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基于压差式矢量水听器指向性的幅相误差校正方法
1
作者 李赞 陈杭洋 +2 位作者 蒋晓斌 贾辰午 黄新敬 《仪器仪表学报》 北大核心 2026年第2期87-94,共8页
压差式矢量水听器由多对独立的标量水听器组成,而各个标量水听器间存在的幅相误差会导致矢量水听器的压差指向性变形,并且降低对水下目标的测向精度。针对该问题,提出了一种有源旋转校正方法,利用矢量水听器固有的偶极子指向特性,旨在... 压差式矢量水听器由多对独立的标量水听器组成,而各个标量水听器间存在的幅相误差会导致矢量水听器的压差指向性变形,并且降低对水下目标的测向精度。针对该问题,提出了一种有源旋转校正方法,利用矢量水听器固有的偶极子指向特性,旨在校正压差式矢量水听器硬件系统中的固有幅相误差。该方法无需知道辅助声源的精确位置,使用精密转台控制矢量水听器旋转一周,选择一个不在旋转轴上的标量水听器作为基准,对其他标量水听器信号进行幅值缩放和时域平移,直至全部压差指向性曲线被修正为理想形状,从而校正幅相误差。在消声水池中使用实验室自研的三维压差式矢量水听器开展了幅相误差校正和声源测向实验。结果表明,校正后的矢量水听器压差指向性曲线接近理想形状;与校正前相比,旋转水听器测向的方位角测量误差<5°的测试点数增加了10.6%,俯仰角测量误差<10°的测试点数提高了92.9%;平移声源测向的方位角测量误差<5°的测试点数增加了46.3%,俯仰角测量误差<10°的测试点数提高了42.6%。实验结果证明,该方法能够有效校正压差式矢量水听器的幅相误差,并且显著提高对水下目标的测向精度。该方法降低了幅相误差的校正难度和成本,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 压差式矢量水听器 幅相误差校正 水下目标测向
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基于机器学习的岩溶裂隙空间分布预测研究:以北京房山为例 被引量：2
2
作者 乔小娟 罗承可 +1 位作者 柴新宇 于文瑾 《地学前缘》 北大核心 2026年第1期405-418,共14页
岩溶裂隙发育具有高维、非线性及空间异质性特征,如何刻画裂隙的空间展布是岩溶发育规律研究的难点。以多源数据驱动的机器学习建模方法可以有效捕捉裂隙系统中隐含的非线性、非连续的特征,从而显著地提高裂隙识别与刻画的效率与精度。... 岩溶裂隙发育具有高维、非线性及空间异质性特征,如何刻画裂隙的空间展布是岩溶发育规律研究的难点。以多源数据驱动的机器学习建模方法可以有效捕捉裂隙系统中隐含的非线性、非连续的特征,从而显著地提高裂隙识别与刻画的效率与精度。本研究以北京市房山张坊地区为研究对象,基于翔实的野外裂隙实测数据,系统融合了地表地形信息、区域构造背景、地层岩性分布以及地下水位等多源数据集。利用机器学习框架构建了一套综合性的定量化特征体系,该体系涵盖了断层空间影响、地层岩性组合特征、地下水埋深变化以及高精度地形衍生属性(如坡度、曲率等)等多个维度的指标。重点研究对比了支持向量回归、极致梯度提升树及随机森林这三种机器学习方法,旨在预测研究区内岩溶裂隙的发育与空间分布情况。结果表明,基于随机森林构建的预测模型表现最为优异。该模型的裂隙密度、节理走向与倾角的模拟结果与实测统计数据最符合,模型表现最为稳健,具有良好的泛化能力和方法适用性,在表达多期次裂隙发育等复杂地质过程方面具有独特优势。本研究的结果揭示,将数据驱动模型与深入的地质机理分析相融合,是突破复杂岩溶系统定量化表征与预测难题的一条有效途径。 展开更多
关键词 岩溶裂隙 机器学习 支持向量回归 梯度提升树 随机森林 北京房山
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基于改进Stacking集成学习的深层油井管腐蚀预测
3
作者 黄晗 陈长风 +3 位作者 贾小兰 张玉洁 石丽伟 王立群 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2026年第1期7-16,I0001,共11页
