确率要高,同时也可以得到影响亚健康状态的重要变量。 展开更多
关键词 logistic回归 BOOSTING 损失函数 重要性度量
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听神经瘤乙状窦后入路手术后听力保留影响因素分析 被引量:1
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作者 王博 严敏君 +3 位作者 毕智勇 杨智君 王兴朝 刘丕楠 《中国现代神经疾病杂志》 CAS 北大核心 2022年第12期1047-1052,共6页
目的筛查乙状窦后入路听神经瘤切除术后听力保留的相关影响因素。方法纳入2018年1月至2021年1月在首都医科大学附属北京天坛医院行乙状窦后入路手术的317例听神经瘤患者,术前影像学检查评估肿瘤大小(Koos分级)、是否侵袭内听道底部和是... 目的筛查乙状窦后入路听神经瘤切除术后听力保留的相关影响因素。方法纳入2018年1月至2021年1月在首都医科大学附属北京天坛医院行乙状窦后入路手术的317例听神经瘤患者,术前影像学检查评估肿瘤大小(Koos分级)、是否侵袭内听道底部和是否发生囊性变,美国耳鼻咽喉头颈外科学会(AAO-HNS)听力分级评估手术前后听力,单因素和多因素前进法Logistic回归分析筛查乙状窦后入路手术后听力损失相关危险因素。结果共35例患者实现术后听力保留(AAO-HNS分级A级和B级),整体听力保留率约为11.04%(35/317),均为术前听力正常患者。听力损失组年龄>45岁(χ^(2)=45.648,P=0.000)、Koos分级3~4级(χ^(2)=41.692,P=0.000)、肿瘤侵袭内听道底部(χ^(2)=30.252,P=0.000)、肿瘤囊性变(χ^(2)=23.888,P=0.000)和术前听力异常(χ^(2)=78.317,P=0.000)比例均高于听力保留组。Logistic回归分析,年龄>45岁(OR=36.211,95%CI:5.006~261.918;P=0.000)、Koos分级3~4级(OR=21.215,95%CI:2.867~156.963;P=0.003)、肿瘤侵袭内听道底部(OR=13.746,95%CI:3.005~62.880;P=0.001)和肿瘤囊性变(OR=8.336,95%CI:1.943~35.770;P=0.004)是乙状窦后入路手术后听力损失的危险因素。结论对于有听力保留需求的听神经瘤患者,乙状窦后入路手术安全、有效,年龄较小、肿瘤体积较小、肿瘤未侵袭内听道底部和无囊性变的患者更有可能实现术后听力保留。 展开更多
关键词 神经瘤 小脑脑桥角 显微外科手术 听力丧失 功能性 危险因素 logistic模型
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基于损失函数的物流服务价格竞争模型 被引量:3
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作者 邓明荣 葛洪磊 《商业研究》 北大核心 2005年第6期73-75,共3页
对完全信息静态博弈价格竞争模型和损失函数进行相关分析 ,得到两个第三方物流企业在不同的服务承诺下的价格竞争模型 ,为物流企业进行定价决策提供了依据。国内物流企业需要采取差异化的竞争战略 ,针对客户的不同需求 。
关键词 价格竞争模型 物流服务 博弈论 损失函数
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两类新推进排序算法 被引量:3
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作者 高炜 梁立 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期163-166,共4页
排序学习算法的目标是得到最优排序函数,它给每个实例一个得分,并根据得分排定各实例的先后次序。在推进排序算法的框架下,允许学习存在一定程度的误差。设定正数ε作为允许误差的范围,用对称ε-insensitive指数亏损函数和对称ε-insens... 排序学习算法的目标是得到最优排序函数,它给每个实例一个得分,并根据得分排定各实例的先后次序。在推进排序算法的框架下,允许学习存在一定程度的误差。设定正数ε作为允许误差的范围,用对称ε-insensitive指数亏损函数和对称ε-insensitive对数亏损函数替换原来的指数亏损函数,得到新算法。实验表明新算法是有效的。 展开更多
关键词 排序 二部排序 推进排序 对称ε-insensitive指数亏损函数 对称ε-insensitive对数亏损函数
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基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法 被引量:4
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作者 韩红桂 甄晓玲 +1 位作者 李方昱 杜永萍 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1150-1158,共9页
针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于S... 针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于MSCNN的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLF,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。 展开更多
关键词 手机表面缺陷 邻域特征增强 识别方法 识别精度 SOBEL算子 多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks MSCNN) 逻辑损失函数(logistic loss function llf)
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基于逻辑回归二分类的核素识别算法研究
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作者 周文清 周达 康建军 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2023年第1期12-17,共6页
传统的核素识别主要根据能谱中特征峰确定核材料中放射性核素的种类,当出现叠峰时,常规方法就无法实现核素识别。采用逻辑回归二分类的算法进行核素的识别,利用小波包分解将能谱拆成不同频率信号,再将不同频率信号进行重构,计算频率信... 传统的核素识别主要根据能谱中特征峰确定核材料中放射性核素的种类,当出现叠峰时,常规方法就无法实现核素识别。采用逻辑回归二分类的算法进行核素的识别,利用小波包分解将能谱拆成不同频率信号,再将不同频率信号进行重构,计算频率信号的特征信号。把这个特性信号看作能量,将能量组成特征向量,会得到一组与信号相对应的能量序列,可构成一组特征向量。对测量的所有γ能谱进行特征向量提取用作机器学习的训练集和测试集。将训练集代入进行预测函数模型训练。通过求解损失函数全局最小值得到预测函数模型最优解的参数θ。代入测试集计算核素识别正确率为97%。经过实验验证了所提算法的可行性,对快速识别核素具有一定的实际价值。 展开更多
关键词 机器学习 特征提取 逻辑回归 核素识别 损失函数
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不平衡数据分类问题的FL逻辑回归算法 被引量:5
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作者 陈钟毓 尹居良 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第5期33-37,共5页
针对不平衡数据的分类问题,文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性,提出了一种新的逻辑回归算法。首先,定义逻辑回归模型新的损失函数;其次,基于牛顿迭代法,设计FL逻辑回归算法;最后,在比较实验中,运用随机森林进行特征选择,以阈... 针对不平衡数据的分类问题,文章利用焦点损失函数可以挖掘困难样本的特性,提出了一种新的逻辑回归算法。首先,定义逻辑回归模型新的损失函数;其次,基于牛顿迭代法,设计FL逻辑回归算法;最后,在比较实验中,运用随机森林进行特征选择,以阈值优化逻辑回归模型为分类模型进行实验。实验结果表明,与传统逻辑回归算法相比,改进后的算法提高了少数类样本的分类精度,增强了模型的整体分类性能。 展开更多
关键词 FL逻辑回归算法 焦点损失函数 代价敏感学习 不平衡数据 随机森林
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