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多尺度2D-Adaboost的中药材粉末显微图像识别算法
1
作者 王一丁 王泽浩 +2 位作者 李耀利 蔡少青 袁媛 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1325-1332,共8页
针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大(类内差异大)和多种药材之间特征过于相似(类间差异小)的问题,提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先,构建一个全局-局部特征融合的主干网络架构,... 针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大(类内差异大)和多种药材之间特征过于相似(类间差异小)的问题,提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先,构建一个全局-局部特征融合的主干网络架构,以更好地提取多尺度特征,该架构通过结合Transformer和卷积神经网络(CNN)的优势能有效提取并融合各个尺度的全局和局部特征,从而显著提高主干网络的特征捕捉能力;其次,将Adaboost的单尺度输出拓展到多尺度,并构建2D-Adaboost结构的背景抑制模块,该模块将主干网络各个尺度的输出特征图划分为前景和背景,从而有效抑制背景区域的特征值,并增加判别性特征的强度;最后,在2D-Adaboost结构的每个尺度上额外添加一个分类器以构建特征细化模块,该模块通过控制温度参数协调分类器间的协作学习,从而逐步细化不同尺度的特征图,帮助网络学习更合适的特征尺度,并丰富细节特征的表示。实验结果表明,所提算法的识别准确率达到了96.85%,与ConvNeXt-L、ViT-L、Swin-L和Conformer-L模型相比分别上升了7.56、5.26、3.79和2.60个百分点。高准确率和分类效果的稳定性验证了所提算法在中药材粉末显微图像分类任务中的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 中药材 显微图像识别 特征融合 2D-adaboost
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基于多维度特征和LightGBM-AdaBoost的WebShell检测方法
2
作者 高见 何俊鹏 苗青青 《信息网络安全》 北大核心 2025年第8期1231-1239,共9页
针对传统文本检测方法在WebShell文件检测中的准确率较低、现有机器学习或深度学习算法多聚焦于PHP类型的WebShell检测,同时特征选取存在一定局限性,文章提出构建涵盖文件本体特征、官方标准特征以及BERT语义特征的高维度特征空间,并设... 针对传统文本检测方法在WebShell文件检测中的准确率较低、现有机器学习或深度学习算法多聚焦于PHP类型的WebShell检测,同时特征选取存在一定局限性,文章提出构建涵盖文件本体特征、官方标准特征以及BERT语义特征的高维度特征空间,并设计了LightGBM-AdaBoost集成检测模型,以解决复杂语言下简单特征难以区分正常文件和WebShell的问题,实现了PHP与JSP类型WebShell的高效区分。实验结果表明,基于多维度特征和LightGBM-AdaBoost的WebShell检测方法,在PHP与JSP类型WebShell检测任务中准确率分别高达99.81%和98.93%。相比于现有方法,文章所提方法显著提升了检测准确率,并扩展了检测类型。 展开更多
关键词 WebShell检测 多维度特征 LightGBM算法 adaboost算法
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基于YDSE-AdaBoost.M2算法的岩爆等级预测研究
3
作者 朱建国 熊有为 郭钦鹏 《有色金属(矿山部分)》 2025年第3期77-85,共9页
