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Investigating Storage Mode and Shelf Life of Bagged TCM Decoctions under Different Conditions
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作者 Hongbin SHI Yongdong XU +7 位作者 Qiujing LU Xiaoli HE Cai LI Xiaoting ZHU Danping LI Fengjing YAN Shujiao HOU Jianlian CHEN 《Medicinal Plant》 2025年第2期28-31,共4页
[Objectives]To investigate optimal storage methods and shelf life determination for several representative bagged traditional Chinese medicine(TCM)decoctions under centralized preparation conditions in intelligent TCM... [Objectives]To investigate optimal storage methods and shelf life determination for several representative bagged traditional Chinese medicine(TCM)decoctions under centralized preparation conditions in intelligent TCM pharmacies.[Methods]First,the nourishing formula was prepared and packaged in bags.Under the three storage conditions of 37℃before cold storage(including full high temperature),cold storage before 37℃(including full cold storage),and alternating 37℃and cold storage,the 30 d cycle was investigated to determine the total microbial colony count,so as to determine a reasonable storage method of traditional Chinese medicine decoction.Secondly,five representative prescriptions were prepared and packaged in bags,stored under 37℃,room temperature and cold conditions.The investigation period was 30 d.The pH,total bacterial count and soluble solid content were measured,and the changes of each index were analyzed to obtain the shelf life of the bagged Chinese medicine decoction.[Results]First,the nourishing formula was investigated for 30 d.The microbial results of refrigeration after 1-2 d of 37℃,complete refrigeration and 37℃cooling with an alternate interval of 2 d or less met the requirements,while the microbial results of refrigeration after 3 d or above of 37℃,refrigeration after 1-5 d and then 37℃,complete 37℃,37℃and cooling with an alternate interval of 3 d or above excessive microorganism.Second,under the condition of 37℃storage,the pH of the five prescriptions decreased significantly,the total microbial colonies exceeded the standard,and the solid content decreased significantly.However,under the condition of room temperature and cold storage,the pH,total microbial colonies,and solid content of the five prescriptions remained stable.[Conclusions]The first is to refrigerate the decoction after 1-2 d of 37℃,completely refrigerate it,and refrigerate the decoction with an alternate interval of 2 d or less at 37℃.The shelf life can last for 30 d.Several storage conditions are conducive to guiding the development of the storage mode of the decoction.Second,under the conditions of cold storage,all the indexes were stable,and the shelf life of the five representative formulas was 30 d. 展开更多
关键词 bagged TCM decoctions Shelf-life determination Total microorganism PH Solid content
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Effect of Metaxenia on Volatile Compounds in Bagged Apple Fruit of Fuji 被引量:8
