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基于AdaBoost.MH算法的汉语多义词消歧 被引量：7
1
作者 刘风成 黄德根 姜鹏 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期6-13,共8页
本文提出一种基于AdaBoost.MH算法的有指导的汉语多义词消歧方法,该方法利用AdaBoost.MH算法对决策树产生的弱规则进行加强,经过若干次迭代后,最终得到一个准确度更高的分类规则;并给出了一种简单的终止算法中迭代的方法;为获取多义词... 本文提出一种基于AdaBoost.MH算法的有指导的汉语多义词消歧方法,该方法利用AdaBoost.MH算法对决策树产生的弱规则进行加强,经过若干次迭代后,最终得到一个准确度更高的分类规则;并给出了一种简单的终止算法中迭代的方法;为获取多义词上下文中的知识源,在采用传统的词性标注和局部搭配序列等知识源的基础上,引入了一种新的知识源,即语义范畴,提高了算法的学习效率和排歧的正确率。通过对6个典型多义词和SENSEVAL3中文语料中20个多义词的词义消歧实验,AdaBoost.MH算法获得了较高的开放测试正确率(85.75%)。 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 词义消歧 adaboost.mh算法 多知识源
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基于AdaBoost.MH的Reyes渲染架构时间预估算法 被引量：2
2
作者 孟庆利 吕琳 +2 位作者 靳颖 孟祥旭 孟雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期76-81,共6页
在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范... 在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范的渲染器常用的Reyes渲染架构中对渲染时间产生影响的各种因素,分析提取出影响渲染时间的7大要素特征,提出了基于AdaBoost.MH的渲染时间预估算法。通过在基于Reyes渲染架构的渲染引擎中的实验与测试表明,训练集和测试集的准确率分别达到79%和78%,为渲染任务的并行调度奠定了基础,同时也为渲染费用预估提供了依据。 展开更多
关键词 时间预估 ADABOOST MH算法 Reyes渲染架构 集群渲染
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输氢用L360MH直缝埋弧焊管研制
3
作者 李涛 张志明 +3 位作者 王强 张婷婷 陈小伟 王学仕 《焊管》 2026年第1期65-74,共10页
为满足氢能规模化运输对输氢管道材料的高性能需求,开发低C、低Mn及低P、S、O、N、H的微合金体系L360MH钢板,研制了规格为Φ610 mm×14.3 mm的纯氢输送用直缝埋弧焊钢管,并进行了力学性能、显微组织、硬度、氢致开裂(HIC)、硫化物... 为满足氢能规模化运输对输氢管道材料的高性能需求,开发低C、低Mn及低P、S、O、N、H的微合金体系L360MH钢板,研制了规格为Φ610 mm×14.3 mm的纯氢输送用直缝埋弧焊钢管,并进行了力学性能、显微组织、硬度、氢致开裂(HIC)、硫化物应力腐蚀开裂(SSCC)及氢环境相容性试验,并与普通L360M钢管进行对比。结果表明,该钢管的化学成分、显微组织及力学性能均符合GB/T 9711—2023标准,HIC与SSCC试验中无裂纹产生,耐硫化氢腐蚀性能优良;氢环境下母材及焊缝性能损失率≤10%,氢脆不敏感。研制的L360MH钢级输氢用直缝埋弧焊管兼具优良力学性能与抗氢脆性能,可为氢能长输管道工程应用提供支撑。 展开更多
关键词 氢气输送 直缝埋弧焊管 L360MH管线钢 氢环境相容性 氢脆 疲劳寿命
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基于IGA优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法研究
4
作者 王琼宇 蒋波涛 +2 位作者 赵书宇 朱永灿 田毅 《电网与清洁能源》 北大核心 2026年第1期40-47,共8页