我国很多硬岩矿山正逐步进入深部开采,岩爆灾害预防是其面临的关键问题之一。为准确的对岩爆进行预测,提出了一种基于杨氏双缝实验优化器(YDSE)优化多分类自适应增强算法(AdaBoost.M2)的新型岩爆预测模型。该模型以最大切向应力、单轴... 我国很多硬岩矿山正逐步进入深部开采,岩爆灾害预防是其面临的关键问题之一。为准确的对岩爆进行预测,提出了一种基于杨氏双缝实验优化器(YDSE)优化多分类自适应增强算法(AdaBoost.M2)的新型岩爆预测模型。该模型以最大切向应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数和弹性能量指数6个指标为输入参数,以岩爆等级为输出参数,利用234组岩爆实例进行训练。在训练过程中通过随即抽取20%的实例进行内部验证,以防止产生过拟合或欠拟合。通过与建立的其他5种新型岩爆预测模型综合对比,证明了YDSE-AdaBoost.M2模型的先进性,并将其用于某深部矿山,验证了该模型的泛化能力,为岩爆的高精度预测提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 岩石力学 岩爆预测 adaboost.M2 YDSE 超参数优化
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基于MLP-AdaBoost模型的混凝土抗压强度预测研究 被引量：1
4
作者 赵佳亮 达列雄 +1 位作者 郭鸿 王婷 《混凝土》 北大核心 2025年第6期17-22,共6页
针对传统机器学习模型对混凝土抗压强度预测方面的局限性,提出了采用集成MLP和AdaBoost算法的融合模型。结合影响混凝土抗压强度共8个特征,以MLP和AdaBoost两种算法作为基模型,加权线性回归作为元模型,构建MLP-Adaboost融合模型,然后采... 针对传统机器学习模型对混凝土抗压强度预测方面的局限性,提出了采用集成MLP和AdaBoost算法的融合模型。结合影响混凝土抗压强度共8个特征,以MLP和AdaBoost两种算法作为基模型,加权线性回归作为元模型,构建MLP-Adaboost融合模型,然后采用贝叶斯优化技术来确定最优的超参数组合,以确保模型预测的准确性。试验表明:五折交叉验证确定系数指标(R^(2))达到0.957,均方根误差指标(RMSE)为3.798,平均绝对误差指标(MAE)为2.769。将MLP-AdaBoost融合模型与其他模型的预测结果作比较分析,得到MLP-AdaBoost融合模型的预测精度更高。最后通过SHAP库对混凝土数据集的组合预测模型进行可解释性分析,得到模型的预测逻辑与工程领域的实际操作一致,证明了该模型的合理性,为混凝土抗压强度的准确预测提供了一种有效的新方法。 展开更多
关键词 混凝土抗压强度预测 adaboost 贝叶斯优化 MLP 融合模型 SHAP值
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基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术 被引量：2
5
作者 姚翔曦 张英 +2 位作者 张国治 刘君 王明伟 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期14-25,共12页
针对传统油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效地利用故障信息,以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况,提出了基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器... 针对传统油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)在油浸变压器故障诊断过程中不能够有效地利用故障信息,以及变压器故障样本类型不平衡致使模型诊断结果较差的情况,提出了基于数据扩充和故障特征优化的SCNGO-SVM-AdaBoost变压器故障诊断技术。首先,针对不平衡样本数据集利用安全级别合成少数过采样技术(safelevel synthetic minority over-sampling technique,Safe-Level SMOTE)对原始的变压器故障样本集进行了数据扩充,然后利用核主成分分析(kernel principal component analysis,K-PCA)算法对比值化后的油色谱数据进行故障特征优化提取。其次在北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)中融合了正余弦和折射反向学习策略,利用测试函数验证该算法的稳定性和利用SCNGO优化算法提高其寻优能力。最后通过实际的对未扩充样本诊断和其他方法诊断进行对比分析,结果证明该方法能够有效地提高变压器故障诊断的性能。 展开更多
关键词 油浸式变压器故障诊断 数据扩充 特征优选 支持向量机 SCNGO优化算法 adaboost算法