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作者 王海波 王传增 +3 位作者 程来亮 常源升 何平 李林光 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2017年第4期583-587,610,共6页
In the present study, the effect of pollen grain sources on volatile com- pounds in bagged apple fruit of Yan Fuji 3, grown at two experiment sites and pol- linated by pollens of other five cultivars was evaluated, to... In the present study, the effect of pollen grain sources on volatile com- pounds in bagged apple fruit of Yan Fuji 3, grown at two experiment sites and pol- linated by pollens of other five cultivars was evaluated, to select appropriate poll- enizer cultivars for Fuji, and to provide a theoretical basis for improving the flavor and aroma of bagged apple fruit of Fuji. The results proved the significant metaxe- nia effect of the five pollenizer cultivars on volatile compounds of bagged apple fruit of Fuji. The numbers of both volatile compounds and characteristic aroma com- pounds in bagged apple fruit pollinated by Golden Delicious were larger and those of the fruit pollinated by Gala were smaller at both experiment sites. However, there were differences in the numbers of volatile compounds and characteristic aroma compounds among the fruits pollinated by Starkrimson, Jinxiuhaitang and Ruby at both experimental sites. The differences were caused by 12 compounds that only existed at a low level in certain samples. All of them were not the aroma contribu- tors except ethyl 2-methylbutyrate. The content of alcohols in bagged Fuji fruit was largely increased by Starkrimson and Ruby pollination; the content of aldehydes was obviously increased by Golden Delicious, Starkrimson and Gala pollination; the con- tents of esters and terpenes were significantly increased by Golden Delicious, Starkrimson and Ruby pollination. Jinxiuhaitang pollination showed no significant ef- fects for improving the content of four categories of volatile compounds. The metax- enia of the pollenizer cultivars on volatile compounds in bagged Fuji fruit was stable at the two experimental sites. 展开更多
关键词 Metaxenia Fuji apple bagged fruits Volatile compounds
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Effect of Metaxenia on Sugars and Organic Acids and Taste Quality of Bagged Fuji Apple Fruits 被引量:2
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作者 Haibo WANG Chuanzeng WANG +3 位作者 Lailiang CHENG Yuansheng CHANG Ping HE Linguang LI 《Agricultural Biotechnology》 CAS 2017年第4期63-66,共4页
In order to provide reference for the selection of appropriate pollination varieties facilitating the improvement of the flavor quality of bagged Fuji apple, the metaxenia effects of 5 pollination varieties on sugars,... In order to provide reference for the selection of appropriate pollination varieties facilitating the improvement of the flavor quality of bagged Fuji apple, the metaxenia effects of 5 pollination varieties on sugars, organic acids and flavor quality of bagged Fuji fruit were studied. The results showed that the 5 pollination varieties