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基于BOA-CatBoost的压电陶瓷烧结温度场代理模型构建研究
1
作者 衡孝韧 马超 +1 位作者 何非 呼子博 《机械设计与制造工程》 2026年第1期1-6,共6页
压电陶瓷烧结通常在隧道窑中进行,其生产过程不透明且持续时间长,因此需要构建质量预测模型来指导实际生产。坯体烧结温度是质量预测模型的重要输入参数,但是在实际生产过程中烧结温度难以获取。为了解决这一问题,以电热隧道窑为例,借... 压电陶瓷烧结通常在隧道窑中进行,其生产过程不透明且持续时间长,因此需要构建质量预测模型来指导实际生产。坯体烧结温度是质量预测模型的重要输入参数,但是在实际生产过程中烧结温度难以获取。为了解决这一问题,以电热隧道窑为例,借助数值模拟手段,通过Fluent仿真软件对包括坩埚和坯体在内的隧道窑温度场进行建模分析。考虑到仿真模型耗时、代价高昂等因素,进一步利用CatBoost算法构建压电陶瓷坯体的温度场代理模型,并通过贝叶斯优化算法(BOA)进行超参数的优化,最终实现不同隧道窑运行参数下不同位置坯体温度数据的快速获取。 展开更多
关键词 数值模拟 FLUENT catboost算法 贝叶斯优化算法 代理模型
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基于MIV-HPO-CatBoost的航空发动机振动预测
2
作者 曲春刚 李月 《航空计算技术》 2025年第2期48-53,共6页
航空发动机是一种高速旋转、结构复杂的机械装置,随着现代工业技术的高速发展,其在转速、推力、动强度等方面都在提高,振动故障发生率较高、破坏性和影响力不断加大。提出了一种基于MIV-HPO-CatBoost模型的航空发动机低压转子振动值预... 航空发动机是一种高速旋转、结构复杂的机械装置,随着现代工业技术的高速发展,其在转速、推力、动强度等方面都在提高,振动故障发生率较高、破坏性和影响力不断加大。提出了一种基于MIV-HPO-CatBoost模型的航空发动机低压转子振动值预测方法。以一台CFM56-5B发动机的实际飞行数据为研究基础,结合发动机相关原理和平均影响值(MIV)方法对各类参数进行输入特征筛选,通过猎人猎物优化算法(HPO)寻优的CatBoost算法进行训练建立振动预测模型。结果表明,所建立模型能够很好地刻画该发动机低压转子振动值与其他输入参数的关系,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 振动预测 catboost HPO优化算法 QAR数据
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基于胜任力与CatBoost算法的商照训练评估方法
3
作者 孙宏 张兆阳 +1 位作者 兰舰 孟晓娅 《航空工程进展》 2025年第5期183-189,共7页
科学量化飞行训练是优化飞行学员技能训练、提升训练效率的前提。以商照阶段为例,构建基于胜任力评估矩阵的飞行学员技能评估方案,以实现按照胜任力的要求来提高飞行训练效果从而管理、筛选学员。利用Z得分法进行典型阶段胜任力培养需... 科学量化飞行训练是优化飞行学员技能训练、提升训练效率的前提。以商照阶段为例,构建基于胜任力评估矩阵的飞行学员技能评估方案,以实现按照胜任力的要求来提高飞行训练效果从而管理、筛选学员。利用Z得分法进行典型阶段胜任力培养需求分析,设计训练评估工作单;采用典型科目(例如,适航要求或发动机失效)的观测项和评分标准构建测量向量;根据科目观测项—可观察行为(OB)间的映射关系构建胜任力评估矩阵,再利用矩阵范数得到OB展现数量和展现频率的公式,借鉴VENN准则思想并结合CatBoost多分类算法,构建基于OB展现数量和展现频率的胜任力评级模型。结合商照实践考核阶段的学员样本进行实证研究,结果表明:模型准确率达到86.67%,能够很好地将飞行教员评级反映到胜任力评级上。 展开更多
关键词 商照飞行训练 Z得分法 胜任力评估 可观察行为 梯度提升树 catboost多分类算法
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基于贝叶斯优化的CatBoost算法自动识别隧道微地震信号
4
作者 贺宁波 焦永春 +4 位作者 王向鹏 何健 王一帆 李怀良 卿嘉鹏 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期1230-1245,共16页