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基于CNN-LSTM-Adaboost模型的TBM掘进参数和隧洞围岩等级预测
6
作者 戴明健 焦玉勇 +3 位作者 裴成元 贾运甫 梁峰 张鹏 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第2期160-170,共11页
硬岩隧道掘进机(TBM)在现今隧洞建设中的应用日益广泛,但是TBM深埋于地下,对地下围岩状况和掘进参数的感知能力不高,精准预测掘进参数和围岩等级对于保证TBM掘进安全具有重要意义。基于新疆某引水工程的TBM现场掘进参数和隧洞围岩地质数... 硬岩隧道掘进机(TBM)在现今隧洞建设中的应用日益广泛,但是TBM深埋于地下,对地下围岩状况和掘进参数的感知能力不高,精准预测掘进参数和围岩等级对于保证TBM掘进安全具有重要意义。基于新疆某引水工程的TBM现场掘进参数和隧洞围岩地质数据,选择TBM掘进稳定段的推力、扭矩、转速、净掘进速度、施工速度、开挖比能作为模型输入参数,建立了卷积神经网络优化的长短时时序-自适应提升(CNN-LSTM-Adaboost)模型,预测各等级围岩条件下的掘进参数,并依据掘进参数数据集训练模型预测了隧洞围岩等级。结果表明:CNN-LSTM-Adaboost模型具有较高的预测精度,大部分数据的预测相对误差率(Er)在10%以内,均方根误差(RMSE)在5以内,平均绝对百分比误差(MAPE)在10%以内,拟合优度(R^(2))在0.9以上;同时,CNN-LSTM-Adaboost模型对基于掘进参数对隧洞围岩等级的识别准确率较高,综合准确率(ACC)达90%,可以应用于指导工程实践。 展开更多
关键词 硬岩隧道掘进机(TBM) 掘进参数 掘进安全 CNN-LSTM-adaboost模型 围岩等级
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基于Adaboost回归的6061铝合金单点增量成形最大成形深度预测
7
作者 梁智凯 张志超 +1 位作者 胡蓝 庞秋 《材料工程》 北大核心 2025年第4期23-34,共12页
单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量... 单点增量成形是一种柔性工艺,在航空航天领域有着广泛应用,尤其适用于定制化、小批量生产的构件。然而针对不同模型,适宜加工的工艺参数区间尚未明确,需要测试不同的参数。采用正交实验,进行多因素方差分析,讨论板材厚度、角度、层进量、进给速度和自转速度等参数对最大成形深度的影响。根据实验结果搭建基于Adaboost算法的回归模型,对6061铝合金薄板在100 mm成形直径下的成形深度进行预测。结果表明:单因素对最大成形深度的影响由大到小分别为:厚度、层进量、角度量、进给速度、自转速度,且在最快成形速度下获得的最大成形角度为70°,板料厚度为1 mm,层进量为0.2 mm,进给速度为2000 mm/min,自转速度为2000 r/min。此外,依据正交实验创建的回归模型具有高准确度,与Abaqus仿真结果及实际实验结果均对应,4组测试与仿真最大误差为4.24%,与实际成形最大误差值为-2.45%。 展开更多
关键词 单点增量成形 工艺参数 6061铝合金 adaboost算法 回归模型
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基于PSO-SVM-AdaBoost的超短期风电功率预测 被引量：1
8
作者 范斌 李豫明 +2 位作者 郭强强 白云龙 吴志勇 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期54-61,共8页
超短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,针对超短期风电功率的复杂性与多样性这一问题,本文通过分析目标风电场测风塔在不同高度的风速数据,提出对风电场的所有风机进行超短期功率预测的组合模型。首先,采用残差的孤立森林离群... 超短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,针对超短期风电功率的复杂性与多样性这一问题,本文通过分析目标风电场测风塔在不同高度的风速数据,提出对风电场的所有风机进行超短期功率预测的组合模型。首先,采用残差的孤立森林离群值检测方法对采集的数据进行预处理。然后,通过粒子群(particle swarm optimization,PSO)来优化支持向量机(support vector machine,SVM)中的参数。随后使用训练好的SVM作为弱回归器之一参与到AdaBoost的过程中,AdaBoost会迭代训练多个SVM回归器并调整权重,最终集成一个强回归器。最后,通过对内蒙古某风电场的数据在不同模型下的预测结果进行分析,本文提出的PSO-SVM-AdaBoost模型较单一的SVM模型、经过PSO优化的SVM模型(PSO-SVM),以及结合了SVM与AdaBoost机制的模型(SVM-AdaBoost),在预测精度上有较大的提升。 展开更多