为提升深层复杂环境下油井管平均腐蚀与点蚀速率的预测精度,并优化传统Stacking集成学习未充分考虑基学习器异质性的问题,提出了一种基于决定系数R2的改进Stacking集成学习算法.该算法集成了XGBoost(extreme gradient boosting)模型、... 为提升深层复杂环境下油井管平均腐蚀与点蚀速率的预测精度,并优化传统Stacking集成学习未充分考虑基学习器异质性的问题,提出了一种基于决定系数R2的改进Stacking集成学习算法.该算法集成了XGBoost(extreme gradient boosting)模型、随机森林(random forest,RF)模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)模型和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)模型4种机器学习算法作为基学习器,并基于决定系数R2为基学习器的输出结果进行权重赋值,作为元学习器的输入数据集.实验结果显示,与传统Stacking集成方法相比,改进后的模型在平均腐蚀速率预测上,平均绝对误差和均方误差分别降低了25.9%和9.7%,决定系数提高了2.3%;在点蚀速率预测上,平均绝对误差和均方误差分别降低了11.6%和2.0%,决定系数提高了2.7%,证明了本算法的有效性.研究成果可为深层油井管腐蚀防控与安全运维提供支撑. 展开更多
关键词 腐蚀科学与防护 Stacking集成学习 深层油井管材腐蚀 机器学习 XGBoost 随机森林 支持向量回归 梯度提升决策树
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基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准
4
作者 蒙倩颜 闫立誉 +1 位作者 叶俊明 邓云逸 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期54-58,共5页
为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图... 为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图像Wishart梯度进行描述,得到单级化SAR图像比值梯度,该比值梯度为SAR图像隐含特征,同时使用SIFT方法建立SAR多尺度空间,在该多尺度空间内生成SAR图像的降采样图像,在该降采样图像的基础上,计算单级化SAR图像比值梯度,依据SAR图像隐含特征确定SAR图像特征极值点和特征点主方向后,生成均匀的SAR图像多尺度配准特征描述向量,再通过欧氏距离来描述SAR图像多尺度配准特征描述向量之间的距离,实现SAR图像多尺度配准。实验结果表明:该方法提取SAR图像隐含特征能力较强,可在SAR图像存在缩放和旋转的情况下高质量实现多尺度配准,应用性较好。 展开更多
关键词 隐含特征 SIFT方法 SAR图像 多尺度配准 极化分解 Wishart梯度 特征极值点 描述向量
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超导地球物理矢量磁测技术研究进展
5
作者 岳良广 林君 +1 位作者 赵静 王智翔 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2026年第1期352-365,共14页
超导磁测技术,特别是基于超导量子干涉器件(superconducting quantum interference device,SQUID)的矢量磁测系统,具有极高的磁灵敏度、宽频带响应与优异的矢量探测能力,超导磁力仪白噪声可达10 fT/√Hz,张量梯度仪噪声可达0.01 nT/(m&#... 超导磁测技术,特别是基于超导量子干涉器件(superconducting quantum interference device,SQUID)的矢量磁测系统,具有极高的磁灵敏度、宽频带响应与优异的矢量探测能力,超导磁力仪白噪声可达10 fT/√Hz,张量梯度仪噪声可达0.01 nT/(m·√Hz),该技术已成为地球物理探测领域的前沿研究方向。本文系统梳理了SQUID磁测技术的基本原理、器件类型(高温与低温SQUID)及其对应的磁力仪、磁梯度仪与张量梯度仪等系统构型,重点分析了近年来国内外在SQUID矢量磁测系统研制方面的关键进展,涵盖系统集成、噪声抑制等核心技术。在此基础上,详细阐述了该技术在矿产资源勘查、军事目标探测、考古调查等领域的典型应用案例与成效。文章还探讨了SQUID的制备工艺现状,并针对超导材料、系统集成、数据处理等方面面临的挑战,对未来技术发展趋势与应用前景进行了展望,以期为我国超导地球物理矢量磁测技术的进一步发展提供参考。 展开更多
