期刊文献+
共找到507篇文章
< 1 2 26 >
每页显示 20 50 100
混合ABC-Stacking机器学习的钻孔数据地层三维隐式建模方法
1
作者 邓怡徽 邹艳红 李延申 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1020-1034,共15页
地层三维模型能够直观、准确地反映场地地下空间地质结构特征,对于地下空间的开发利用具有重要意义。然而,有限的钻孔地质勘探数据使得构建精细地层三维模型困难。本文提出了一种基于钻孔数据的混合堆叠(Stacking)机器学习策略,在少量... 地层三维模型能够直观、准确地反映场地地下空间地质结构特征,对于地下空间的开发利用具有重要意义。然而,有限的钻孔地质勘探数据使得构建精细地层三维模型困难。本文提出了一种基于钻孔数据的混合堆叠(Stacking)机器学习策略,在少量钻孔数据基础上构建虚拟钻孔网络数据集,开展地层三维隐式建模。首先采用人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)从常见的几种机器学习算法中构建优化的Stacking集成学习模型,学习已有钻孔数据的地层分类分布特征,构建虚拟钻孔的地层分类数据集;然后基于径向基隐函数建模方法构建地层三维模型;最后引入地质剖面重合度定量指标进行模型评价分析。实例结果显示,Stacking集成学习模型在测试集上的F1分数和准确率分别达到88%和89%。相比单一机器学习模型,.混合ABC-Stacking机器学习模型在地层分类预测中具有更高的分类准确性,表明此方法能够有效提高局部地层分类的精细程度。构建的地层三维模型剖面与实际勘探剖面图地层重合度平均达78.38%,进一步证实了此方法的有效性,为地下结构三维精细建模提供思路。 展开更多
关键词 地层三维建模 stacking集成策略 隐式建模 机器学习 人工蜂群算法
在线阅读 下载PDF
双层Stacking算法在冲击地压危险性预测中的应用研究
2
作者 孙甜甜 杨蒙蒙 彭思雨 《无线互联科技》 2025年第17期15-18,共4页
传统的冲击地压危险性预测方法易受非稳定弹性冲击影响,导致预测精度降低。为此,文章研究了双层Stacking算法在冲击地压危险性预测中的应用。该方法通过冲击显现模型计算三向应力弹性冲击,划分非稳定危险状态预测分区,结合随机森林和XGB... 传统的冲击地压危险性预测方法易受非稳定弹性冲击影响,导致预测精度降低。为此,文章研究了双层Stacking算法在冲击地压危险性预测中的应用。该方法通过冲击显现模型计算三向应力弹性冲击,划分非稳定危险状态预测分区,结合随机森林和XGBoost算法,在双层Stacking框架下推导危险发生条件。此外,引入注意力机制动态调整模型输出权重并利用莫兰指数估算预测结果的空间自相关性,以提升预测精度。实验结果表明,1#在3.01~3.2 s出现危险性信号,预测与实际一致,精度高,该方法在均方误差(Mean Squared Error, MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和准确率方面均优于传统方法,预测精度显著提高,能够为冲击地压的预警提供可靠依据。 展开更多
关键词 双层stacking算法 冲击地压 危险性 预测方法 莫兰指数
在线阅读 下载PDF
基于Stacking集成学习的高校录取分数线预测 被引量:2
3
作者 干霞 魏嘉银 +2 位作者 卢友军 秦信芳 来小孟 《智能计算机与应用》 2024年第3期116-122,共7页
针对如何准确预测高校录取分数线,帮助高考生做出更加准确的志愿填报决策问题,提出一种基于Stacking集成思想的双层模型。该模型采用机器学习算法暴露特征重要性,融合3个单一算法并使用交叉检验法和网格搜索法进行参数优化。通过在贵州... 针对如何准确预测高校录取分数线,帮助高考生做出更加准确的志愿填报决策问题,提出一种基于Stacking集成思想的双层模型。该模型采用机器学习算法暴露特征重要性,融合3个单一算法并使用交叉检验法和网格搜索法进行参数优化。通过在贵州省2018-2022五年高考高校录取数据上进行实验结果表明,该双层融合模型的预测效果优于支持向量回归、决策树、随机森林等单一模型和其他集成模型;预测误差在5分以内的精度超过95%,平均绝对值误差低于2.43;较单一模型中表现最好的梯度提升指标分别提升44%和19%,提升了预测效果,为未来分数线预测提供了新的方向。 展开更多
关键词 集成学习 stacking 交叉检验法 网格搜索法 高考分数线
在线阅读 下载PDF
基于实况资料的Stacking回归模型下游气温预报方法 被引量:1
4
作者 邓世有 潘影 《山地气象学报》 2024年第5期34-40,共7页
【目的】目前大多数气温预报模型是基于数值预报建立的。这种模型存在一个主要问题,即预测精度完全受数值预报精度的影响,导致预报员过度依赖该模型,缺乏对天气实况资料的认知。【方法】该文利用2013-2022年的贵州省自动气象站资料,在... 【目的】目前大多数气温预报模型是基于数值预报建立的。这种模型存在一个主要问题,即预测精度完全受数值预报精度的影响,导致预报员过度依赖该模型,缺乏对天气实况资料的认知。【方法】该文利用2013-2022年的贵州省自动气象站资料,在考虑气温上下游的相关性的基础上,使用夏季气温实况资料得到了安顺市西秀区日最高和最低气温与省内其他台站之间相隔24 h的皮尔逊相关系数。然后,利用机器学习块选择了Stacking回归模型,建立本地未来24 h的气温预报方法。【结果】(1)上下游最高和最低气温相关性均通过了0.005的显著性检验,表明西秀区24 h气温变化主要受到上游毕节、大方、播州、开阳和贵阳等地的影响;(2)该文所建立的Stacking回归模型能够很好地预测24 h最高和最低气温的变化趋势,在使用±2℃的温度检验方法下,准确率分别达到了83.7%和93.47%;(3)最高气温的预测准确率低于最低气温,反映出西秀区最高气温预报的难度较高。【结论】该方法能够有效降低对数值模式的过度依赖,同时在预测本地24 h气温时具有较高的准确率、稳定性和普适性。 展开更多