关键词 测风塔数据 超短期功率 孤立森林 PSO-SVM adaboost
原文传递
基于时间加权和AdaBoost集成的动态多因子选股模型 被引量：1
9
作者 杨园园 鲁统宇 +1 位作者 任婷婷 许文甫 《系统工程》 北大核心 2025年第1期124-135,共12页
本文重点研究了如何有效地构建动态的量化选股模型。考虑到股票数据中存在的概念漂移现象,构建一种基于时间加权和AdaBoost支持向量机集成的动态选股模型——ADASVM-TW^(*)。该模型通过将时间权重嵌入ADASVM中,根据样本的新旧以及是否... 本文重点研究了如何有效地构建动态的量化选股模型。考虑到股票数据中存在的概念漂移现象,构建一种基于时间加权和AdaBoost支持向量机集成的动态选股模型——ADASVM-TW^(*)。该模型通过将时间权重嵌入ADASVM中,根据样本的新旧以及是否错分更新样本权重。考虑到因子的时变性,采用随机森林算法进行动态因子选择。以2011年至2020年上证50各成分股为研究对象进行实证研究。研究发现,ADASVM-TW^(*)模型的平均准确率和平均精度分别达到了53.24%和56.10%,基于预测结果构建的投资组合实现了29.86%的年化收益率,远高于其他投资组合和基准,并且该模型同时通过了显著性检验和稳健性检验。 展开更多
关键词 动态选股 概念漂移 adaboost 支持向量机 集成算法
原文传递
基于Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型的致密砂岩储层岩性识别
10
作者 孙婧 赵军龙 刘军锋 《录井工程》 2025年第1期41-48,共8页
为了提高利用测井资料识别致密砂岩储层岩性的精度和效率,基于文献调研,提出Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型识别致密砂岩储层岩性。首先采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)模型对原始数据集特征值重要性进行排序及特征降维,进而把对于岩性... 为了提高利用测井资料识别致密砂岩储层岩性的精度和效率,基于文献调研,提出Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型识别致密砂岩储层岩性。首先采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)模型对原始数据集特征值重要性进行排序及特征降维,进而把对于岩性识别分类精度更高的特征值送入自适应提升算法(Adaboost)模型进行训练学习;由于Adaboost在建模过程中使用较多超参数,因此采用麻雀优化搜索算法(SSA)对其进行超参寻优以获得最佳参数组合。以J研究区延8段致密砂岩储层测井及岩心数据为基础,训练构建Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型。经Lasso模型特征提取后,Adaboost模型迭代误差率较未使用Lasso算法明显降低,岩性识别准确率提升明显;SSA算法全局优化搜索经较少次数迭代获得Adaboost最优超参数,提升了模型训练精度及效率。与K⁃近邻算法(KNN)模型和随机森林模型识别岩性效果进行对比,Lasso⁃SSA⁃Adaboost组合模型在测试集上预测准确率达到90%以上,表明了其在研究区应用效果较好。 展开更多
关键词 致密砂岩储层 岩性识别 Lasso SSA adaboost 组合模型
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基于概率加权AdaBoost与YCrCb颜色空间算法的人脸检测系统
11
作者 马文亭 姜楠楠 《现代信息科技》 2025年第3期79-83,89,共6页