关键词 超导量子干涉器件 矢量磁测 全张量磁梯度测量 系统集成
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GPU上Tensor Core加速的共轭梯度解法器
6
作者 卢玥辰 袁雨萧 +1 位作者 杨德闯 刘伟峰 《电子科技大学学报》 北大核心 2026年第2期244-251,共8页
共轭梯度方法(CG)和稳定双共轭梯度方法(BiCGSTAB)是求解稀疏线性系统的两种经典且高效的迭代方法,被广泛应用于科学计算和工程问题中。尽管GPU等并行处理器提升了这两种方法的并行性,但最新的硬件单元Tensor Core及其计算能力尚未被用... 共轭梯度方法(CG)和稳定双共轭梯度方法(BiCGSTAB)是求解稀疏线性系统的两种经典且高效的迭代方法,被广泛应用于科学计算和工程问题中。尽管GPU等并行处理器提升了这两种方法的并行性,但最新的硬件单元Tensor Core及其计算能力尚未被用于这两种方法中。该文设计了一个Tensor Core加速的CG解法器,利用Tensor Core计算CG和BiCGSTAB方法中的关键组件稀疏矩阵−向量乘法(SpMV)和点积操作,以发挥Tensor Core的计算能力,从而提升两种方法的整体性能。在NVIDIA A100和H100 GPU上的实验结果表明,Tensor Core加速的这两种方法相比调用CUDA官方库的基准版本在多个稀疏矩阵上均取得了显著的加速效果。 展开更多
关键词 稀疏矩阵−向量乘法 点积 共轭梯度法 稳定双共轭梯度法 张量核心 图形处理单元
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基于机器学习的肠球菌血流感染预后不良预测模型的构建与评估
7
作者 韩亚飞 汪静 +3 位作者 张添添 陈莉 张浩 王强 《中华医院感染学杂志》 北大核心 2026年第5期790-795,共6页
目的构建基于机器学习肠球菌血流感染患者发生预后不良的多种预测模型,并评估其预测效能。方法回顾性分析2021年1月1日-2024年12月31日南京医科大学附属江宁医院收治的128例肠球菌血流感染患者的临床资料,采用Lasso回归和多因素logisti... 目的构建基于机器学习肠球菌血流感染患者发生预后不良的多种预测模型,并评估其预测效能。方法回顾性分析2021年1月1日-2024年12月31日南京医科大学附属江宁医院收治的128例肠球菌血流感染患者的临床资料,采用Lasso回归和多因素logistic回归筛选与其发生有关联的显著变量,并将其纳入机器学习模型。分别采用逻辑回归、决策树、随机森林、极限梯度提升、轻量级梯度提升机、支持向量机和人工神经网络7种机器学习方法构建预测模型,比较模型的精确率、准确率、灵敏度和F1分数等以评估不同模型的预测效能。结果逻辑回归、决策树、随机森林、极限梯度提升、轻量级梯度提升机、支持向量机和人工神经网络在测试集中的准确率分别为83.33、84.44、87.78、86.67、82.22、86.67和86.67;精确率分别为88.24、78.72、85.71、83.72、77.78、83.72和83.72;F1分数分别为0.800、0.841、0.867、0.857、0.814、0.857和0.857;AUC值分别为0.922、0.922、0.952、0.933、0.878、0.916和0.942。其中随机森林模型预测性提示,低蛋白血症是最具影响力的因素。结论成功构建出预测肠球菌血流感染患者发生预后不良的模型,其中随机森林模型预测效能最佳,可为该类患者临床护理工作提供一个早期预测和防治预后不良发生的有效工具。 展开更多
关键词 肠球菌 血流感染 机器学习 逻辑回归 决策树 随机森林 极限梯度提升 轻量级梯度提升机 支持向量机 人工神经网络 预后不良 预测模型
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基于多机器学习模型综合集成的丹江口流域中长期降雨预报
8
作者 姜煦 胡义明 +3 位作者 曹子恒 万海涛 谢道博 高天夫 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2026年第1期187-195,共9页