微地震信号的自动识别对隧道的实时安全监测具有重要意义。然而,传统的微地震信号识别方法易受强环境噪声干扰及信号特征复杂性影响,导致识别准确率和鲁棒性不足。为此,提出了一种基于贝叶斯优化的CatBoost算法(BO-CatBoost)。首先,提... 微地震信号的自动识别对隧道的实时安全监测具有重要意义。然而,传统的微地震信号识别方法易受强环境噪声干扰及信号特征复杂性影响,导致识别准确率和鲁棒性不足。为此,提出了一种基于贝叶斯优化的CatBoost算法(BO-CatBoost)。首先,提取微地震信号的9个弱相关运动学与动力学特征,并引入奇异值分解(SVD)技术进行降维。然后,以最优化ROC曲线下的面积(AUC)为目标,利用贝叶斯优化方法对CatBoost算法的超参数进行智能调优。最后,将SVD处理后的特征样本作为BO-CatBoost的输入,以获得微地震信号自动识别模型。实验结果表明,BO-CatBoost在识别准确率与噪声鲁棒性方面均优于随机森林、极限学习机和支持向量机等传统方法。在不同施工工况下的实际隧道微地震数据集测试中,BO-CatBoost方法展现出良好的泛化能力与稳定性,证明其在隧道安全预警系统中的应用潜力与工程实用价值。 展开更多
关键词 微地震信号 自动识别 贝叶斯优化 catboost算法 微地震监测
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基于BA-Catboost算法的隔夹层划分——以陇东油田J区为例
5
作者 金利睿 赵军龙 +3 位作者 孙婧 张雨辰 陈家鑫 崔文洁 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第4期1800-1811,共12页
准确识别储层中的隔夹层对于储层精细表征和剩余油挖潜工作至关重要,为了更好地利用测井资料,提高划分隔夹层的效率以及准确率,本文提出了一种基于BA-Catboost算法的隔夹层划分方法.在研究中,对比分析了隔夹层识别划分的一般方法,针对... 准确识别储层中的隔夹层对于储层精细表征和剩余油挖潜工作至关重要,为了更好地利用测井资料,提高划分隔夹层的效率以及准确率,本文提出了一种基于BA-Catboost算法的隔夹层划分方法.在研究中,对比分析了隔夹层识别划分的一般方法,针对人工划分效率低、易出错等难点,优选并构建了BA-Catboost算法的技术路线.通过岩心测井等资料识别出隔夹层并划分其类型,使用ADASYN方法增加隔夹层样本数量,并选取GR、SP、AC等高相关性测井曲线作为特征参数,基于BA-Catboost算法进行训练并建立分类模型,模型训练及测试准确率分别为96.7%和98.9%.运用分类模型对特征模糊不易划分的隔夹层进行识别,划分出泥质隔夹层62组,钙质隔夹层20组,物性隔夹层59组.在此基础上研究隔夹层平面分布特征,发现隔夹层在Y2、Y3小层内更为发育,在平面上呈现出东南部区域隔夹层分布频率及分布密度高,中西部低的特征.使用该方法划分出的隔夹层弥补了前人在生产开发过程中认知的不足,后续通过调整注采措施,利用补孔、增大注水量等手段可起到增产效果.研究结果表明,BA-Catboost算法较同类算法性能更加优秀,通过该方法建立的分类模型训练测试效果良好,用于隔夹层精细识别和自动分类,提高了识别精度与效率,并且能有效指导生产开发工作,在陇东油田J区具有应用价值. 展开更多
关键词 隔夹层 BA算法 catboost算法 测井 陇东油田
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基于CatBoost优化算法的自密实混凝土工作性预测
6
作者 梁其旻 王喆 +2 位作者 梅英杰 孙奥 李鹏飞 《硅酸盐通报》 北大核心 2025年第9期3178-3187,共10页
针对自密实混凝土工作性控制不当易导致结构缺陷的问题,本研究提出一种基于CatBoost优化算法的自密实混凝土工作性预测方法。首先,通过试验建立了包含313组数据的数据集。随后,基于CatBoost算法建立自密实混凝土工作性预测模型,并采用Op... 针对自密实混凝土工作性控制不当易导致结构缺陷的问题,本研究提出一种基于CatBoost优化算法的自密实混凝土工作性预测方法。首先,通过试验建立了包含313组数据的数据集。随后,基于CatBoost算法建立自密实混凝土工作性预测模型,并采用Optuna超参数自动优化框架确定模型的最优超参数。最后,对模型输入参数进行分析。结果表明:相较于未加入净浆试验参数的数据集,本文所建立的数据集能有效提高自密实混凝土工作性预测精度;净浆试验参数在模型预测中表现出较高的相关性和重要性;所建立的模型可以高精度地预测扩展度和V型漏斗时间,表明该模型具有良好的泛化能力,可为自密实混凝土的设计和应用提供参考。 展开更多