随着计算机技术的快速发展,人脸检测已经应用到各个领域,但是依然存在在低光照和有遮挡等复杂背景下人脸检测率低的问题,针对这一问题,文章提出了一种基于概率加权的AdaBoost与YCrCb颜色空间算法相结合的人脸检测方法。文章使用Haar-lik... 随着计算机技术的快速发展,人脸检测已经应用到各个领域,但是依然存在在低光照和有遮挡等复杂背景下人脸检测率低的问题,针对这一问题,文章提出了一种基于概率加权的AdaBoost与YCrCb颜色空间算法相结合的人脸检测方法。文章使用Haar-like矩形特征作为人脸特征的提取算法,将概率加权的AdaBoost算法与改进的YCrCb颜色空间算法相结合提高人脸检测的检测率。实验证明,在不同光照下、不同角度以及面部遮挡下的情况下,文章提出的算法可以在提高检测率的同时,大幅度地降低计算的复杂度。 展开更多
关键词 人脸检测 矩形特征 概率加权的adaboost 检测率
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基于BiLSTM-AdaBoost的集中供热换热站短期热负荷预测研究
12
作者 龚文杰 程宗平 +1 位作者 张春艳 马萍 《区域供热》 2025年第3期55-63,共9页
准确预测集中供热换热站热负荷是实现区域供热系统智慧供热和节能减碳的关键。以乌鲁木齐市某集中供热换热站为研究对象,提出基于BiLSTM-AdaBoost的供热负荷预测模型。引入BiLSTM网络综合考虑热负荷数据的正向和反向历史特征,提高了网... 准确预测集中供热换热站热负荷是实现区域供热系统智慧供热和节能减碳的关键。以乌鲁木齐市某集中供热换热站为研究对象,提出基于BiLSTM-AdaBoost的供热负荷预测模型。引入BiLSTM网络综合考虑热负荷数据的正向和反向历史特征,提高了网络捕捉时间序列特征联系的能力,应用AdaBoost集成算法获得准确性较高的强预测器。将所提模型与其他几种预测模型进行对比分析,结果表明,所提出的BiLSTM-AdaBoost供热负荷预测模型在热负荷预测中具有更高的预测精度,可以实现热力站供热负荷的准确预测。 展开更多
关键词 区域供热 热负荷预测 BiLSTM网络 adaboost集成算法
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基于PSO-VMD-ELM-Adaboost模型的变压器温度预测研究
13
作者 冯涛 卢艳 +3 位作者 赵锐 陈雨轩 任开涛 李佳晋 《电子制作》 2025年第18期106-109,共4页
针对变压器温度预测中存在的高维特征、多因素影响及传统方法准确度不足等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)、变分模态分解(VMD)、极限学习机(ELM)和Adaboost集成学习算法的综合模型。该模型通过PSO优化VMD的参数,能够有效地对... 针对变压器温度预测中存在的高维特征、多因素影响及传统方法准确度不足等问题,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)、变分模态分解(VMD)、极限学习机(ELM)和Adaboost集成学习算法的综合模型。该模型通过PSO优化VMD的参数,能够有效地对变压器油温数据进行分解,提取具有不同频率特征的信号分量;然后,利用ELM进行回归建模,最后结合Adaboost集成学习算法进一步提升预测精度。实验结果表明,所提模型在变压器温度预测中具有较高的精度,R²值达到93.4667%,RMSE为1.1652,MAE为0.81441。此外,消融实验结果表明,PSO优化和VMD特征提取对模型预测精度提升具有重要作用,去除这些模块后模型性能明显下降。通过这些实验验证,本研究为变压器温度预测提供了一种新的高效方法。 展开更多
关键词 温度预测 粒子群优化(PSO) 变分模态分解(VMD) 极限学习机(ELM) adaboost 消融实验
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基于DF-AdaboostSVM模型的脱硝入口氮氧化物浓度预测研究
14
作者 马立增 张玲 +3 位作者 谷宇 吴俣 唐媛媛 汤光华 《锅炉技术》 北大核心 2025年第2期31-37,共7页
传统煤电机组脱硝系统喷氨不精准导致过量喷氨、氮氧化物排放超标以及喷氨无法投自动等现象,解决上述问题需同时实现喷氨总量精确控制和脱硝反应器氨氮空间分布的均衡配比。针对脱硝系统反应器入口氮氧化物浓度检测滞后性导致喷氨总量... 传统煤电机组脱硝系统喷氨不精准导致过量喷氨、氮氧化物排放超标以及喷氨无法投自动等现象,解决上述问题需同时实现喷氨总量精确控制和脱硝反应器氨氮空间分布的均衡配比。针对脱硝系统反应器入口氮氧化物浓度检测滞后性导致喷氨总量控制不精确问题,提出一种基于主导因素(DF)和自适应增强算法(Adaboost)集成支持向量机(SVM)的氮氧化物浓度预测模型。通过DF分析某660MW煤电机组历史运行数据,选择对脱硝入口氮氧化物浓度影响较大的辅助特征参数并确定所选参数相对于氮氧化物浓度的迟滞时间。依据迟滞时间重构数据集,构建DF-AdaboostSVM氮氧化物浓度预测模型。研究结果表明:与限定单一迟滞时间180s、240s和300s建模以及单一SVM模型相比,使用DF迟滞时间重构数据集搭建集成模型有更优秀的预测精度,其平均绝对百分比误差为4.03%,均方根误差为16.74,决定系数为0.91,均优于上述对比模型。由此可见提出的算法和模型更适合脱硝人口氮氧化物浓度预测。 展开更多