为提升中长期降雨预报精度,以支撑丹江口水库径流预报及南水北调中线工程水资源调度管理,构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的2个浅层机器学习模型以及基于长短时记忆... 为提升中长期降雨预报精度,以支撑丹江口水库径流预报及南水北调中线工程水资源调度管理,构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的2个浅层机器学习模型以及基于长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的深度学习模型,分别校正丹江口流域气候预测系统(climate forecast system,CFS)提供的未来9个月预见期的降雨预报。在此基础上,采用堆叠算法(Stacking)对上述3个模型的结果进行集成,以进一步提升降雨预报校正效果。模型参数估计均采用贝叶斯优化。结果表明:在验证期,相比于CFS原始降雨预报,3种单一机器学习校正模型都能有效改进降雨预报精度,校正后降雨预报的均方根误差(root mean squared error,E_(RMS))降低至50.82~52.66,距平符号一致率(anomaly sign consistency rate,R_(ASC))提高至72.63%~75.07%,皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,r_(CC))提高至0.54~0.61。多模型综合集成可进一步提升降雨预报效果,相较于单一校正模型,验证期的E_(RMS)降低14.94%~17.91%,R_(ASC)增长5.24%~8.77%,r_(CC)增长18.03%~33.33%。研究成果有望为丹江口及其他流域中长期降雨预报校正提供借鉴。 展开更多
关键词 丹江口流域 CFS降雨校正 支持向量机 极端梯度提升 长短时记忆网络 堆叠集成
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多粒度特征融合的分层式机器学习情感分析
9
作者 赵金鑫 郭荣新 施一帆 《华侨大学学报(自然科学版)》 2026年第2期164-174,共11页
针对现有情感分析方法在多类别文本分类任务中对语义特征利用不足的问题,提出多粒度特征融合的分层式机器学习情感分析模型。首先,利用极限梯度提升(XGBoost)算法与支持向量机(SVM)并行进行基础分类,分别生成10个类别概率分布;然后,以... 针对现有情感分析方法在多类别文本分类任务中对语义特征利用不足的问题,提出多粒度特征融合的分层式机器学习情感分析模型。首先,利用极限梯度提升(XGBoost)算法与支持向量机(SVM)并行进行基础分类,分别生成10个类别概率分布;然后,以逻辑回归作为元分类器,对双通道输出结果实施特征级融合;最后,对10个类别共计62 774条评论的公开数据集进行验证。实验结果表明:HML-MGFF模型准确率较传统单分类器模型平均提升15.6%,较其他4种复合模型平均提升4.6%。 展开更多
关键词 多粒度特征融合 分层式机器学习 极限梯度提升 支持向量机 逻辑回归
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基于支持向量数据描述与极端梯度提升的油动机健康诊断系统设计
10
作者 何川博 方远 杨晨 《热力透平》 2026年第1期39-43,共5页
为了提高火电机组深度调峰工况下快速变负荷运行的安全性,针对机组关键执行机构中的油动机,设计并构建了油动机健康诊断系统的总体框架。构建了基于支持向量数据描述(SVDD)与极端梯度提升(XGBoost)的健康监测预警模型,并且依据这2种模... 为了提高火电机组深度调峰工况下快速变负荷运行的安全性,针对机组关键执行机构中的油动机,设计并构建了油动机健康诊断系统的总体框架。构建了基于支持向量数据描述(SVDD)与极端梯度提升(XGBoost)的健康监测预警模型,并且依据这2种模型的特性,完成了油动机故障早期预警的算法设计,即在SVDD所建立的超球体中,如检测到数据点与超球体中心的距离偏离基准,则会触发XGBoost的故障分类诊断,由此实现了油动机实时运行健康状态的评价以及故障诊断。利用油动机故障注入实验模拟了油动机不同开度下电磁阀节流孔堵塞、油动机内漏等7类典型故障,获取了正常和故障样本数据,实验结果验证了该系统的准确性,其可在油动机行程开度0%~100%范围内对油动机实现标度0~100的健康度量化评估,对低健康状态(标度<60)的故障识别准确率达93%。研究成果可为油动机故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 油动机 健康监测 故障诊断 支持向量数据描述 极端梯度提升