针对单个支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能差以及现有AdaBoost算法中各弱分类器使用同一个参数等问题,提出基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法。首先,自适应调... 针对单个支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能差以及现有AdaBoost算法中各弱分类器使用同一个参数等问题,提出基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化AdaBoost-SVM的变压器多级故障诊断方法。首先,自适应调整各个SVM中的核参数σ,利用AdaBoost算法对带有调整后的核参数的SVM弱分类器进行集成;其次,构建三级集成故障分类器,并利用IGA算法优化每一级集成分类器的参数和输入特征;最后,将优化后的IGA-AdaBoost-SVM多级故障诊断模型用于变压器的故障分类中,并通过受试者工作特征曲线对不同输入特征和方法进行分析对比。仿真结果表明,所提方法能够有效改善单个SVM分类性能差的问题,且使各个弱分类器能够选择最优参数和最优输入特征,与其他方法相比具有较高的故障诊断准确率,增强了集成分类器的分类效果。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 ADABOOST算法 改进遗传算法 支持向量机
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降雨环境下自由空间光通信链路性能预测与优化模型
5
作者 马保科 张佳欣 +4 位作者 傅思昂 寇恒越 丁冠中 孙嘉祺 李阳 《西安邮电大学学报》 2026年第2期11-21,共11页
自由空间光(Free-Space Optical,FSO)通信在降雨环境中受到严重的链路衰减,为缓解衰减并提升通信性能,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)与Adaboost算法相结合的降雨环境下FSO通信链路性能预测与优化模型。通过Mie... 自由空间光(Free-Space Optical,FSO)通信在降雨环境中受到严重的链路衰减,为缓解衰减并提升通信性能,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)与Adaboost算法相结合的降雨环境下FSO通信链路性能预测与优化模型。通过Mie理论建立降雨衰减的物理模型,分析不同的雨滴谱分布模型对激光通信的影响,构建以降雨强度、波长、雨滴谱类型和气压为输入的预测模型,实现衰减系数的高精度估计,进一步得到信噪比与误码率,并结合智能寻优算法,实现对工作波长、发射孔径和发射功率等关键参数的自适应调控,以优化通信性能。实验结果表明,所建模型对衰减预测的耗时仅为0.59 s,较传统Mie理论计算效率提升了近2000倍;经参数优化后,在不同降雨场景下平均误码率降低了约5.98%~44.95%。 展开更多
关键词 自由空间光通信 雨滴谱模型 ELM-Adaboost集成学习模型 链路衰减预测 智能寻优算法
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咪唑类离子液体对高填充MH/LLDPE阻燃复合材料界面及流变性能的影响
6
作者 李如杰 徐世爱 《功能高分子学报》 北大核心 2026年第1期24-33,共10页
针对高填充聚合物基复合材料流动性差、加工困难和力学性能下降等问题,提出了一种简单且经济的改性策略,即直接添加具有优异流动性的离子液体(IL)。通过两步合成了1-丁基-3-甲基咪唑磷酸盐([BMIM]PA)离子液体,采用熔融共混法制备了一系... 针对高填充聚合物基复合材料流动性差、加工困难和力学性能下降等问题,提出了一种简单且经济的改性策略,即直接添加具有优异流动性的离子液体(IL)。通过两步合成了1-丁基-3-甲基咪唑磷酸盐([BMIM]PA)离子液体,采用熔融共混法制备了一系列不同[BMIM]PA添加量的高填充氢氧化镁(MH)/线形低密度聚乙烯(LLDPE)(MH与LLDPE的质量比为60:40)复合材料。当添加5%([BMIM]PA质量与MH、LLDPE总质量之比)的[BMIM]PA时,MH/[BMIM]PA/LLDPE复合材料的平衡扭矩降低了9.7%,熔体流动指数提高了119%,且在保持复合材料阻燃性能的同时,冲击韧性提高了69%。 展开更多
关键词 离子液体 高填充MH/LLDPE复合材料 流变性能 韧性 阻燃性能