关键词 自密实混凝土 净浆阈值理论 catboost算法 Optuna框架 敏感性分析 工作性预测
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基于模态分解与CatBoost-GTCN-DGM的锂电池RUL预测方法
7
作者 胡胜 李莹莹 +2 位作者 何怡婷 李景琦 张凡 《电源技术》 北大核心 2025年第8期1681-1690,共10页
针对电池剩余使用寿命(RUL)预测过程中存在数据噪声,影响预测精度的问题,提出一种结合自适应白噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)、CatBoost算法、门控时间卷积网络(GTCN)和双高斯模型(DGM)的RUL预测方法。首先采用CEEMDAN分解容量信号... 针对电池剩余使用寿命(RUL)预测过程中存在数据噪声,影响预测精度的问题,提出一种结合自适应白噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)、CatBoost算法、门控时间卷积网络(GTCN)和双高斯模型(DGM)的RUL预测方法。首先采用CEEMDAN分解容量信号,得到若干高频分量和低频分量。然后使用CatBoost算法量化每个分量对于原始容量数据的贡献率,并将其作为权重,以此剔除噪声对预测结果的干扰。利用GTCN和DGM建立预测子模型,最后将子模型的预测结果结合每个分量的权重进行加权融合,得到最终的RUL预测结果。以NASA锂电池数据集为实验对象,实验结果显示,所提方法的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和绝对误差最小值分别为0.0135、0.0086、0.0056和1个循环,有效提升了RUL预测精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 catboost算法 门控时间卷积网络 双高斯模型
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结合CatBoost算法与ARIMA模型的电池健康状态预测与优化
8
作者 马玲琦 邹海荣 李兴家 《电器与能效管理技术》 2025年第3期31-37,75,共8页
针对电池健康状况(SOH)的预测,提出一种集成分类提升(CatBoost)算法和自回归差动平均(ARIMA)模型的SOH估算方法。通过时间序列分析提取特征并获取ARIMA模型残差,将其作为额外特征经CatBoost算法处理,构建增强数据集进行预测。实验结果表... 针对电池健康状况(SOH)的预测,提出一种集成分类提升(CatBoost)算法和自回归差动平均(ARIMA)模型的SOH估算方法。通过时间序列分析提取特征并获取ARIMA模型残差,将其作为额外特征经CatBoost算法处理,构建增强数据集进行预测。实验结果表明,所提方法显著提升了预测性能,最佳均方根误差(RMSE)达到0.0046,平均绝对误差(MAE)达到0.0034,拟合度(R^(2))达到0.9994,相比仅使用初始数据的模型具有更高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 电池健康状态 catboost算法 ARIMA模型 残差 增强数据集
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基于FHO-CatBoost的分布式电源调控异常事件检测
9
作者 谢国强 卢志学 +4 位作者 陈明亮 余滢婷 潘本仁 孙鹤洋 李元诚 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1625-1634,共10页