had significant metaxenia effects on sugars, organic acids and flavor quality of bagged Fuji fruit. For the sugar components, the fruits pollinated with Golden Delicious and Jinxiuhaitang showed higher glucose contents, and the fruit pollinated with Gala had the highest sucrose content; the fruits pollinated by Gala, Golden Delicious and Ruby exhibited higher malic acids, and the oxalic acid content and the succinic acid content were higher in the fruits pollinated with Jinxiuhaitang and Ruby ; and the fruit pollinated with Gala had the highest total sugar content, and the total acid content was higher in the fruits pollinated by Jinxiuhaitang and Ruby. The sugar-acid ratio was higher in the fruits pollinated with Gala and Golden Delicious, and the lowest in the fruit pollinated with Ruby. The senso- ry evaluation of fruits showed that the fruit pollinated with Ruby tasted sour-sweet, while the fruits pollinated with other 4 pollination varieties were sour and sweet moderately. 展开更多
关键词 Metaxenia Fuji apple bagged fruits Sugars and organic acids flavor quality
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The result of bagged Pyrinuron baits for controlrodent pest of forests
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作者 马力 邓刚 张蕊 《Journal of Forestry Research》 CAS CSCD 2000年第1期72-73,共2页
Bagged and dispersed Pyrinuron (a self-formulated rodenticide) were tested for control of Clethrionomus rutilus and Clethrionomus rufocanus in larch plantation, Pingshan area, Heilongjiang Province from Oct. 1998 to A... Bagged and dispersed Pyrinuron (a self-formulated rodenticide) were tested for control of Clethrionomus rutilus and Clethrionomus rufocanus in larch plantation, Pingshan area, Heilongjiang Province from Oct. 1998 to Apr. 1999. The results showed that the bagged Pyrinuron has good result for control of the two rodent pests. The density of rodents was reduced by 90.5% after application of bagged Pyrinuron. This application method has characteristics of long residual period, bait not going mould and saving labour force. 展开更多
关键词 bagged RODENTICIDE Pyrinuron LARCH PLANTATION RODENT pest CONTROL
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基于Bagged CART和Boosted CART的高光谱影像分类技术研究
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作者 徐卫霄 余旭初 王善秀 《影像技术》 CAS 2011年第5期14-17,共4页
本文针对高光谱影像数据光谱分辨率高,数据量大的特点,采用以CART决策树为弱分类器的Bagging和Boosting集成学习算法对该影像进行分类,通过实验分析比较,体现出了Bagged CART和Boosted CART算法用于分类时的有效性和准确性。
关键词 高光谱 CART BAGGING BOOSTING
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基于可解释性因子选择的多模型耦合式大坝变形预测方法
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作者 柳聪聪 张锋 +2 位作者 胡超 张启灵 郭永成 《长江科学院院报》 北大核心 2026年第1期144-154,共11页
目前,传统、单一模型难以全面捕捉大坝变形数据的复杂性和多样性,导致其预测性能和解释能力受限。为解决上述问题,通过对多种预测模型的组合与优化,提出了一种高效且具备可解释性的大坝变形预测方法。首先,利用最小绝对值收缩和选择算子... 目前,传统、单一模型难以全面捕捉大坝变形数据的复杂性和多样性,导致其预测性能和解释能力受限。为解决上述问题,通过对多种预测模型的组合与优化,提出了一种高效且具备可解释性的大坝变形预测方法。首先,利用最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)在众多环境变量中高效筛选,既简化模型输入,又解释了因子选择的可靠性。然后,采用长短期记忆(LSTM)网络对大坝变形进行预测,并引入注意力机制,增强对重要信息的提取。最后,通过Bagging算法集成多个模型预测结果,进一步提高整体预测的准确度、稳定性和泛化能力。以某碾压混凝土重力坝为例,所构建的模型具有较高的预测精度,各测点上平均MAE、MSE、RMSE依次为0.052、0.005、0.067 mm。将耦合模型与多种常用模型对比分析,结果表明耦合模型能够更准确地捕捉到大坝变形的动态变化,为预测模型研究提供了一种简洁高效的方法。 展开更多