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多特征融合的人工智能沉睡专利识别与测度
7
作者 贾怡炜 胡剑 戚湧 《科研管理》 北大核心 2026年第1期181-192,共12页
探索构建人工智能沉睡专利识别模型,挖掘潜在具有市场价值的专利,对提升专利运营效率和促进产业数智化转型具有重要意义。基于中国人工智能发明专利数据,对专利运营形势和睡眠特征进行全貌分析,利用AdaBoost算法和SHAP解释方法构建多特... 探索构建人工智能沉睡专利识别模型,挖掘潜在具有市场价值的专利,对提升专利运营效率和促进产业数智化转型具有重要意义。基于中国人工智能发明专利数据,对专利运营形势和睡眠特征进行全貌分析,利用AdaBoost算法和SHAP解释方法构建多特征融合的沉睡专利识别模型并进行实证分析。研究发现:中国人工智能运营专利数量呈稳步增长趋势,总体呈现出“睡眠时长短、唤醒机制灵活、唤醒强度低”的睡眠特征;基于AdaBoost算法的沉睡专利识别模型性能最优,将算法特征纳入指标体系能够明显提高模型的识别准确度;不同专利特征对沉睡专利唤醒产生交互效应,交通运输和电子设备制造领域的人工智能专利市场运营潜力较大;应用场景中预测结果的召回率为0.982,具备市场价值的专利比重为21.23%,验证了模型的有效性。本研究不仅丰富了沉睡专利识别与评估的研究体系,还为创新主体优化专利运营决策提供了实践方案。 展开更多
关键词 人工智能 沉睡专利 ADABOOST算法 SHAP解释方法 专利识别 专利运营
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微波辐射资料同化对三江源暴雨数值模拟的影响
8
作者 黄梓豪 王磊 李谢辉 《成都信息工程大学学报》 2026年第1期125-133,共9页
为提升三江源地区降水预报和暴雨的防灾减灾,基于中尺度数值模式WRF,采用WRF-3DVAR方法对2018年7月22-23日该地区一次暴雨过程进行同化敏感实验,对比分析NOAA-19搭载的AMSUA微波温度仪和MHS微波湿度仪上两种同化资料对数值模拟结果的影... 为提升三江源地区降水预报和暴雨的防灾减灾,基于中尺度数值模式WRF,采用WRF-3DVAR方法对2018年7月22-23日该地区一次暴雨过程进行同化敏感实验,对比分析NOAA-19搭载的AMSUA微波温度仪和MHS微波湿度仪上两种同化资料对数值模拟结果的影响。结果表明,对于24h累计降水预报,同化MHS资料对15mm以下的降水改善效果显著,同时同化AMSUA、MHS资料对20~35mm的降水改善效果显著。同化微波辐射资料对500hPa水汽通量大值区和槽区位置有所改善,其中同化AMSUA资料对高空风改善效果显著。同时同化AMSUA、MHS资料对高空温度和比湿改善效果显著。同化敏感实验证明,同化AMSUA、MHS两种微波辐射资料对三江源地区暴雨数值预报有一定的业务应用价值。 展开更多
关键词 三江源 暴雨 WRF 资料同化 AMSUA MHS
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MH盐碱地改良材料对盐碱土壤性能的影响
9
作者 安长聪 韩凤兰 +2 位作者 江成云 李茂辉 董雄伟 《矿产综合利用》 2026年第1期62-68,88,共8页
【目的】为探究煤粉炉粉煤灰制备的MH盐碱地改良材料的施用量、施用时间对盐碱土壤理化性质的影响。【方法】以施用煤粉炉工艺生产的粉煤灰为基体材料制备MH盐碱地改良材料,在室内开展周期25 d的土壤盆栽实验。【结果】MH盐碱地改良材... 【目的】为探究煤粉炉粉煤灰制备的MH盐碱地改良材料的施用量、施用时间对盐碱土壤理化性质的影响。【方法】以施用煤粉炉工艺生产的粉煤灰为基体材料制备MH盐碱地改良材料,在室内开展周期25 d的土壤盆栽实验。【结果】MH盐碱地改良材料不同施用量下,盐碱土壤pH值、HCO_(3)^(-)、交换性钠离子含量随时间增加均呈现逐渐降低的变化规律。2.5%施用量时,盐碱土壤室内培养25 d,土壤pH值降低0.64个单位,HCO_(3)^(-)降低57.16%,交换性钠离子含量降低77.27%。土壤有效磷、速效钾含量均有不同程度提高,土壤容重降低至1.40 g/cm^(3),孔隙度提高6.83%,显著改变了土壤固、液、气三相比例分配。但有机质、阳离子交换量较供试土壤分别降低46.06%、29.96%。【结论】MH盐碱地改良材料可有效调控盐碱土壤理化性质,改善作物生长环境。 展开更多
关键词 盐碱土 MH盐碱地改良材料 pH值 交换性钠离子 养分指标