新型电力系统的全面推进仍然面临多重安全挑战,特别是分布式电源系统容易受极端天气、自然灾害和网络攻击等威胁,从而导致系统波动异常和设备故障,使得分布式电源调度控制面临更加复杂的局面。为应对这些挑战,提高异常事件的检测效率和... 新型电力系统的全面推进仍然面临多重安全挑战,特别是分布式电源系统容易受极端天气、自然灾害和网络攻击等威胁,从而导致系统波动异常和设备故障,使得分布式电源调度控制面临更加复杂的局面。为应对这些挑战,提高异常事件的检测效率和准确率,以辅助分布式电源系统的调控决策技术,提出了一种基于火鹰优化的CatBoost算法(fire hawk optimizer-CatBoost,FHO-CatBoost)的分布式电源调控异常事件检测模型。该模型充分利用了CatBoost的强大梯度框架和自动处理类别特征的能力,通过FHO算法的调整超参数优化模型,提高了检测效率与识别准确率。实验结果证明,FHO-CatBoost模型在不同类别异常事件准确检测和整体性能上均表现优越,并在多方面性能评估中均优于其他主流梯度提升算法,在准确率上达到了91.59%,较最好的CatBoost方法提升了6.58%,具有更出色的性能表现,在分布式电源调控异常事件检测中具有显著优势,为电力系统安全运行提供了重要支持。 展开更多
关键词 分布式电源 异常事件检测 catboost 火鹰优化算法
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基于OOA-CatBoost的烧结矿粒度预测模型
10
作者 李喆 王猛 +3 位作者 董振 姜娟娟 李杰 杨爱民 《烧结球团》 北大核心 2025年第3期47-58,共12页
在烧结生产过程中,烧结矿粒度是评价烧结矿质量的重要指标之一。为提高烧结生产水平,针对烧结过程检测的滞后性和粒级占比调控预测问题,建立基于整体生产参数的烧结矿粒级占比预测模型;将经过特征选择之后的12个关键参数作为输入变量,... 在烧结生产过程中,烧结矿粒度是评价烧结矿质量的重要指标之一。为提高烧结生产水平,针对烧结过程检测的滞后性和粒级占比调控预测问题,建立基于整体生产参数的烧结矿粒级占比预测模型;将经过特征选择之后的12个关键参数作为输入变量,对应的烧结矿粒级占比作为输出变量;通过缺失数据填补、数据增强以及异常点替换等数据预处理方法,获取用于预测烧结矿粒级占比的高质量数据集;采用鱼鹰优化算法(OOA)和类别特征梯度提升算法(CatBoost)构建预测模型。结果表明,OOA-CatBoost算法模型的平均绝对误差(MAE)为0.2769,均方误差(MSE)为0.0433,决定系数(R^(2))为0.9499。对比侏儒猫鼬优化(DMO)算法、麻雀搜索算法优化(SSA)、鱼鹰优化算法优化的随机森林(RF)、轻量梯度提升机(LightGBM)以及极限梯度提升算法(XGBoost)等其他11个机器学习模型,本文模型取得良好的预测效果。基于工业实测数据,OOA-CatBoost算法对烧结矿粒级占比的平均预测误差达到0.0852,可为优化原料配比、混合料参数和烧结机参数调控提供理论指导,从而提升优质烧结矿的粒级占比。 展开更多
关键词 烧结矿粒级 鱼鹰优化算法 catboost OOA-catboost算法 预测
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基于SSA优化CatBoost的甘南草地土壤有机碳含量估算
11
作者 马子茗 张美玲 刘星宇 《环境科学》 北大核心 2025年第8期4961-4970,共10页
估算甘南藏族自治州草地土壤有机碳(SOC)含量并研究其空间分布特征,明确SOC主要影响因素,对草地质量提升与管理优化、气候调节和生态系统功能维持具有重要意义.以甘肃省甘南藏族自治州草地为研究对象,通过整合土壤属性、气象因子、高程... 估算甘南藏族自治州草地土壤有机碳(SOC)含量并研究其空间分布特征,明确SOC主要影响因素,对草地质量提升与管理优化、气候调节和生态系统功能维持具有重要意义.以甘肃省甘南藏族自治州草地为研究对象,通过整合土壤属性、气象因子、高程和植被指数等数据构建多特征因子数据,通过皮尔逊相关性分析筛选出24个显著特征因子,根据SHAP值得到归一化贡献程度.运用机器学习模型划分8∶2的训练集和测试集,采用十折交叉验证,实验5次得到结果并根据MAE、RMSE和R2等评估模型,采用麻雀搜索算法(SSA)和鲸鱼优化算法(WOA)优化参数并估算SOC含量.结果表明,基于模型估算的甘南藏族自治州草地表层SOC储量空间分布呈现出从西到东逐渐降低,西北高,东南低的走势,西北部的平均温度相对较低,有机碳含量较高;年平均气温、增强植被指数(EVI)和数字高程模型(DEM)对甘南草地SOC含量的贡献明显,是影响SOC空间分布的主要因素;在随机森林、决策树、梯度提升回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM中,CatBoost模型在测试集上的表现最佳;根据SSA和WOA收敛速率曲线,发现SSA收敛更快,更新参数更有效;优化后的SSA-CatBoost模型在预测SOC含量方面表现最佳.SOC空间分布对区域内的生态系统和碳循环有着重要影响,甘南地区西北部草地在土壤肥力和碳储存方面具有更大的潜力,有助于制定更有效的土壤管理和生态保护策略,减缓气候变暖的进程,进一步推动全球生态系统的可持续发展. 展开更多