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基于6种机器学习模型的ICU患者多重耐药菌感染预测模型构建与评价
11
作者 王珂璇 金晓灵 茅一萍 《中华医院感染学杂志》 北大核心 2026年第3期422-426,共5页
目的分析重症监护室患者感染多重耐药菌的危险因素,通过6种机器学习算法构建患者感染多重耐药菌的预测模型,通过评价模型相关指标选出最佳模型,为临床工作者早期识别高危患者,及时采取相应的预防措施提供参考。方法纳入2019年6月-2023年... 目的分析重症监护室患者感染多重耐药菌的危险因素,通过6种机器学习算法构建患者感染多重耐药菌的预测模型,通过评价模型相关指标选出最佳模型,为临床工作者早期识别高危患者,及时采取相应的预防措施提供参考。方法纳入2019年6月-2023年6月入住徐州医科大学附属医院重症监护室患者946例(多重耐药菌感染者473例,非感染者473例)。采用二元logistic回归分析,将筛选的危险因素作为构建预测模型的特征变量进行模型构建,分别构建并评价逻辑回归模型、人工神经网络模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量机模型和极限梯度增强模型。结果从外院或急诊入院(OR=2.635)、入住重症监护室时长≥7 d(OR=1.291)、手术(OR=3.089)、慢性肺部疾病(OR=3.664)、外周静脉置管(OR=2.111)、留置腹腔引流管(OR=3.382)、抗菌药物使用种类≥3种(OR=1.001)、抗菌药物使用时长≥1周(OR=2.323)是重症监护室患者感染多重耐药菌的危险因素(P<0.05)。通过机器学习算法构建的重症监护室患者感染多重耐药菌预测模型中,逻辑回归模型受试者工作特征曲线下面积、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、F1值均优于其他模型,为最优模型。结论临床应重视患者易感染多重耐药菌的危险因素,尽早给予针对性干预,降低重症监护室患者感染多重耐药菌的风险。 展开更多
关键词 机器学习 重症监护室 多重耐药菌 预测模型 逻辑回归模型 人工神经网络模型 决策树模型 随机森林模型 支持向量机模型 极限梯度增强模型
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基于SHAP可解释性机器学习的老年糖尿病患者衰弱风险预测模型构建与验证
12
作者 邓舜芝 康圣琴 +3 位作者 方苗苗 王雪菲 巫海娣 莫永珍 《现代临床护理》 2026年第1期1-11,共11页
目的构建与验证基于可解释性机器学习的老年糖尿病患者衰弱预测模型,以早期识别高风险患者。方法采用便利抽样法,选择2024年1月至5月本市某三级甲等综合医院住院的232例老年糖尿病患者作为研究对象。227例患者完成研究,按照7∶3的比例... 目的构建与验证基于可解释性机器学习的老年糖尿病患者衰弱预测模型,以早期识别高风险患者。方法采用便利抽样法,选择2024年1月至5月本市某三级甲等综合医院住院的232例老年糖尿病患者作为研究对象。227例患者完成研究,按照7∶3的比例随机分为训练集(158例)与测试集(69例),分别用于模型构建与验证。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归与Boruta算法筛选特征变量,并基于逻辑回归(logistic regression,LR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)构建机器学习模型。通过曲线下面积(area under curve,AUC)、灵敏度、特异度、F1分数等指标评估模型性能,并通过DeLong检验比较模型间的AUC差异。最优模型利用沙普利加和解释(Shapley additive explanation,SHAP)方法,对关键预测因子进行解释,并基于Streamlit开发网页计算器,实现模型可视化。结果227例老年糖尿病患者中99例合并衰弱(43.6%)。XGBoost模型综合表现最优,在训练集和测试集中,DeLong检验显示XGBoost的AUC高于LR和SVM(均P<0.001)。