关键词 大坝变形预测 最小绝对值收缩和选择算子(LASSO) 注意力机制 长短期记忆(LSTM) BAGGING算法 耦合模型
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基于机器学习的森林碳储量时空分布模拟
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作者 崔立东 贺丹 +2 位作者 刘玉龙 丛喜东 刘丹 《森林工程》 北大核心 2025年第5期904-911,共8页
森林碳储量是全球碳循环研究的重要内容,应对气候变化具有重要意义。以黑龙江省张广才岭北坡部分区域为研究对象,结合地面观测数据与Landsat TM(thematic mapper)/OLI(operational land imager)传感器数据,采用多种机器学习模型,结合引... 森林碳储量是全球碳循环研究的重要内容,应对气候变化具有重要意义。以黑龙江省张广才岭北坡部分区域为研究对象,结合地面观测数据与Landsat TM(thematic mapper)/OLI(operational land imager)传感器数据,采用多种机器学习模型,结合引导聚集Bagging(bootstrap aggregating)集成学习算法,进行森林碳储量模拟。结果表明,1990—2022年研究区森林碳储量呈现显著增加趋势,年平均碳储量达到(80.77±0.27) Mg C/hm2,且空间分布表现出明显的异质性特征,高碳储量区域集中于平坦或半山坡地带。此外,生长季平均气温与森林碳储量呈极显著的正相关关系(P<0.01),表明气温是影响碳储量变化的主要气候因子。研究结果可为森林碳储量的精准模拟和碳汇管理提供新思路。 展开更多
关键词 遥感 深度学习 Bagging集成学习 气候因子
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基于机器学习算法的脂肪肝预测模型构建
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作者 孙士杰 张琳 +3 位作者 田金举 滕学芹 刘云利 朱士利 《德州学院学报》 2025年第4期49-55,60,共8页
以2018年德州市健康查体职工67660人为研究对象,应用机器学习算法,以脂肪肝是否发生为目标变量,以性别、年龄、吸烟史、饮酒史、体重指数、收缩压、舒张压、空腹血糖、丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、甘油三酯、胆固醇、低密... 以2018年德州市健康查体职工67660人为研究对象,应用机器学习算法,以脂肪肝是否发生为目标变量,以性别、年龄、吸烟史、饮酒史、体重指数、收缩压、舒张压、空腹血糖、丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、甘油三酯、胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇酯、高密度脂蛋白胆固醇酯等14个变量为预测变量,构建多个模型并进行比较,选出最佳模型、评价其性能并进行模型部署。共构建13个模型,各模型测试集AUC为0.896~0.950、召回率为0.70~0.83、F1值为0.73~0.83。基于Bagging的神经网络模型为最佳模型,其测试集AUC、召回率、F1值分别为0.950、0.83、0.83,校准曲线、决策曲线表现优良,能应用于脂肪肝筛查场景。 展开更多
关键词 脂肪肝 预测模型 基于Bagging的神经网络
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中国电力需求发展预测及技术创新对策研究
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作者 牛东晓 杜若芸 余敏 《工程管理科技前沿》 北大核心 2025年第4期37-45,共9页
准确预测中长期电力需求对于电力规划者和决策者制定合理的电力系统发展计划、基础设施投资规划、智能电网布局策略至关重要。为了提高中长期电力需求预测的准确性,本文采用XGBoost算法对影响电力需求的关键因素进行筛选。鉴于中长期电... 准确预测中长期电力需求对于电力规划者和决策者制定合理的电力系统发展计划、基础设施投资规划、智能电网布局策略至关重要。为了提高中长期电力需求预测的准确性,本文采用XGBoost算法对影响电力需求的关键因素进行筛选。鉴于中长期电力需求预测数据样本量较小,本文建立基于Bagging自适应集成模型的中长期电力需求预测模型,以解决现有方法样本依赖性强、泛化能力弱的局限性并提高预测的准确性。研究设计了高速发展情景、基准情景、低速发展情景3个模拟情景方案,分情景预测中国2024-2033年电力需求走势。最后,本文展望未来电力技术创新对策,构建以先进技术赋能发电侧、输配电侧和用电侧的电力系统建设框架,推动电力系统向智能化、清洁化、高效化、可持续化和全球化方向发展。本研究为相关领域的政策研究、能源管理和环境保护提供了重要的决策依据,对推动能源体系的脱碳进程以及实现碳中和目标具有重要意义。 展开更多
关键词 电力需求预测 XGBoost算法 Bagging自适应集成模型 电力技术创新对策
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基于Expectile回归森林模型的中国商业银行收益率风险测度研究
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作者 严复雷 余晨曦 张高勋 《科技和产业》 2025年第12期141-151,共11页
有效防范和化解风险是金融业的永恒主题。在当前全球化且复杂严峻的经济金融环境下,提高对商业银行收益率风险的预测能力,并及时采取措施防范化解风险具有重要的现实意义。选取2013年1月至2022年12月A股上市商业银行的月度数据,构建非参... 有效防范和化解风险是金融业的永恒主题。在当前全球化且复杂严峻的经济金融环境下,提高对商业银行收益率风险的预测能力,并及时采取措施防范化解风险具有重要的现实意义。选取2013年1月至2022年12月A股上市商业银行的月度数据,构建非参数Expectile回归森林(ERF)风险预测模型对中国商业银行尾部风险进行测度,并将测度结果与传统的期望分位数回归(ER)模型和Expectile回归树(ERT)模型测度结果进行比较各自的预测性能。结果表明,ERF模型在对商业银行收益率风险测度性能表现出众,在不同风险水平下ERF模型的估计和预测能力显著优于ERT和ER模型;进一步分析发现,四大类商业银行尾部风险预测中误差最小和最大者分别是全国性大型商业银行和地方性农村商业银行,而股份制商业银行和地方性城市商业银行的误差值相当。运用ERF测度商业银行收益率风险为商业银行防范风险提供了重要决策依据,并有助于商业银行风险管理,为金融监管部门提供分类分层监管商业银行收益率风险的重要政策支撑。 展开更多