关键词 土壤有机碳(SOC) 机器学习 catboost模型 优化算法 甘南草地
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基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识 被引量：7
12
作者 彭寒梅 吴行 +2 位作者 胡磊 苏永新 谭貌 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期95-102,共8页
含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨... 含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨识降维;提出基于CatBoost算法的特征选择与拓扑辨识方法,通过分区并行离线训练得到历史拓扑和未知拓扑的区域拓扑辨识CatBoost模型,通过在线应用得到实时的区域开关状态矩阵标签,形成配电网开关状态矩阵,实现系统拓扑辨识。配电网算例系统测试结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 配电网 拓扑辨识 catboost算法 拓扑分区 特征选择
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基于实时量测与滑动时间窗策略的配电网运行方式动态追踪
13
作者 陈锦铭 蒋玮 +4 位作者 陈武 徐俊俊 卢庆宁 袁宇波 陈烨 《电力自动化设备》 北大核心 2026年第1期154-162,共9页
传统配电网的拓扑追踪方法未充分考虑配电网潮流的多样性和低压工况的复杂性,存在工程适用性弱的问题。为此,提出了一种数据驱动方法,利用实时量测实现配电网运行方式的追踪与校核。基于配电网运行时空特性,提出了基于关键路径及边界区... 传统配电网的拓扑追踪方法未充分考虑配电网潮流的多样性和低压工况的复杂性,存在工程适用性弱的问题。为此,提出了一种数据驱动方法,利用实时量测实现配电网运行方式的追踪与校核。基于配电网运行时空特性,提出了基于关键路径及边界区段分析的技术路径。构建了基于滑动时间窗的两阶段运行方式调整诊断框架:先对边界区段进行动态监测,利用CatBoost分类器对功率、电压等特征开展诊断,辨识转供行为,再反向遍历馈线拓扑以聚合上游转供区段,明确转供边界并更新动态拓扑。通过横向对比得到滑动时间窗及诊断时延的合理配置,同时证明CatBoost分类算法在性能方面的优异性。实验结果表明所提方法能够准确实现配电网运行方式的动态追踪,并在准确性和时效性方面达到了较好的均衡。 展开更多
关键词 配电网 拓扑辨识 运行方式追踪 实时量测 滑动时间窗 catboost算法
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基于CatBoost算法的面向对象土地利用分类 被引量：7
14
作者 姜琦刚 杨秀艳 +1 位作者 杨长保 赵振贺 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第2期185-191,共7页
为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以Sentinel-2遥感影像为数据源,应用CatBoost算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用CatBoost算法对全部特征集进行降维,分别使用CatBoost、RF(Random Forest)和Ada... 为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以Sentinel-2遥感影像为数据源,应用CatBoost算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用CatBoost算法对全部特征集进行降维,分别使用CatBoost、RF(Random Forest)和AdaBoost算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明,CatBoost、RF和AdaBoost算法的Kappa系数均在0.77以上,且CatBoost算法的Kappa系数高达0.9114。因此CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。 展开更多