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基于RF-AdaBoost模型的储层隔夹层智能识别及其油水阻挡作用研究
10
作者 叶畅 章成广 +2 位作者 蔡明 张远君 高奔 《石油物探》 北大核心 2026年第2期374-390,共17页
针对塔里木盆地LN油田致密砂岩储层非均质性强、隔夹层测井响应模糊等难题,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)与自适应增强(AdaBoost)集成学习的储层隔夹层识别方法。该方法以岩心薄片识别结果为基础,结合多种测井参数构建复合... 针对塔里木盆地LN油田致密砂岩储层非均质性强、隔夹层测井响应模糊等难题,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)与自适应增强(AdaBoost)集成学习的储层隔夹层识别方法。该方法以岩心薄片识别结果为基础,结合多种测井参数构建复合特征体系,利用自适应合成过采样(ADASYN)方法扩充样本数量,并采用网格搜索法优化随机森林超参数后嵌入AdaBoost框架,通过加权迭代提升小样本识别的稳定性与准确性。基于研究区7口井的测井数据开展建模分析,对比了RF-AdaBoost、AdaBoost、单一RF及K-近邻(KNN)4种模型的识别性能,结果显示,RF-AdaBoost模型在测试集中平均F1分数(精确率和召回率取平均值后的F分数,F1-score)为94.33%,在识别泥质、钙质和物性3类隔夹层方面均表现出良好的精度与边界清晰度。在识别结果的基础上,进一步结合连井剖面与注采关系开展阻隔作用分析,识别结果与储层地质特征、生产响应相吻合,表明此方法能够有效识别储层中的隔夹层,并揭示其在油水运移过程中的层间封隔与侧向导流特性。研究表明,基于RF-AdaBoost模型的储层隔夹层智能识别方法适用于非岩心条件下的隔夹层识别,可为致密储层开发中的井位部署、注采优化和剩余油挖潜提供技术支持。 展开更多
关键词 隔夹层识别 致密砂岩储层 集成学习 随机森林 自适应合成过采样 渗流调控作用
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区间删失数据下多重参数回归模型的贝叶斯自适应Lasso变量选择
11
作者 邹雨浩 袁晓惠 王纯杰 《数理统计与管理》 北大核心 2026年第1期101-110,共10页
多重参数回归(MPR)模型在生存分析中是比较流行的模型。本文在贝叶斯框架下考虑区间Ⅱ型删失数据MPR模型的变量选择问题,选用贝叶斯自适应Lasso (Balasso)的方法,同时进行变量选择和参数估计。给定待估计参数条件Laplace先验分布,构造... 多重参数回归(MPR)模型在生存分析中是比较流行的模型。本文在贝叶斯框架下考虑区间Ⅱ型删失数据MPR模型的变量选择问题,选用贝叶斯自适应Lasso (Balasso)的方法,同时进行变量选择和参数估计。给定待估计参数条件Laplace先验分布,构造贝叶斯层次模型,给出满条件分布及相应的Gibbs和Metropolis-Hastings (MH)抽样算法。数值模拟比较了该方法与贝叶斯Lasso (Blasso)方法,结果表明该方法模型正确识别率高。文章实例选用牙科研究数据,分析选择出最显著的影响因素,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 区间Ⅱ型删失数据 MPR模型 贝叶斯自适应Lasso GIBBS抽样 MH算法
原文传递
轨道交通富液式MH/Ni电池正极黏结体系对比
12
作者 李静 孙冬冬 +1 位作者 张翠萍 刘坤鹏 《电池》 北大核心 2026年第1期90-94,共5页
针对轨道交通富液式MH/Ni电池正极易脱粉的问题,研究聚四氟乙烯(PTFE)/羧甲基纤维素(CMC)、PTFE/聚丙烯酸钠(PAAS)和PTFE/CMC/PAAS等3种黏结体系对电池性能的影响。PTFE/PAAS体系在常温下极化最小,以20℃下0.2 C放电容量为基准,1.0 C放... 针对轨道交通富液式MH/Ni电池正极易脱粉的问题,研究聚四氟乙烯(PTFE)/羧甲基纤维素(CMC)、PTFE/聚丙烯酸钠(PAAS)和PTFE/CMC/PAAS等3种黏结体系对电池性能的影响。PTFE/PAAS体系在常温下极化最小,以20℃下0.2 C放电容量为基准,1.0 C放电容量百分比为96.1%,但高温下易溶胀降解,50℃下0.2 C放电容量百分比降至83.1%,常温恒压循环2000次后仅为78.5%,且极板脱粉严重。PTFE/CMC体系高温性能优异,在50℃下0.2 C放电容量百分比达97.8%,但常温极化较大,1.0 C放电容量百分比为93.6%,恒压循环2000次后为86.3%,极板局部有浆料脱落。PTFE/CMC/PAAS三元黏结体系在极板表面构建了连续的三维网络结构,可抑制膨胀和脱粉,电池在常温下1.0 C放电容量百分比为95.1%,50℃下0.2 C放电容量百分比为94.1%,常温恒压循环2000次后仍为93.8%,综合性能最佳。 展开更多