关键词 Expectile回归森林 商业银行 收益率风险 BAGGING算法
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北斗广播电离层模型精度评估
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作者 鲍任杰 唐成盼 +3 位作者 胡小工 周善石 曹月玲 杨宇泽 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第11期3895-3905,共11页
为评估现有全球导航卫星系统(GNSS)中广播电离层模型性能,利用国际GNSS服务(IGS)分析中心提供的事后全球电离层图(GIM)产品,对北斗系统、全球定位系统(GPS)、Galileo系统的广播电离层模型进行了电离层总电子含量(TEC)域及定位域的长期... 为评估现有全球导航卫星系统(GNSS)中广播电离层模型性能,利用国际GNSS服务(IGS)分析中心提供的事后全球电离层图(GIM)产品,对北斗系统、全球定位系统(GPS)、Galileo系统的广播电离层模型进行了电离层总电子含量(TEC)域及定位域的长期精度评估。发现在太阳活动爬坡过程中,北斗Klobuchar八参数模型(BDSK8)、GPS Klobuchar八参数模型(GPSK8)、北斗全球广播电离层模型(BDGIM)及NeQuickG 4种模型的精度均有一定程度的下降,在不同纬度带也表现出不同的特性。结果表明:BDGIM性能最优,在3个纬度带的误差均方根(RMS)均值分别上升至7.27、4.43、4.00 TECU,三维定位误差分别上升至6.62、2.81、3.51 m;BDSK8受太阳活动影响最大,RMS的放大系数可达4~5倍。利用Bagging回归树学习器对各广播电离层模型误差和空间物理参数进行了建模和预报,其中,BDGIM模型预测效果最优,3个纬度带的均方根误差(RMSE)分别为2.13、1.23、1.47 TECU,相对误差(RE)分别为18%、15%、14%;NeQuickG模型次之,RMSE分别为4.60、2.27、1.47 TECU,RE分别为17%、18%、21%;2种Klobuchar模型精度的预报效果不佳。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 广播电离层模型 太阳活动 空间物理参数 Bagging回归
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基于改进聚合算法与Tent-GWO-IBiLSTM的刀具磨损分阶段预测 被引量:1
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作者 杨化林 董春芳 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第8期139-145,150,共8页
刀具磨损的准确监测能有效保证工件的高加工质量,针对刀具磨损监测中单一全局模型固定参数不能有效反映刀具退化规律导致预测精度低的问题,提出了一种改进聚合算法(Bagging算法)集成Tent-GWO-IBiLSTM的刀具磨损分阶段预测模型。首先,对... 刀具磨损的准确监测能有效保证工件的高加工质量,针对刀具磨损监测中单一全局模型固定参数不能有效反映刀具退化规律导致预测精度低的问题,提出了一种改进聚合算法(Bagging算法)集成Tent-GWO-IBiLSTM的刀具磨损分阶段预测模型。首先,对信号降噪后提取多通道磨损特征;在Spearman coefficient(斯皮尔曼系数)降维后,基于Fréchet distance(弗雷歇距离)对所提取特征降二次维降使磨损特征匹配刀具磨损退化规律;然后,将刀具磨损进程划分为磨损初期、中期和后期三阶段;使用历史数据训练各阶段改进长短期记忆网络刀具磨损预测(IBiLSTM)模型,并引入Tent映射改进灰狼算法(Tent-GWO)优化各阶段预测模型参数;最后,引入样本信息熵对Bagging算法随机采样问题进行改进,使用改进Bagging算法对各阶段预测模型进行集成降低不同刀具数据分布差异带来的影响并实现刀具磨损分阶段预测,整合各阶段预测结果完成整刀具磨损预测任务。所提方法在PHM2010刀具磨损全寿命数据集进行了验证,相比其他全局模型,提出的分阶段预测模型有着最好的预测效果。 展开更多
关键词 刀具磨损 Fréchet距离 改进双向长短期记忆网络 改进Bagging算法
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机器学习建模预测CoFeNi中熵合金硬度研究
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作者 常佳昊 任卫 王伟丽 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第5期99-102,共4页
基于机器学习技术,构建了一种预测CrFeNi体系中熵合金(MEA)硬度值的模型。通过电子束熔炼法制备出54组不同摩尔比的CrFeNi MEA样品,并依据这些样品的维氏硬度值等参数构建一个小型的数据库。从18个特征参数中筛选出与7个特征参数,分别... 基于机器学习技术,构建了一种预测CrFeNi体系中熵合金(MEA)硬度值的模型。通过电子束熔炼法制备出54组不同摩尔比的CrFeNi MEA样品,并依据这些样品的维氏硬度值等参数构建一个小型的数据库。从18个特征参数中筛选出与7个特征参数,分别利用随机森林和Bagging算法建立机器学习模型。 展开更多
关键词 机器学习 MEA 维氏硬度 随机森林 BAGGING
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鄂北地区盒1段岩性差异化模型约束下致密砂岩储层物性分级评价研究
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作者 林行杰 李可赛 +7 位作者 刘岩 刘彦君 展硕硕 雷铠铖 陈婷 郑明明 孙佳琦 王力 《测井技术》 2025年第5期748-761,共14页
