极端随机树相关论文
红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分......
针对金属铣削过程中刀具磨损监测问题，本文提出了一种基于递归特征消除和极端随机树相结合的刀具磨损监测模型。首先对力、振动和声......
如何识别和防范公司财务报表舞弊既是审计工作的一项重要内容，也是当前数据分析领域的热点研究课题。除会计核算方法外，机器学习等众......
油井产量预测是油田企业细化生产目标和生产决策的重要手段之一。油井工作参数蕴藏着各个参数指标之间的相关关系和产量规律,若是......
本文采用多重分形谱理论分析了关键词指数和CPI之间的交互关系,并利用基于稳态多变量回归的Chow-Lin模型和基于随机森林的极端随机......
近几年,具有定位功能的公共交通工具的出现极大地方便了人们的出行,其中最典型的代表就是公共自行车。其不仅管理方便、环保,且解......
近年来,多肽作为新的诊断药物在治疗人类疾病方面显示出巨大的潜力,其中抗炎肽（AIPs）为自身免疫性疾病和炎症性疾病提供了新的治疗方......
随着科技的高速发展,人们的生活方式开始广泛而深刻地被信息化和数字化所影响,个人和组织对信息安全的要求也越来越高。但近年来个......
中国已经进入老龄化社会,老年人容易发生跌倒事件。跌倒不仅危害老年人身体的健康,而且使老年人对活动产生恐惧,从而使他们的生理......
雾是一种会使能见度下降的不良天气,它容易令驾驶人驾驶操作行为发生变化,从而为驾驶过程带来安全隐患。基于人机界面（HMI）的车路协......
针对基于可穿戴设备的跌倒检测存在的实时性与准确性无法兼得的问题,提出一种阈值和极端随机树融合的实时跌倒检测方法。在该方法......
本文采用多重分形谱理论分析了关键词指数和CPI之间的交互关系,并利用基于稳态多变量回归的Chow-Lin模型和基于随机森林的极端随机......
准确预测蛋白质残基接触图可以对蛋白结构装配施加强有力的约束,从而为蛋白质折叠预测及三维结构建模提供重要的帮助。近年来,虽然......
区域供热系统保障了公共建筑、住宅建筑等各类建筑群的冬日采暖需求,是我国北方城镇采暖供热的主要组成部分。但其系统智能化程度......
稀薄非平衡流域内连续介质假设已经失效,主要围绕Boltzmann方程及模型方程对稀薄非平衡流开展理论与计算研究,统一气体动理论格式(......
由于共享单车的流动性强,随机性很高,因此快速精确地预测出城市共享单车的短时需求量具有十分重要的意义。采用随机森林、极端随机......
为更有效地识别网络流量中少量的异常流量样本,提出一种基于改进极端随机树的异常流量分类方法。计算数据中每个特征的信息增益率,......
膜蛋白的功能与其类型密切相关,因此膜蛋白类型的预测具有重要意义。针对膜蛋白特征表达过程中出现的特征维数高的问题,结合最大信......
在软件工程领域中软件缺陷预测技术能有效地辅助软件测试、保障软件产品质量和增强软件的安全性。本文结合软件度量方法和集成学习......
机器嗅觉技术在目前不断发展,其中一个主要的应用是在易燃易爆等有毒气体的检测,而机器学习算法发挥着重大作用,其准确率和时间效......
近年来,随着互联网技术的迅猛发展,各种网络金融衍生品也层出不穷,P2P网贷作为互联网金融的重要组成形式,更是发展不容小觑,P2P虽......
学位
针对电网故障诊断数据的类别分布不平衡,即故障类别相对正常类别比值小问题,提出一种基于Trees)的电网故障诊断方法。在采样阶段根......
针对火电厂锅炉再热器欠温问题存在的故障隐患,研究了随机森林、极端随机树和梯度提升决策树3种集成学习算法对再热蒸汽温度的预测......
森林蓄积量是反映森林资源数量的重要指标之一。本研究应用Boruta特征选择方法和极端随机树(Extremely randomized trees,Extra-tr......
【目的】结合链路预测与机器学习,提出推荐未来科研合作的新方法,以提高单独基于链路预测方法的推荐精确度。【方法】构建加权作者......
提出一个新的基于集成学习的预测器（TargetPCM），对蛋白质接触图（特别是中长程）进行高精度的预测。首先，TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类......
保险欺诈不仅危及保险公司的正常经营,增加投保人的负担,甚至有可能影响到国家的金融稳定。随着大数据时代的到来,保险反欺诈亟需......
随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型（Co......
随着互联网技术的迅猛发展,数以万计的网络接入点产生的海量数据,给网络空间安全带来了前所未有的挑战。入侵检测系统是维护计算机......