关键词 富液式MH/Ni电池 泡沫镍正极 聚四氟乙烯(PTFE) 羧甲基纤维素(CMC) 聚丙烯酸钠(PAAS) 三元黏结体系
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基于AdaBoost算法的钢轨换轨机械臂抓取位置预测
13
作者 郭毅飞 王晓晨 《信息技术》 2026年第3期148-153,共6页
在钢轨换轨过程中,受多种复杂性因素的影响,机械臂无法实现精准预测抓取目标的位置。对此,提出基于AdaBoost算法的钢轨换轨机械臂抓取位置预测方法。将抓取位置的三维空间映射到二维图像中。定义抓取位置信息,结合AdaBoost算法,归一化... 在钢轨换轨过程中,受多种复杂性因素的影响,机械臂无法实现精准预测抓取目标的位置。对此,提出基于AdaBoost算法的钢轨换轨机械臂抓取位置预测方法。将抓取位置的三维空间映射到二维图像中。定义抓取位置信息,结合AdaBoost算法,归一化处理弱分类器权重,并将其组合成一个强分类器,通过训练真假样本,构建抓取位置预测模型,输出位置信息,实现对钢轨换轨机械臂抓取位置预测。测试结果表明,采用所提出的方法对机械臂抓取位置进行预测时,预测区域与真实抓取区域之间的重叠度较高,具备较为理想的预测精度。 展开更多
关键词 ADABOOST算法 钢轨换轨 机械臂抓取 位置预测
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基于FCBF和AdaBoost算法的OFDM雷达信号识别
14
作者 郭建 陈红 《电子技术应用》 2026年第1期107-110,共4页
为了识别复杂新体制的正交频分复用(OFDM)雷达信号,构造了一种基于相关性的快速滤波自适应提升(Fast Correlation-Based Filter Adaptive Boosting, FCBF-AdaBoost)联合算法,并结合了频域分析法的雷达信号识别方法。通过对频域幅值属性... 为了识别复杂新体制的正交频分复用(OFDM)雷达信号,构造了一种基于相关性的快速滤波自适应提升(Fast Correlation-Based Filter Adaptive Boosting, FCBF-AdaBoost)联合算法,并结合了频域分析法的雷达信号识别方法。通过对频域幅值属性集进行离散化预处理后,该联合算法首先对输入的频域数据中冗余和不相关的幅值数据进行筛选并剔除,构成降维后的频域子集,再通过一种基于弱分类器集成的算法进行数据特征学习,最终通过大量雷达数据进行训练模型,实现对雷达信号的分类。理论分析验证了该算法的可行性,通过仿真实验看出,在各信噪比下,所提出的算法对OFDM雷达信号识别的准确率随着信噪比的增加明显提高,可达到94%以上。 展开更多
关键词 OFDM雷达信号识别 FCBF 弱分类器 ADABOOST 频域分析法
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2025年中国电池行业运行情况
15
作者 王海波 钱飞宏 +5 位作者 林虹 尹阳明 杨勇 蔡军全 马小利 曹国庆 《电池》 北大核心 2026年第1期6-15,共10页
近年来,我国电池市场需求量持续增加。2025年,我国锂离子电池产量约1783 GW·h,同比增长60.1%,约占全球市场60%;铅蓄电池产量约300 GW·h,同比增加5%,约占全球市场40%以上;锌锰电池产量373亿只,同比小幅下降,约占全球市场60%;... 近年来,我国电池市场需求量持续增加。2025年,我国锂离子电池产量约1783 GW·h,同比增长60.1%,约占全球市场60%;铅蓄电池产量约300 GW·h,同比增加5%,约占全球市场40%以上;锌锰电池产量373亿只,同比小幅下降,约占全球市场60%;锂原电池产量约32.5亿只;太阳能电池产量约832.7 GW,约占全球市场90%。讨论了固液态电解质锂电池、全固态锂电池、钠离子电池以及液流电池行业的发展简况。 展开更多
关键词 电池产销量 锂离子电池 钠离子电池 铅蓄电池 氢镍电池 锌锰电池 太阳能电池 燃料电池