关键词 相关系数 stacking回归模型 气温 预报方法
在线阅读 下载PDF
Fabrication and Characterization of Au Nanoparticle-aggregated Nanowires by Using Nanomeniscus-induced Colloidal Stacking Method
5
作者 Sangmin An Wonho Jhe 《Nano-Micro Letters》 SCIE EI CAS 2015年第1期27-34,共8页
We fabricate and characterize Au nanoparticle-aggregated nanowires by using the nano meniscus-induced colloidal stacking method. The Au nanoparticle solution ejects with guidance of nanopipette/quartz tuning fork-base... We fabricate and characterize Au nanoparticle-aggregated nanowires by using the nano meniscus-induced colloidal stacking method. The Au nanoparticle solution ejects with guidance of nanopipette/quartz tuning fork-based atomic force microscope in ambient conditions, and the stacking particles form Au nanoparticle-aggregated nanowire while the nozzle retracts from the surface. Their mechanical properties with relatively low elastic modulus are in situ investigated by using the same apparatus. 展开更多
关键词 Au nanoparticle-aggregated nanowire Nanomeniscus-induced colloidal stacking method Atomic force microscope Liquid–solid coexistence phase
在线阅读 下载PDF
基于H-k方法的云南元江地震台下方地壳厚度和泊松比反演
6
作者 苟一心 缪谊芳 +1 位作者 王先星 杨海燕 《地震地磁观测与研究》 2025年第3期12-23,共12页
云南元江(YN.YUJ)地震台位于青藏高原东南缘红河断裂带。选取2007—2017年该台记录的震中距28°—95°、震级6.4以上的地震事件波形数据,在时间域利用迭代反褶积法,成功提取376道高质量P波接收函数。接收函数中莫霍面Pms转换震... 云南元江(YN.YUJ)地震台位于青藏高原东南缘红河断裂带。选取2007—2017年该台记录的震中距28°—95°、震级6.4以上的地震事件波形数据,在时间域利用迭代反褶积法,成功提取376道高质量P波接收函数。接收函数中莫霍面Pms转换震相到时随方位角的变化性质,可为探测介质地壳各向异性特征提供有力证据。将YN.YUJ台接收函数统一校正到震中距67°处,以10°为间隔划分后方位角,将对应的接收函数进行叠加,采用网格搜索法拟合Pms震相到时,以获取地壳介质各向异性参数,其中Pms震相分裂时间为0.48±0.09 s,快波偏振方向为-59°±3.81°。采用传统接收函数H-k方法获得的地壳厚度和波速比分别为38±2 km和1.71±0.05,对应泊松比为0.24;而考虑地壳介质各向异性的H-k扫描(改进的H-k叠加方法)结果则分别为35.6±1 km和1.75±0.06,泊松比为0.26。结果显示,YN.YUJ台快波偏振方向呈SE—NW向,与红河断裂南段走向一致,认为台站下方地壳变形受控于该断裂运动。2种扫描结果的差异表明,在地下介质各向异性强烈区域,利用改进的H-k叠加方法进行扫描,可获得较为可靠的地壳厚度和泊松比。 展开更多
关键词 P波接收函数 地壳各向异性 h-k叠加方法 地壳厚度 泊松比
在线阅读 下载PDF
基于Stacking方法的多策略本体映射 被引量:2
7
作者 夏红科 郑雪峰 胡祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第10期3653-3656,共4页