训练集AUC为0.920,准确性为0.842,灵敏度为0.783,特异度为0.887,阳性预测值(positive predictive value,PPV)为0.845,阴性预测值(negative predictive value,NPV)为0.840,F1分数为0.810。测试集AUC为0.806,准确性为0.681,灵敏度为0.633,特异度为0.743,PPV为0.731,NPV为0.744,F1分数为0.620。SHAP可解释分析显示,衰弱的预测因子重要性排序依次为:认知障碍、查尔斯共病指数、慢性疼痛、体育锻炼量、肌少症、营养状态、糖尿病肾病。结论基于SHAP可解释XGBoost的衰弱预测模型可有效识别老年糖尿病患者的衰弱高风险因素,能为其健康管理策略提供支持。 展开更多
关键词 糖尿病 老年人 衰弱 沙普利加和解释 最小绝对收缩和选择算子 逻辑回归 支持向量机 极端梯度提升树
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实木地板纹理的梯度增强特征提取与分类方法
13
作者 梁展滔 周铭骏 +5 位作者 黄国豪 翟亚宁 杨方虎 殷建新 高兴宇 黄扬 《计算机与现代化》 2026年第2期88-96,共9页
实木地板因其美观、耐用、维护成本低及经济实惠等优点,广泛应用于建筑装饰领域。木地板的纹理不仅是其独特的美学特征,也是衡量其品质的重要标准。为了满足特定的室内装饰需求,木地板纹理应具备一致性、自然美感、独特性、多样性及清... 实木地板因其美观、耐用、维护成本低及经济实惠等优点,广泛应用于建筑装饰领域。木地板的纹理不仅是其独特的美学特征,也是衡量其品质的重要标准。为了满足特定的室内装饰需求,木地板纹理应具备一致性、自然美感、独特性、多样性及清晰度。然而,传统人工纹理分类方法受劳动强度、检测效率及主观因素影响,难以满足智能化、自动化生产需求。针对该问题,本文提出一种基于梯度增强局部二值特征(LBP)的实木地板纹理判别与分类方法。首先,对木地板图像进行双边滤波预处理,以保留边缘信息并降低噪声。然后,采用本文所提出的梯度增强局部二值算子(ga-LBP)提取木纹特征点,并结合自适应聚类方法对木纹特征进行16位编码,同时利用主成分分析(PCA)对特征向量进行降维,以优化特征表达。最后,采用支持向量机(SVM)进行分类训练与识别。实验结果表明,本文所提出的梯度增强局部二值算子能有效增强竖纹、斜纹和螺旋纹等8种木纹特征,结合木纹聚类编码方法能够准确表征不同纹理分布特征,从而提高支持向量机分类准确率。该方法的有效性和可行性得到了充分验证,为实木地板智能检测与分类提供了一种高效、可靠的技术方案。 展开更多
关键词 实木地板 纹理判别 梯度增强局部二值算子 主成分分析方法 支持向量机
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基于堆叠模型分类的空压机健康状态评估研究
14
作者 葛淩志 王磊 王晓冉 《机电工程》 北大核心 2026年第1期194-206,共13页
对工业空压机的健康状态进行准确的评估是保障生产系统可靠性、稳定性,降低系统运行成本的重要因素。针对传统健康评估方法在复杂工况下诊断精度和鲁棒性方面的局限性,提出了一种基于堆叠(Stacking)多模型集成的空压机健康状态评估模型... 对工业空压机的健康状态进行准确的评估是保障生产系统可靠性、稳定性,降低系统运行成本的重要因素。针对传统健康评估方法在复杂工况下诊断精度和鲁棒性方面的局限性,提出了一种基于堆叠(Stacking)多模型集成的空压机健康状态评估模型。首先,构建了异构基模型组,集成了K近邻分类器(KNN)、轻量梯度提升机(LGBM)、随机森林(RF)、极致梯度提升(XGB)四类算法,基于历史数据搭建了初始架构;然后,实施了联合参数优化,通过网格搜索与交叉验证协同调参,提升了基模型预测性能;最后,设计了基于径向基核函数的支持向量分类器(RBF-SVC),依托工程数据进行了实验验证。研究结果表明:基于堆叠多模型集成的空压机健康状态评估模型在处理可变操作条件时表现出较强的鲁棒性,特别是在面对噪声数据时,该模型在不同信噪比条件下显示出一致的诊断准确性,其准确率仍能保持在80%以上;横向对比分析表明,基于堆叠多模型集成的空压机健康状态评估模型在诊断精度上优于单一基模型及传统的健康诊断方法,在训练集和测试集上分别达到了98%和95%的准确率。该框架通过基模型互补性提升健康评估精度与鲁棒性,为空压机预测性维护提供技术支撑,具有重要工程价值。 展开更多