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基于机器学习的心脏病风险预测模型研究
16
作者 王爽 董星月 +2 位作者 邓皓 黎文操 黄何源 《现代工业工程》 2026年第6期97-100,共4页
针对心脏病高发、致死率高和早期预测困难等问题,本文利用SVM、KNN、LightGBM、AdaBoost和XGBoost五种机器学习模型,构建了心脏病预测模型,并在公开的临床数据集进行训练。模型基于准确率、精确率、召回率、F1分数四个维度进行比较分析... 针对心脏病高发、致死率高和早期预测困难等问题,本文利用SVM、KNN、LightGBM、AdaBoost和XGBoost五种机器学习模型,构建了心脏病预测模型,并在公开的临床数据集进行训练。模型基于准确率、精确率、召回率、F1分数四个维度进行比较分析。实验结果表明,AdaBoost模型在心脏病风险预测方面的表现最优,准确率达到94.35%,F1分数为0.8888,LightGBM的表现次之,且表现出了较强的综合性能。其中SVM、KNN和XGBoost因在高维数据和本文中小数据规模,其预测性能受到限制,实验表现较差。 展开更多
关键词 机器学习 心脏病预测 ADABOOST
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一种融合Isolation Forest的改进AdaBoost算法
17
作者 杨超凡 杜月寒 +1 位作者 吴冠鹏 罗房房 《电脑知识与技术》 2026年第1期32-34,共3页
AdaBoost算法是一种能有效提升弱分类器性能的集成学习方法,在二分类任务中表现出卓越的性能。然而,经典的AdaBoost算法对噪声数据高度敏感,导致分类性能下降。为了解决该问题,文章提出一种基于Isolation Forest(iForest)的改进AdaBoos... AdaBoost算法是一种能有效提升弱分类器性能的集成学习方法,在二分类任务中表现出卓越的性能。然而,经典的AdaBoost算法对噪声数据高度敏感,导致分类性能下降。为了解决该问题,文章提出一种基于Isolation Forest(iForest)的改进AdaBoost算法。该方法在AdaBoost的每次迭代中,利用i Forest在被错误分类的样本中识别并剔除离群点。此举将使后续的弱分类器聚焦于学习那些具有代表性的“困难”样本,从而避免模型性能因噪声干扰而下降。在多个公开数据集上的实验结果表明,所提算法在AUC指标上显著优于经典的AdaBoost、AdaCost及LogitBoost算法。 展开更多
关键词 弱分类器 集成学习 ADABOOST Isolation Forest 离群点
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东方红MH804M亮相中国制造“十四五”成就展
18
作者 刘庆领 《农机科技推广》 2026年第1期62-62,共1页
2025年12月29日,由中国国家博物馆、工业和信息化部新闻宣传中心共同举办的“筑基强国路--中国制造‘十四五’成就展”在中国国家博物馆开幕。中国一拖自主研发的国内首台丘陵山地拖拉机东方红MH804M,作为我国“十四五”期间农机强国的... 2025年12月29日,由中国国家博物馆、工业和信息化部新闻宣传中心共同举办的“筑基强国路--中国制造‘十四五’成就展”在中国国家博物馆开幕。中国一拖自主研发的国内首台丘陵山地拖拉机东方红MH804M,作为我国“十四五”期间农机强国的典型创新案例成功入选。工业和信息化部党组成员、副部长张云明,中国国家博物馆馆长罗文利出席开幕式并巡展。中国一拖党委书记、董事长赵维林应邀参加开幕式。 展开更多
关键词 十四五成就展 中国制造 东方红MH804M
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银杏内酯B通过PI3K/AKT信号通路抑制MH7A人成纤维样滑膜细胞增殖及其促细胞凋亡 被引量：2
19
作者 刘璘琛 徐晓龑 +6 位作者 孙春萌 俞济荣 施青 孙君君 逄丹丹 卫斐然 刘兴 《中国药科大学学报》 北大核心 2025年第2期216-224,共9页