将概念相似度的计算问题看做分类问题,提出一种基于Stacking方法的多策略本体映射框架;利用Stacking方法组合多种概念相似度算法,进而提出基于Widrow-Hoff理论的元数据分类算法LMSMC。该框架中,第0层分类器使用各种概念相似度算法对源... 将概念相似度的计算问题看做分类问题,提出一种基于Stacking方法的多策略本体映射框架;利用Stacking方法组合多种概念相似度算法,进而提出基于Widrow-Hoff理论的元数据分类算法LMSMC。该框架中,第0层分类器使用各种概念相似度算法对源本体进行分类,第1层分类器使用LMSMC算法对元数据进行分类,从而实现组合多种算法的本体映射。实验表明该方法比单独使用相似度算法在查全率、查准率上均有所提高。 展开更多
关键词 本体映射 stacking方法 概念相似度 分类
在线阅读 下载PDF
基于熵值法改进Stacking的文本情感分析 被引量:3
8
作者 刘甜甜 谷晓燕 陈梦彤 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第23期10008-10014,共7页
在情感分析研究中,使用Stacking算法进行情感分析时基学习器的选择是至关重要的。传统的Stacking算法仅仅只是将不同学习器结合起来,没有区分它们之间的不同,同时也不能反映初级学习器的实际预测情况,针对此问题,基于熵值法改进Stackin... 在情感分析研究中,使用Stacking算法进行情感分析时基学习器的选择是至关重要的。传统的Stacking算法仅仅只是将不同学习器结合起来,没有区分它们之间的不同,同时也不能反映初级学习器的实际预测情况,针对此问题,基于熵值法改进Stacking算法进行文本的情感分类。首先,使用熵值法确定单一分类器的性能指标权重,将指标值的权重进行加权求和获得不同模型的综合得分,通过综合得分来选择性能最好的基学习器组合;接着,由于基模型中的各个分类器性能的不同,将基学习器训练后的预测结果赋予不同的权重,输入到次级学习器当中;最后再利用次级学习器进行训练并预测情感倾向。实验结果表明,基于熵值法改进Stacking模型优于传统的Stacking模型,说明基学习器的选择和重要程度对情感分类具有一定帮助,为之后文本情感分析奠定一定的基础。 展开更多
关键词 情感分析 熵值法 基分类器选择 改进stacking
在线阅读 下载PDF
基于改进Stacking集成学习的高强度钢柱屈曲能力预测 被引量:2
9
作者 何智成 韩茳 +1 位作者 宋贤海 张桂勇 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期585-593,共9页
由于屈曲强度的形成机制复杂,影响屈曲强度的因素较多,目前对屈曲强度的认识还不全面。近年来,机器学习已初步应用于预测结构屈曲强度等力学性能,然而基于实验测试的样本数据量小容易造成过拟合,导致其预测精度低。本文提出一种基于改进... 由于屈曲强度的形成机制复杂,影响屈曲强度的因素较多,目前对屈曲强度的认识还不全面。近年来,机器学习已初步应用于预测结构屈曲强度等力学性能,然而基于实验测试的样本数据量小容易造成过拟合,导致其预测精度低。本文提出一种基于改进Stacking算法的GSSA(Grid Search-Stacking Algorithm)模型,并对某型号高强度钢柱屈曲强度进行预测,提升了屈曲强度的预测精度。首先,基于标准Stacking算法通过使用网格搜索算法选择最优基模型组合,并采用留一交叉验证(LOOCV)法训练基模型,实现了GSSA模型的构建,有效解决了小样本集训练带来的预测精度低问题;然后,为了进一步验证GSSA模型的可靠性,本文采用Bland-Altman法对GSSA模型进行一致性评价,结果表明,GSSA模型具有很好的可靠性;最后,采用SHAP模型对GSSA模型预测的屈曲强度进行了可解释性分析,实现了其影响因素评价。 展开更多
关键词 屈曲强度 stacking算法 GSSA模型 Bland-Altman法 SHAP模型
在线阅读 下载PDF
基于Stacking法的无人机光谱遥测冬小麦产量 被引量:4
10
作者 李宗鹏 李连豪 +3 位作者 陈震 程千 徐洪刚 庞超凡 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期50-56,共7页
【目的】精确、高效地预测作物产量。【方法】以冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机,获取抽穗期、开花期和灌浆期的多光谱图像数据。根据多光谱波段选取对产量敏感的14种植被指数,并优选出与产量极显著相关的13种植被指数;基于... 【目的】精确、高效地预测作物产量。【方法】以冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机,获取抽穗期、开花期和灌浆期的多光谱图像数据。根据多光谱波段选取对产量敏感的14种植被指数,并优选出与产量极显著相关的13种植被指数;基于优选出的植被指数分别建立各生育期的MLR、PLSR、SVM和Cubist产量估算初级模型进行对比分析,并利用Stacking方法集成初级学习器模型分别建立各个时期MLR和Cubist次级产量估测模型。【结果】随着冬小麦生长阶段的发展,各植被指数与产量的相关性逐渐增大,在灌浆期达到最大值0.67;对比4个初级学习器模型精度,Cubist模型在抽穗期、开花期和灌浆期的估产精度均为最高;利用Stacking方法构建的次级学习器模型以Cubist模型的估产效果最佳,MLR和Cubist模型的估产精度在各个时期均得到了提升。【结论】基于Stacking方法融合估产模型能够显著提升冬小麦的产量估算精度,为今后的估产研究提供参考。 展开更多
关键词 多光谱 植被指数 stacking 模型
在线阅读 下载PDF
基于Stacking模型集成算法的莲都区南方红豆杉潜在分布区 被引量:4
11
