【摘 要】
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针对小样本条件下使用机器学习方法预测岩石爆破块度存在的数据利用率不足,预测精度存在浮动较大的问题.将留一法(LOO)与极限梯度提升(XGboost)算法结合,利用Python 3.7构建LOO-XGboost岩石爆破块度预测模型,选取31组爆破数据进行LOO-XGboost模型训练与预测,通过调用不同参数,得到模型的最优内置参数如下:求解方式为树模型,学习率为0.30,决策树数量为50,决策树最大迭代深度为3,叶子节点最小样本数为3,随机采样比例为0.8.将预测结果与同条件下的支持向量机回归(SVR)、B
【机 构】
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武汉理工大学 资源与环境工程学院,武汉430070;矿物资源加工与环境湖北省重点实验室,武汉430070;武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,武汉430070;武汉理工大学 资源与环境工程学院,武汉
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针对小样本条件下使用机器学习方法预测岩石爆破块度存在的数据利用率不足,预测精度存在浮动较大的问题.将留一法(LOO)与极限梯度提升(XGboost)算法结合,利用Python 3.7构建LOO-XGboost岩石爆破块度预测模型,选取31组爆破数据进行LOO-XGboost模型训练与预测,通过调用不同参数,得到模型的最优内置参数如下:求解方式为树模型,学习率为0.30,决策树数量为50,决策树最大迭代深度为3,叶子节点最小样本数为3,随机采样比例为0.8.将预测结果与同条件下的支持向量机回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)模型以及10折交叉验证下的XGboost模型进行对比,对比结果为LOO-XGboost模型预测精度明显高于其他4种模型,其相关系数、均方根误差、平均绝对误差分别为0.9128、0.0587、0.0342.结果表明:LOO-XGboost模型既保证了小样本情况下的数据利用率,又提高了预测精度,适合应用于岩石爆破块度预测.
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目的:分析自我调节护理模式对2型糖尿病患者血糖控制、疾病认知的影响.方法:于我院2型糖尿病患者中随机抽取150例,以数字分配法分为2组,对照组75例患者实施常规护理模式,观察组75例患者实施自我调节护理模式,对比2组患者血糖水平与疾病认知程度.结果:观察组护理后各项血糖水平均显著低于对照组(P＜0.05),观察组护理后疾病认知率显著高于对照组(P＜0.05).结论:自我调节模式可有效降低2型糖尿病患者血糖指标水平,提高患者的疾病认知程度,增强患者自我管理能力,改善预后.
目的 探究总结核磁共振技术在膝关节损伤中的应用及影像学特点.方法 依分层抽样法将2020年1月至2020年9月期间本院收治的膝关节损伤患者中的35例设为研究对象,先后对全体35例患者运用核磁共振技术和CT诊断技术检查膝关节损伤病情,评估并对比核磁共振技术和CT诊断技术的诊断效果差异,总结影像学特点.结果 核磁共振诊断结果的确诊率显著高于CT检查结果(P＜0.05).结论 针对膝关节损伤问题进行诊断的过程中,核磁共振技术的应用使整体的诊断率得到了明显的提高,能够获得相对CT更加清晰以及更加准确地影像,能够用
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