探讨银杏内酯B(ginkgolide B,GB)对MH7A人成纤维样滑膜细胞(fibroblast-like synoviocytes,FLS)的增殖抑制作用及其潜在机制。采用20μg/L肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-a,TNF-α)刺激MH7A构建关节炎细胞模型。经不同浓度GB作... 探讨银杏内酯B(ginkgolide B,GB)对MH7A人成纤维样滑膜细胞(fibroblast-like synoviocytes,FLS)的增殖抑制作用及其潜在机制。采用20μg/L肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-a,TNF-α)刺激MH7A构建关节炎细胞模型。经不同浓度GB作用于MH7A细胞后,CCK-8法检测细胞活力;Transwell实验检测细胞侵袭力;流式细胞术检测细胞凋亡率和细胞周期;实时荧光定量PCR(Real-time quantitative PCR,RT-qPCR)和蛋白免疫印迹分别检测基因转录和蛋白表达量。与对照组相比,GB对细胞活力的抑制作用呈现出一定的浓度和时间依赖性;GB显著抑制细胞侵袭力、增加细胞凋亡率和G_(0)/G_(1)期比例;GB显著上调细胞Bcl-2相关X蛋白(Bcl-2-associated X protein,Bax)和p21 mRNA和下降Bcl-2、髓系白血病1(myeloid cell leukemia 1,Mcl-1)、蛋白激酶B(protein kinase B,PKB;又称AKT)、磷脂酰肌醇-3激酶(phosphati-dylinositol 3-kinase,PI3K)、Cyclin D1和细胞周期调节蛋白激酶4(cyclin-dependent kinase 4,CDK4)mRNA转录水平;同时,GB显著上调Bax、p21和Cleaved-caspase 3蛋白和下调Bcl-2、Mcl-1、p-AKT、p-PI3K、Cyclin D1和CDK4蛋白表达量,且伴有p-PI3K/PI3K、p-AKT/AKT和Bcl-2/Bax比值的降低。综上,GB通过抑制PI3K/AKT信号通路,阻滞MH7A细胞G_(1)期向S期转化、抑制细胞活力和侵袭力,并诱导MH7A人成纤维样滑膜细胞凋亡。 展开更多
关键词 银杏内酯B 磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B 类风湿性关节炎 MH7A细胞 凋亡
暂未订购
基于多种机器学习算法和语音情绪特征的阈下抑郁辨识模型构建 被引量：1
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作者 陈梅妹 王洋 +3 位作者 雷黄伟 张斐 黄睿娜 杨朝阳 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第4期711-717,共7页
目的分析阈下抑郁组和正常组的语音情绪特征,并通过6种机器学习算法构建语音识别分类模型,为阈下抑郁辨识提供客观化依据,以提高早期诊断率。方法采集正常组和阈下抑郁组的朗读单词和文本的不同语音数据,每个语音段提取384维语音情绪特... 目的分析阈下抑郁组和正常组的语音情绪特征,并通过6种机器学习算法构建语音识别分类模型,为阈下抑郁辨识提供客观化依据,以提高早期诊断率。方法采集正常组和阈下抑郁组的朗读单词和文本的不同语音数据,每个语音段提取384维语音情绪特征变量,包括能量特征、梅尔频率倒谱系数、零交叉率特征、声音概率特征、基频特征、差分特征等多个维度。采用递归特征消除方法筛选语音特征变量,然后利用自适应增强算法(AdaBoost)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)、逻辑回归、Lasso回归和支持向量机机器学习算法构建分类模型,并评估模型的性能。为评估模型泛化能力,采用真实世界的语音数据,对最佳阈下抑郁语音识别分类模型进行测试。结果AdaBoost、RF和LDA模型在单词朗读语音测试集上预测准确率为100%、100%和93.3%,展现出高准确率和稳定性;在单词文本语音测试集上,AdaBoost、RF和LDA模型的预测准确率为90%、80%和90%,其余3个算法模型的准确率均小于80%。阈下抑郁语音AdaBoost和RF分类模型对真实世界的朗读单词和文本语音数据的预测准确率仍然可以达到了91.7%和80.6%,86.1%和77.8%。结论通过分析语音情绪特征可以有效地识别阈下抑郁个体,AdaBoost和RF模型在阈下抑郁个体分类方面表现出色,是识别阈下抑郁的有力工具,可以为临床应用和研究提供参考。 展开更多
关键词 阈下抑郁识别 语音情绪特征 机器学习 自适应增强算法 随机森林
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