作者 陈涵 张超 余树全 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期494-500,共7页
研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型... 研究使用R软件中的CaretEnsemble和Caret程序包,并基于Stacking方法来实现模型集成,研究南方红豆杉Taxus chinensis var.mairei在浙江省丽水市莲都区的潜在分布区,并比较5种单一模型的模拟结果及其与集成模型的差异。结果表明:单一模型中极端梯度上升模型表现最好,其次是随机森林模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型和分类回归树模型,集成模型模拟结果好于单一模型,其Kappa值达0.80,准确率达0.90。集成模型模拟结果显示:影响南方红豆杉分布的主要环境因子为海拔、归一化植被指数和年平均最少降雨量。南方红豆杉主要适宜生长在浙江省丽水市莲都区的山地丘陵地区,中部盆地及平原地区不适宜南方红豆杉的生长,其在莲都区的潜在分布区面积为5.01万hm^2。构建的集成模型在一定程度上提高了模型精度,使预测效果更优。 展开更多
关键词 森林生态学 物种分布模型 集成学习 stacking算法 南方红豆杉 浙江省丽水市莲都区
在线阅读 下载PDF
基于Stacking策略的稳定性分类器组合模型研究 被引量:10
12
作者 吴挡平 张忠林 曹婷婷 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第5期1045-1049,共5页
针对Bagging、AdaBoost等通用的集成算法对于稳定性分类算法集成效果不是很好的问题,提出了基于Stacking策略的稳定性分类器组合算法.该算法通过构造一个两层的叠加式框架结构,融合数据降维技术处理两层分类器的输入特征,对4种稳定性分... 针对Bagging、AdaBoost等通用的集成算法对于稳定性分类算法集成效果不是很好的问题,提出了基于Stacking策略的稳定性分类器组合算法.该算法通过构造一个两层的叠加式框架结构,融合数据降维技术处理两层分类器的输入特征,对4种稳定性分类器(LDA、GLM、SVM、KNN)进行组合学习.利用UCI数据集测试算法的性能.实验结果表明:相比一些集成算法(RF、Bagging、C50、AdaBoost),基于Stacking策略稳定性分类器组合模型可以获得更高的分类准确率.同时也为二分类的分类模型提供了一个可行的参考方法. 展开更多
关键词 stacking方法 稳定性分类器 分类精度 数据降维技术 集成算法
在线阅读 下载PDF
基于Stacking集成机器学习的波浪预报 被引量:6
13
作者 沈晖华 时健 +2 位作者 徐佳丽 朱士鹏 郑金海 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期354-358,共5页
采用多层感知器模型、随机森林模型为第一层子模型,极端树模型为第二层元模型,建立基于Stacking集成机器学习的波浪预报算法,并引入邻域平均法抑制在拐点处产生的数值震荡。以长江口外海2016年1-9月的风速和中国近海波高数据为数据源,... 采用多层感知器模型、随机森林模型为第一层子模型,极端树模型为第二层元模型,建立基于Stacking集成机器学习的波浪预报算法,并引入邻域平均法抑制在拐点处产生的数值震荡。以长江口外海2016年1-9月的风速和中国近海波高数据为数据源,利用机器学习风速与有效波高之间的关系,将2016年10-11月的风速、波高数据用于预报结果的对比分析,预报前45 d R^2拟合优度达到0.97以上,平均误差最大值为0.08 m,平均相对误差最大值为0.05,预报结果与波浪谱模型结果趋势一致,准确度较高;预报结果后15 d误差增长较快,这与训练集数据中寒潮浪占比较少有关。 展开更多
关键词 集成机器学习 stacking算法 波浪预报方法 长江口外海海域 中国近海波浪数据
在线阅读 下载PDF
FEM Simulation of the Hydrogen Diffusion in X80 Pipeline Steel During Stacking for Slow Cooling 被引量:2
14
作者 Zhenyi Huang Qi Shi +1 位作者 Fuqiang Chen Yunfeng Shi 《Acta Metallurgica Sinica(English Letters)》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第3期416-421,共6页
The influence of temperature on the hydrogen diffusion behavior in X80 pipeline steel during stacking for slow cooling was studied using electrochemical penetration method, the temperature field and the hydrogen diffu... The influence of temperature on the hydrogen diffusion behavior in X80 pipeline steel during stacking for slow cooling was studied using electrochemical