关键词 Sentinel-2影像 catboost算法 土地利用分类 面向对象
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基于CatBoost算法的长江中游冬季降水相态预报方法研究 被引量：7
15
作者 王珊珊 雷彦森 +4 位作者 方鸿斌 孟英杰 章翠红 刘文婷 李康丽 《气象》 CSCD 北大核心 2022年第9期1153-1161,共9页
利用2000—2014年地面观测资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA5再分析资料,选取表征四类降水相态(雨、雪、雨夹雪、冻雨)的温度、湿度、微物理特征的43个特征量,使用精细地形高度订正,利用CatBoost算法开展长江中游降水相态预报方法... 利用2000—2014年地面观测资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA5再分析资料,选取表征四类降水相态(雨、雪、雨夹雪、冻雨)的温度、湿度、微物理特征的43个特征量,使用精细地形高度订正,利用CatBoost算法开展长江中游降水相态预报方法研究。结果显示:此方法对雨、雪、冻雨有较好的分类和预报效果。使用精细地形高度预处理后的特征量,能够提高降水相态判别的准确率和空间精细度。雨、雪、冻雨的预报准确率与ECMWF预报产品相比分别提高了9.9%、39.1%、11.1%,但对雨夹雪的改进不明显。 展开更多
关键词 降水相态 catboost算法 不平衡数据处理
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结合CNN和Catboost算法的恶意安卓应用检测模型 被引量：5
16
作者 苏庆 林华智 +1 位作者 黄剑锋 林志毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第15期140-146,共7页
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆... 针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。 展开更多
关键词 恶意安卓应用 卷积神经网络 catboost分类算法 遗传算法
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基于CS-CatBoost的温室番茄水分胁迫预测模型 被引量：5
17
作者 李莉 陈浩哲 +2 位作者 赵奇慧 马德新 孟繁佳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期427-433,共7页
为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(R... 为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(Rho)和室外空气温度(Tao)。根据以上9个参数建立基于布谷鸟搜索优化CatBoost(CS-CatBoost)的温室番茄水分胁迫指数(CWSI)预测模型。通过梯度提升算法计算特征权重并进行筛选,对比不同输入特征数量下CS-CatBoost算法的性能。同时,与原CatBoost模型、CS-LightGBM模型和CS-RF模型进行对比分析。结果表明,当模型的输入参数数量为7时,CS-CatBoost与CatBoost、CS-LightGBM、CS-RF相比,RMSE降低了0.0123、0.0118和0.0311,MAE下降了0.0066、0.0075和0.0208,MAPE下降了0.963、1.1232和3.0892,R^(2)则提高了0.0177、0.0165和0.0767。在模型输入参数数量为其他值时,CS-CatBoost模型的预测能力均优于其他3种模型。该研究证明了CS-CatBoost模型拥有较好的预测能力与泛化能力,可为温室番茄种植的水分胁迫程度分析提供一种新的策略,从而提高农业水资源的利用效率。 展开更多