关键词 空气压缩机 基模型 模型集成 K近邻分类器 轻量梯度提升机 随机森林 极致梯度提升 基于径向基核函数的支持向量分类器
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融合XGBoost和SVR的滑坡位移预测 被引量：2
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作者 王惠琴 梁啸 +4 位作者 何永强 李晓娟 张建良 郭瑞丽 刘宾灿 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期149-158,共10页
利用极端梯度提升与支持向量回归,同时结合猎人猎物优化算法的优势,提出了一种融合极端梯度提升和支持向量回归的滑坡位移预测模型.首先采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)进行滑坡位移初步预测,进一步利用猎人猎物... 利用极端梯度提升与支持向量回归,同时结合猎人猎物优化算法的优势,提出了一种融合极端梯度提升和支持向量回归的滑坡位移预测模型.首先采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)进行滑坡位移初步预测,进一步利用猎人猎物优化算法(hunter-prey optimizer,HPO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR)的超参数而构建了一种组合预测模型(HPO-SVR)以修正XGBoost的预测结果.两组滑坡位移实测数据表明:HPO算法通过不断更新猎人与猎物位置的动态寻优策略,获得了更加合理的SVR的超参数.相对于XGBoost、SVR,以及其与粒子群优化算法、遗传算法和HPO的组合预测模型而言,XGBoost-HPO-SVR组合模型在阳屲山滑坡和脱甲山滑坡位移预测中取得了良好的效果,其均方根误差和平均绝对误差分别为3.505和1.357,0.550和0.538. 展开更多
关键词 极端梯度提升 支持向量回归 猎人猎物优化算法 滑坡位移预测
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融合HOG与SVM算法的智能船机油液监测方法研究 被引量：1
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作者 高炳 王林 +1 位作者 李伟 刘国栋 《中国修船》 2025年第5期38-42,共5页
文章提出一种融合方向梯度直方图(HOG)与支持向量机(SVM)算法的船机油液监测方法,通过算法优化改进及应用,实现在不同状态下稳定智能地对船机油液磨损颗粒进行抗气泡干扰在线监测。从图像样本采集、图像样本预处理、融合HOG算法的图像... 文章提出一种融合方向梯度直方图(HOG)与支持向量机(SVM)算法的船机油液监测方法,通过算法优化改进及应用,实现在不同状态下稳定智能地对船机油液磨损颗粒进行抗气泡干扰在线监测。从图像样本采集、图像样本预处理、融合HOG算法的图像特征提取、融合SVM算法分类模型构建与训练等方面分析研究融合HOG与SVM的磨粒识别方法。搭建船舶气缸润滑油液系统在线监测试验台架,进行不同算法测试对比分析,结果显示:采用HOG+SVM融合方案的测试样本分类准确度明显提升,分类准确度高达84.35%。 展开更多
关键词 智能船舶 油液监测 船舶机舱 方向梯度直方图 支持向量机
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融合HOG与SVM算法的智能船机油液监测方法探究
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作者 高炳 王林 +1 位作者 李伟 刘国栋 《广东造船》 2025年第6期66-69,77,共5页
本文设计提出一种融合方向梯度直方图(HOG)与支持向量机(SVM)算法的船机油液监测方法,通过算法优化改进及应用,实现在各种不同状态下对船机油液磨损颗粒进行抗气泡干扰稳定智能在线监测。从图像样本采集、图像样本预处理、融合HOG算法... 本文设计提出一种融合方向梯度直方图(HOG)与支持向量机(SVM)算法的船机油液监测方法,通过算法优化改进及应用,实现在各种不同状态下对船机油液磨损颗粒进行抗气泡干扰稳定智能在线监测。从图像样本采集、图像样本预处理、融合HOG算法的图像特征提取信息,融合SVM算法分类模型构建与训练,探索融合HOG与SVM的磨粒识别精准度。本文以典型的船舶气缸润滑油液系统为例,搭建在线监测试验台架,进行不同算法测试对比分析。结果显示采用HOG+SVM方案的测试样本识别准确度有大幅提升。 展开更多