penetration method, the temperature field and the hydrogen diffusion in this pipeline steel during stacking for slow cooling were simulated by ABAQUS finite element method (FEM) software. The results show that in this process there is a reciprocal relationship between the natural logarithm of hydrogen diffusion coefficient and temperature. The cooling rate decreases gradually with the increase of steel plate thickness. The hydrogen content is higher at high temperature (500-400 ℃) than that in low temperature region (300-100 ℃). The FEM simulation results are consistent with the experimental ones, and the model can be used to predict the hydrogen diffusion behavior in industrial production of X80 pipeline steel. 展开更多
关键词 X80 pipeline steel stacking Slow cooling Hydrogen diffusion Finite element method (FEM) Electrochemical penetration
原文传递
Effect of Carbon Content on Stacking Fault Energy of Fe-20Mn-3Cu TWIP Steel 被引量:1
15
作者 Xian PENG Ding-yi ZHU +3 位作者 Zhen-ming HU Ming-jie WANG Long-long LIU Hai-jun LIU 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第1期116-120,共5页
The influence of carbon content on the stacking fault energy (SFE) of Fe-20Mn-3Cu twinning-induced plasticity (TWIP) steel was investigated by means of X-ray diffraction peak-shift method and thermodynamic modelin... The influence of carbon content on the stacking fault energy (SFE) of Fe-20Mn-3Cu twinning-induced plasticity (TWIP) steel was investigated by means of X-ray diffraction peak-shift method and thermodynamic modeling. The experimental result indicated that the stacking fault probability decreases with increasing carbon addition, the SFE increases linearly when the carbon content in mass percent is between 0.23 M and 1.41%. The thermody namic calculation results showed that the SFE varied from 22.40 to 29.64 mJ ~ m 2 when the carbon content in mass percent changes from 0.23 % to 1.41%. The XRD analysis revealed that all steels were fully austenitic before and after deformation, which suggested that TWIP effect is the predominant mechanism during the tensile deformation process of Fe-20Mn-3Cu-XC steels. 展开更多
关键词 stacking fault energy carbon content peak-shift method thermodynamic modeling TWIP steel
原文传递
Plasticity-induced stacking fault behaviors ofγ'precipitates in novel CoNi-based superalloys 被引量:2
16
作者 W.-W.Xu G.H.Yin +3 位作者 Z.Y.Xiong Q.Yu T.Q.Gang L.J.Chen 《Journal of Materials Science & Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第31期20-29,共10页