关键词 温室 番茄 作物水分胁迫指数 布谷鸟搜索算法 catboost
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基于CatBoost算法的P2P违约预测模型应用研究 被引量：17
18
作者 马晓君 宋嫣琦 +2 位作者 常百舒 袁铭忆 苏衡 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期9-17,共9页
在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究... 在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究对象,运用特征工程技术,将CatBoost算法应用于构建P2P违约预测模型,并对违约影响因素进行综合分析。结果表明,CatBoost算法的预测准确率达96%,对实际结果的拟合效果较好,并能够对模型出错所导致的损失成本进行有效控制。此外,综合分析违约影响因素发现,借款人的信用情况对借款人违约行为影响较大,其中还清贷款次数、逾期次数与成功借款次数应作为借款人信用评估的重要参考指标。结合本文的研究成果与中国P2P行业发展状况,本文建议P2P平台积极促进数据分析与测算分析技术的革新与应用,政府及相关部门形成政策法规的同步发展,促成从平台内部到外部环境的合力发展态势。 展开更多
关键词 P2P 违约预测模型 catboost算法 特征工程 影响因素
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基于LDA模型融合Catboost算法的文本自动分类系统设计与实现 被引量：4
19
作者 刘爱琴 郭少鹏 张卓星 《国家图书馆学刊》 CSSCI 北大核心 2023年第5期84-92,共9页
互联网的蓬勃发展使得文本数据呈指数型增长态势,如何实现文本内容的高效分类成为信息资源管理工作面临的紧要问题。本文以维普学术期刊资源与百度新闻网页作为基础语料集,基于LDA模型抽取文档主题、切分文本内容,融合集成学习Catboost... 互联网的蓬勃发展使得文本数据呈指数型增长态势,如何实现文本内容的高效分类成为信息资源管理工作面临的紧要问题。本文以维普学术期刊资源与百度新闻网页作为基础语料集,基于LDA模型抽取文档主题、切分文本内容,融合集成学习Catboost算法获得文档在主题上的概率分布,然后利用训练集提取出的隐含主题-文本矩阵进行分类器训练,最终构建文本分类系统。研究结果显示,该系统能够有效完成文本混合自动分类,分类误差率较低,分类性能明显优于传统的文本分类方法。 展开更多
关键词 隐含狄利克雷分布(LDA) 文本自动分类 SVM算法 catboost算法
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基于CatBoost算法的硕士研究生就业能力预测模型 被引量：6
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作者 巩红 陈阳 +2 位作者 周晨晖 李昊楠 喻小康 《西安邮电大学学报》 2021年第6期89-96,共8页
为了预测硕士研究生的就业能力,构建一种基于CatBoost算法的硕士研究生就业能力模型。首先,选取关于硕士研究生在校期间的图书阅读量、专利、技能证书等31项影响因素数据,采用SMOTE过采样方法处理数据集的不平衡问题。其次,通过机器学... 为了预测硕士研究生的就业能力,构建一种基于CatBoost算法的硕士研究生就业能力模型。首先,选取关于硕士研究生在校期间的图书阅读量、专利、技能证书等31项影响因素数据,采用SMOTE过采样方法处理数据集的不平衡问题。其次,通过机器学习方法挖掘学生个人培养数据与就业之间的关系,利用CatBoost算法构建硕士研究生就业预测模型,并使用10倍交叉法降低结果的偶然性。最后,将基于CatBoost算法的预测模型与随机森林、决策树及支持向量机等相关算法进行比较。研究结果表明,该预测模型在召回率、精确率、误判率、F_(1)值及对硕士研究生的就业能力预测效果方面均优于其他算法。 展开更多
关键词 就业预测 catboost算法 SMOTE过采样 10倍交叉验证
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