关键词 主导因素 adaboost集成 迟滞时间 氮氧化物浓度 预测模型
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多特征Adaboost算法在多波束点云滤波中的应用
15
作者 孟凡修 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期19-23,共5页
为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器... 为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器合并为强分类器,并利用阶段函数确定关键参数阈值。Adaboost算法输出结果的二值性与滤波结果(水深点与非水深点)的属性契合。为验证该算法的自动化程度与分类效率,引入ID3滤波算法在多种地形进行验证分析,实验结果表明,Adaboost算法在多种地形区域存在较好的滤波效果。 展开更多
关键词 多波束点云滤波 adaboost算法 增强决策树 弱分类器 分类阈值 更新权重
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基于WOA-BP-AdaBoost的爆破振动速度预测模型研究
16
作者 刘金山 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期170-178,共9页
爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和... 爆破引起地面振动是矿山生产爆破过程中最为显著的有害效应之一。为预防爆破振动引发建筑物失稳破坏和边坡滑坡,以某露天矿山生产爆破92组监测数据为例,根据灰色综合关联度识别了爆破振动速度影响因素。采用WOA优化BP神经网络的权值和阈值和AdaBoost算法对BP神经网络进行集成学习的方案,构建了基于WOA-BP-AdaBoost爆破振动速度预测模型。研究结果表明:与GWO-BP、SSA-BP、WOA-BP神经网络预测模型相比,该预测模型的R 2最大为0.98。与WOA-BP预测模型相比,WOA-BP-AdaBoost预测模型的S RMSE、S MAE分别降低了42.35%、32.1%,说明引入AdaBoost算法对BP神经网络集成学习,可进一步提升WOA-BP模型的预测精度和稳定性,为爆破振动速度预测提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 爆破振动速度 WOA BP神经网络 adaboost算法
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基于AdaBoost极限学习机的变压器故障诊断
17
作者 袁海满 《电工技术》 2025年第15期153-155,158,共4页
为有效提高变压器故障诊断正确率,将AdaBoost算法和极限学习机相结合,构建了一种基于AdaBoost的极限学习机变压器故障诊断方法。该方法将极限学习机算法作为AdaBoost的弱学习算法输入AdaBoost算法中,利用极限学习机训练速度快、性能良... 为有效提高变压器故障诊断正确率,将AdaBoost算法和极限学习机相结合,构建了一种基于AdaBoost的极限学习机变压器故障诊断方法。该方法将极限学习机算法作为AdaBoost的弱学习算法输入AdaBoost算法中,利用极限学习机训练速度快、性能良好及适合作为一个基本分类器的特点,以提高极限学习机算法的诊断分类精度。实例分析结果表明,采用AdaBoost与极限学习机相结合的变压器故障诊断新方法能准确、有效地对变压器进行故障诊断,与传统的电力变压器诊断方法相比具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 溶解气体分析 极限学习机 adaboost
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基于Adaboost算法的油田值守站场进入人员身份自动化识别系统