Implementation of novelγ/γ'Co-based superalloys with higher strength and improved creep durability is a challenging task for researchers.The lack of atomic-level understanding of plastic deformation behavior has... Implementation of novelγ/γ'Co-based superalloys with higher strength and improved creep durability is a challenging task for researchers.The lack of atomic-level understanding of plastic deformation behavior has seriously limited the exploration of the full capacity of Co-based alloys.We put forward a comprehensive study of generalized stacking fault energies by first principles to explore the effect of Ni and Al/W on the plastic deformation mechanism ofγ'precipitates in Co-based superalloys.It is found that alloying Ni and adjusting Al/W obviously change the dislocation glide and twinning nucleation in theγ'precipitates by altering the stable fault energies and the unstable fault energy barriers.Excessive addition of either Ni or W deteriorates the strength even the stability of alloys.The ratio of effective planar fault energy(ΔEp)bridges intrinsic energy barriers and various deformation mechanisms of superalloys at elevated temperatures.Except for alloying effects,the grain orientation also significantly governs the operation of the plastic deformation of superalloys.Our theoretical results agree with the available measurements and well capture the observed phenomena in experiments. 展开更多
关键词 Co-based superalloys stacking fault energy Creep resistance First-principles method
原文传递
Molecular dynamics simulation on generalized stacking fault energies of FCC metals under preloading stress 被引量:1
17
作者 张亮 吕程 +3 位作者 Tieu Kiet 赵星 裴林清 Michal Guillaume 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第8期586-593,共8页
Molecular dynamics(MD) simulations are performed to investigate the effects of stress on generalized stacking fault(GSF) energy of three fcc metals(Cu, Al, and Ni). The simulation model is deformed by uniaxial tension... Molecular dynamics(MD) simulations are performed to investigate the effects of stress on generalized stacking fault(GSF) energy of three fcc metals(Cu, Al, and Ni). The simulation model is deformed by uniaxial tension or compression in each of [111], [11-2], and [1-10] directions, respectively, before shifting the lattice to calculate the GSF curve. Simulation