鄂尔多斯盆地北部(鄂北)地区盒1段致密砂岩具有低孔隙度低渗透率、岩性复杂、非均质性强等特征,储层岩性难以实现精细化评价以及物性计算精度低。为此,提出了基于Bagging算法岩性差异化模型约束下的物性评价研究方法。首先,基于岩石骨... 鄂尔多斯盆地北部(鄂北)地区盒1段致密砂岩具有低孔隙度低渗透率、岩性复杂、非均质性强等特征,储层岩性难以实现精细化评价以及物性计算精度低。为此,提出了基于Bagging算法岩性差异化模型约束下的物性评价研究方法。首先,基于岩石骨架类型和结构差异划分出4种储层岩性类型并利用测井图版法和皮尔逊相关系数法优选岩性敏感特征曲线,基于Bagging算法建立岩性差异化测井判别模型,实现对储层岩性的精准识别。岩性差异化模型约束物性参数计算并结合射孔层段实测物性数据标定预测物性数据完成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类储层划分,分河道分小层明确研究区储层分布规律,实现储层物性精细分级评价研究。研究结果表明:①基于Bagging集成算法构建的岩性差异化识别模型显著提升了复杂储层的岩性分类精度,其交叉验证结果表明,模型预测组的岩性识别准确率达到94%。在此基础上,通过岩性差异约束实现了储层参数的高精度计算,孔隙度计算结果与岩心实测数据的平均精度达86.2%,渗透率预测结果的相对误差控制在33%以内。②建立储层物性分级标准,孔隙度>9%且渗透率>0.8 mD*为Ⅰ类储层,Ⅰ类储层孔隙度平均计算精度达89.7%,渗透率预测误差低于27%;孔隙度为[6%,9%]且渗透率≥0.4 mD、孔隙度>9%且渗透率为[0.4,0.8]mD为Ⅱ类储层;孔隙度为[4%,6%)且渗透率≥0.2 mD、孔隙度≥6%且渗透率为[0.2,0.4)mD为Ⅲ类储层。③Ⅰ类储层集中发育在3、4、5号河道的H1-2、H1-1,河道发育连片厚砂体,呈正韵律沉积,沉积颗粒磨圆和分选性更优且粒度更粗,原生孔隙发育,物性优;Ⅱ类储层集中发育在7、8号河道的H1-3,部分发育在H1-1和H1-2;Ⅲ类储层在1、2号河道H1-4发育突出。结论认为,Bagging算法在岩性识别上效果显著,基于岩性差异化模型的物性预测实现了物性更为精细的评价研究,明确了有利勘探层段和河道,为鄂北地区盒1段天然气勘探开发提供了方向。 展开更多
关键词 杭锦旗地区 致密砂岩 BAGGING算法 岩性差异化模型 物性分级评价 储层分布规律
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考虑子序列特征的大坝位移组合预测模型
15
作者 林宏恩 赵二峰 +1 位作者 刘峰 宋桂华 《水力发电》 2025年第3期113-118,共6页
针对多尺度分析模型处理子序列时,预测模式单一、泛化能力不足、易出现偏差等,提出了基于奇异谱分析与Bagging集成学习的大坝位移多尺度预测模型。首先,利用奇异值分解对实测数据进行分解,得到趋势项、周期项等子序列,考虑到周期项对时... 针对多尺度分析模型处理子序列时,预测模式单一、泛化能力不足、易出现偏差等,提出了基于奇异谱分析与Bagging集成学习的大坝位移多尺度预测模型。首先,利用奇异值分解对实测数据进行分解,得到趋势项、周期项等子序列,考虑到周期项对时间依赖性较强,将其作为单时间序列进行预测以消除非关键因素的影响。其次,利用Bagging集成学习,结合支持向量机与随机森林模型,构建大坝位移组合预测模型。在此基础上,将趋势项和周期项的预测结果累加后得到大坝位移预测结果。应用实例表明,所建模型能够充分挖掘实测数据蕴含的趋势性和周期性变化物理机制,为大坝长效服役性态诊断提供了新思路。 展开更多
关键词 多尺度 奇异谱分析 Bagging集成学习 大坝位移预测
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多无人机强弱信号混叠下的检测与识别方法
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作者 王加琪 王威 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第6期1464-1476,共13页
由于不同无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)的距离差异,混叠信号往往具有不同的信噪比,且低空环境下存在各类干扰信号,进一步增加了识别的难度。针对上述问题,本文提出了多无人机混叠信号下的联合检测‑分离‑识别方案,该方案通过信号... 由于不同无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)的距离差异,混叠信号往往具有不同的信噪比,且低空环境下存在各类干扰信号,进一步增加了识别的难度。针对上述问题,本文提出了多无人机混叠信号下的联合检测‑分离‑识别方案,该方案通过信号检测、信号分离和信号识别3个步骤,有效提升了不同信噪比混叠信号的检测与识别性能。首先,采用YOLO检测器在时频图上定位潜在无人机信号,在此基础上,提出了一种基于随机偏差的数据增强方法,以降低信号分离过程中的偏差。接着,利用YOLO分类器提取信号的带宽与持续时间特征,完成不同无人机信号的分类。最后,为进一步提高同型号无人机信号识别的精度,提出了加入注意力机制的ResNet模型和优化的Bagging集成学习方法。基于公开数据集的实验结果表明,所提方案在干扰信号与同型号无人机共存场景下的识别性能优于已有方案。 展开更多
关键词 无人机检测 无人机识别 混叠信号分离 数据增强 Bagging集成学习
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信息熵改进Bagging-CNN-BILSTM的刀具剩余寿命预测
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作者 杨化林 董春芳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第6期192-199,共8页
针对单一传感器预测精度差、可靠性低的问题,提出一种信息熵改进的Bagging-CNN-BILSTM模型。使用Sureshrink阈值选择方法代替固定阈值进行小波降噪,提取多传感器信号的时域、频域及时频域信息,构建刀具多源信息矩阵。通过计算皮尔逊系... 针对单一传感器预测精度差、可靠性低的问题,提出一种信息熵改进的Bagging-CNN-BILSTM模型。使用Sureshrink阈值选择方法代替固定阈值进行小波降噪,提取多传感器信号的时域、频域及时频域信息,构建刀具多源信息矩阵。通过计算皮尔逊系数与灰色关联度对所提取信号特征进行双重特征降维,获取刀具寿命因子;基于信息熵改进Bagging-CNN-BILSTM模型,优化Bagging中Bootstrap样本重复采样与随机采样。对所提方法在PHM2010数据集上进行验证,实验结果表明:相比未改进Bagging-CNN-BILSTM模型、CNN-BILSTM模型、CNN-LSTM模型、CNN-GRU模型,所提模型的平均绝对误差分别降低44.8%、48.8%、49.6%、58.8%,具有更好的预测精度与可靠性。 展开更多
关键词 刀具寿命预测 多通道信息融合 改进小波降噪 卷积神经网络 样本信息熵 改进Bagging模型