18
作者 白宪丽 《自动化与仪表》 2025年第4期91-94,共4页
油田值守站场环境复杂嘈杂,导致对进入站场的人员身份识别存在困难。Adaboost算法具有较强的适应性,适用于复杂环境。为此,研究了基于Adaboost算法的油田值守站场进入人员身份自动化识别系统。该系统通过视频监控模块实时采集人员视频图... 油田值守站场环境复杂嘈杂,导致对进入站场的人员身份识别存在困难。Adaboost算法具有较强的适应性,适用于复杂环境。为此,研究了基于Adaboost算法的油田值守站场进入人员身份自动化识别系统。该系统通过视频监控模块实时采集人员视频图像,以Adaboost算法为核心的人脸检测模块检测人脸区域,再以SIFT算法为核心的身份识别模块提取人脸特征并与员工信息库比对,实现身份自动化识别。结果显示,该系统人脸检测、特征提取效果显著,能应对不同光照条件,精准识别人员身份,并在识别不通过时预警,有效避免油田风险事件。 展开更多
关键词 adaboost算法 油田值守站场 进入人员 身份识别 人脸检测 SIFT算法
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基于因子分析和AdaBoost算法的烟叶颜色分类
19
作者 张千子 邓邵文 +9 位作者 王文浩 何倩 郭燕 高云才 李湘伟 唐晓燕 常玉龙 杨粟 杜啟霞 罗小枝 《湖北农业科学》 2025年第10期195-200,共6页
通过样本采集获取具有代表性的烟叶样本(橘黄色烟叶、柠檬黄色烟叶、红棕色烟叶),并进行预处理。利用因子分析方法对烟叶颜色的相关特征进行提取,以降低数据维度并提取关键信息。采用AdaBoost算法构建分类模型,对提取的特征进行分类,并... 通过样本采集获取具有代表性的烟叶样本(橘黄色烟叶、柠檬黄色烟叶、红棕色烟叶),并进行预处理。利用因子分析方法对烟叶颜色的相关特征进行提取,以降低数据维度并提取关键信息。采用AdaBoost算法构建分类模型,对提取的特征进行分类,并对比不同算法的预测结果。对FA-AdaBoost模型的性能进行评估,并验证其分类效果。结果表明,应用因子分析法选出380、460、740 nm 3个波段,作为烟叶颜色分类的关键光谱特征。与梯度提升、Bagging和随机森林算法相比,AdaBoost算法能够在较少的迭代次数内,达到最低的测试误差率。FA-AdaBoost模型在烟叶颜色分类中表现优异,精确率、召回率和F1分数均处于较高水平,FA-AdaBoost模型对红棕色烟叶的识别效果显著,3项指标均达100%。从支持度来看,各类别样本数量差异明显,红棕色烟叶样本量(3片)远少于其他类别,存在明显的类别不平衡现象,但是FA-AdaBoost模型整体准确率仍达86%,表明FA-AdaBoost模型在面临类别不平衡挑战时,依然能保持较强的整体分类能力。AdaBoost模型在烟叶颜色分类任务中展现出高效、准确的识别能力,在不同类别间的性能表现也较为均衡,展现出稳健的泛化能力。 展开更多
关键词 烟叶分级 因子分析 adaboost算法 烟叶颜色 分类
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基于AdaBoost算法的青藏地区滑坡位移监测及预测研究
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作者 蔡忠周 罗少辉 +1 位作者 张继红 王军 《甘肃科学学报》 2025年第2期1-6,21,共7页
为了探究青藏高原地区滑坡位移特征并掌握山坡的安全状况,采用AdaBoost算法研究斜坡位移、降雨量以及土壤含水率之间的关系,并进一步对斜坡变形位移进行预测。结果表明:监测区域每年的降雨量呈现倒V形分布,斜坡位移量整体呈现增大趋势;... 为了探究青藏高原地区滑坡位移特征并掌握山坡的安全状况,采用AdaBoost算法研究斜坡位移、降雨量以及土壤含水率之间的关系,并进一步对斜坡变形位移进行预测。结果表明:监测区域每年的降雨量呈现倒V形分布,斜坡位移量整体呈现增大趋势;每年二、三月气温升高,受地表积雪积冰融化影响,不同深度的土壤含水率与降雨量的关系复杂。斜坡位移与土壤含水率呈现正相关关系;斜坡不同位置位移受不同深度土壤含水率的影响程度不同。基于监测数据训练AdaBoost回归模型以预测斜坡位移的方法取得了不错的效果,能够对未来15 d内的位移进行预测,研究成果能够为称多县的斜坡位移预测与安全评估提供参考。 展开更多
关键词 青藏高原 滑坡 adaboost算法 降雨量 土壤含水率 位移监测 滑坡预测
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