results show that the values of unstable stacking fault energy(γusf), stable stacking fault energy(γsf), and unstable twin fault energy(γutf) of the three elements can change with the preloaded tensile or compressive stress in different directions.The ratio of γsf/γusf, which is related to the energy barrier for full dislocation nucleation, and the ratio of γutf/γusf, which is related to the energy barrier for twinning formation are plotted each as a function of the preloading stress. The results of this study reveal that the stress state can change the energy barrier of defect nucleation in the crystal lattice, and thereby can play an important role in the deformation mechanism of nanocrystalline material. 展开更多
关键词 molecular dynamics embeded atom method generalized stacking fault
原文传递
基于熵权法的Stacking算法 被引量:12
18
作者 包志强 胡啸天 +1 位作者 赵媛媛 赵研 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2885-2890,共6页
为提高元分类器的预测精度,在基于分类器类向量输出的Stacking算法基础上,提出一种基于熵权法的堆叠泛化算法E-Stacking (Stacking based entropy),对于基分类器的输出类别,引入一种熵权法ELFMF (label frequency and mistake frequency... 为提高元分类器的预测精度,在基于分类器类向量输出的Stacking算法基础上,提出一种基于熵权法的堆叠泛化算法E-Stacking (Stacking based entropy),对于基分类器的输出类别,引入一种熵权法ELFMF (label frequency and mistake frequency based entropy)。通过考虑基分类器预测结果出现的频率及错误率,以及预测结果在各个类别中的分散度,增强多个元分类器成员之间的差异性,增加堆叠算法的泛化效果。实验结果表明,与传统及各种改进的Stacking算法相比,该算法有效提高了预测精度且更具有适用性。 展开更多
关键词 堆叠泛化 熵权法 分散度 差异性 预测精度
在线阅读 下载PDF
基于Stacking的Android恶意检测方法研究 被引量:1
19
作者 董克源 徐建 《计算机与数字工程》 2019年第5期1184-1188,共5页
针对单一的数据挖掘算法对安卓恶意应用检测精度低的问题,论文提出了一种基于Stacking的Android恶意检测方法。该方法以安卓应用为研究对象,采用改进的特征提取方法来提取权限特征,训练多种基分类模型。最后,采用集成学习的思想,融合每... 针对单一的数据挖掘算法对安卓恶意应用检测精度低的问题,论文提出了一种基于Stacking的Android恶意检测方法。该方法以安卓应用为研究对象,采用改进的特征提取方法来提取权限特征,训练多种基分类模型。最后,采用集成学习的思想,融合每一种分类模型产生的分类结果,训练新的分类模型。针对应用市场的真实应用的测试检测和分析结果表明:基于Stacking的Android恶意检测方法能提高恶意应用检测精度。 展开更多
关键词 ANDROID 恶意检测 权限特征 分类 stacking方法
在线阅读 下载PDF
基于Stacking集成学习算法的工作人员用车记录异常数据识别方法 被引量:1
20
作者 魏葳 耿一婷 +1 位作者 吕倩 杨显军 《计算机应用文摘》 2023年第7期124-126,共3页
针对电网企业工作人员用车记录核验效率较低的问题,文章提出基于Stacking集成学习算法的工作人员用车记录异常数据识别方法。挖掘工作人员用车记录异常数据,通过数据清洗、数据插值操作预处理异常数据,基于Stacking算法中集成学习器的训... 针对电网企业工作人员用车记录核验效率较低的问题,文章提出基于Stacking集成学习算法的工作人员用车记录异常数据识别方法。挖掘工作人员用车记录异常数据,通过数据清洗、数据插值操作预处理异常数据,基于Stacking算法中集成学习器的训练,实现异常数据识别。实验结果表明,文章方法识别工作人员用车记录异常数据的精确率为98.55%、召回率为95.86%,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 stacking集成学习算法 用车记录 异常数据 识别方法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 26 下一页 到第
使用帮助 返回顶部