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A spare umbrella
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作者 齐杏芝 《疯狂英语(新读写)》 2025年第7期38-40,77,共4页
It rained here in southern California the other day,and it caught a lot of people off guard.I try to keep extra umbrellas and sleeping bags in my vehicle if I have some to spare.
关键词 UMBRELLA PREPAREDNESS sleeping bag sleeping bags
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笔墨之外寻平衡
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作者 胡庆玲 《疯狂英语(新读写)》 2025年第6期21-24,75,共5页
In the dim light of Studio A at the Jack Doyle Athletics and Recreation Centre,the air is thick with sweat and the sounds of focused concentrated effort.The rhythmic pounding of gloves hitting bags and the steady boun... In the dim light of Studio A at the Jack Doyle Athletics and Recreation Centre,the air is thick with sweat and the sounds of focused concentrated effort.The rhythmic pounding of gloves hitting bags and the steady bounce of jump ropes fill the room.This is my hideaway—a place where every strike and kick is a conversation with myself. 展开更多
关键词 jump ropes focused effort dim light SWEAT rhythmic pounding studio GLOVES BAGS
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Diverse Models,United Goal:A Comprehensive Survey of Ensemble Learning
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作者 Ziwei Fan Zhiwen Yu +5 位作者 Kaixiang Yang Wuxing Chen Xiaoqing Liu Guojie Li Xianling Yang C.L.Philip Chen 《CAAI Transactions on Intelligence Technology》 2025年第4期959-982,共24页
Ensemble learning,a pivotal branch of machine learning,amalgamates multiple base models to enhance the overarching performance of predictive models,capitalising on the diversity and collective wisdom of the ensemble t... Ensemble learning,a pivotal branch of machine learning,amalgamates multiple base models to enhance the overarching performance of predictive models,capitalising on the diversity and collective wisdom of the ensemble to surpass individual models and mitigate overfitting.In this review,a four-layer research framework is established for the research of ensemble learning,which can offer a comprehensive and structured review of ensemble learning from bottom to top.Firstly,this survey commences by introducing fundamental ensemble learning techniques,including bagging,boosting,and stacking,while also exploring the ensemble's diversity.Then,deep ensemble learning and semi-supervised ensemble learning are studied in detail.Furthermore,the utilisation of ensemble learning techniques to navigate challenging datasets,such as imbalanced and highdimensional data,is discussed.The application of ensemble learning techniques across various research domains,including healthcare,transportation,finance,manufacturing,and the Internet,is also examined.The survey concludes by discussing challenges intrinsic to ensemble learning. 展开更多
关键词 BAGGING BOOSTING deep learning ensemble learning imbalanced data semi-supervised learning STACKING
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