关键词 油液监测 机舱 方向梯度直方图 支持向量机 智能船舶
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广义约束条件下矩阵方程AXB+CYD=E最佳逼近解的迭代算法
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作者 杨家稳 孙合明 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期27-47,共21页
为了求在广义约束GX=H,WY=U条件下矩阵方程AXB+CYD=E的最佳逼近解,提出了一种迭代算法。该算法思路是首先分别求出目标函数F(X,Y)=∥E−AXB−CYD∥2在矩阵X,Y处的梯度;然后将负梯度分别投影到凸约束集中得到gX和gY;最后按照共轭梯度法思想... 为了求在广义约束GX=H,WY=U条件下矩阵方程AXB+CYD=E的最佳逼近解,提出了一种迭代算法。该算法思路是首先分别求出目标函数F(X,Y)=∥E−AXB−CYD∥2在矩阵X,Y处的梯度;然后将负梯度分别投影到凸约束集中得到gX和gY;最后按照共轭梯度法思想,基于gX和gY在可行域上再构建搜索方向dX和dY。理论表明对于任给一个满足广义约束的一类特殊初始矩阵对(X^((1)),Y^((1))),算法能够在有限迭代步内得到约束条件下矩阵方程AXB+CYD=E的极小范数最小二乘解。另外通过求矩阵方程AXB+CYD=E的极小范数最小二乘解可得给定逼近矩阵对(X,Y)的最佳逼近解,其中E=E−AXB−CYD。数值例子表明该算法不仅可以解决广义约束条件下矩阵方程的最佳逼近解,也可以解决特殊约束条件下方程的最佳逼近解。 展开更多
关键词 矩阵方程 最佳逼近解 迭代算法 梯度投影 正交向量组
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基于可变形部件模型的电动摩托车目标检测方法
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作者 徐志佳 《自动化应用》 2025年第14期63-65,68,共4页
以治安视频监控中电动摩托车的管理需求为背景,提出了一种基于可变形部件模型(DPM)的电动摩托车目标检测方法。结合可变形部件模型多尺度、高效率的优势,实现了电动摩托车目标检测算法。构建了包含1006个正样本和1000个负样本的训练集... 以治安视频监控中电动摩托车的管理需求为背景,提出了一种基于可变形部件模型(DPM)的电动摩托车目标检测方法。结合可变形部件模型多尺度、高效率的优势,实现了电动摩托车目标检测算法。构建了包含1006个正样本和1000个负样本的训练集、测试集样本库,完成了定量的实验测定。实验结果表明,新提出的算法可以在监控视频图像中高效、准确地检测出电动摩托车目标。 展开更多
关键词 可变形部件模型 电动摩托车 目标检测 方向梯度直方图 隐变量支持向量机
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聚对苯二甲酸-己二酸丁二酯(PBAT)降解塑料拉曼光谱快速检测技术研究
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作者 王寒冰 赵婷婷 +4 位作者 杨震 徐进 葛磊 陶红 张楠 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2025年第2期113-117,共5页
采用拉曼光谱建立数据模型对应用最广泛的生物降解材料PBAT掺杂复合物进行快速检测技术研究。通过制备PBAT标准样品及PBAT复合可降解标准样品,建立高效准确的支持向量机(SVM)和极限梯度提升(XGBoost)两种典型机器学习算法模型,其在有效... 采用拉曼光谱建立数据模型对应用最广泛的生物降解材料PBAT掺杂复合物进行快速检测技术研究。通过制备PBAT标准样品及PBAT复合可降解标准样品,建立高效准确的支持向量机(SVM)和极限梯度提升(XGBoost)两种典型机器学习算法模型,其在有效处理高维光谱数据特征的前提下具备较强的泛化能力和抗噪声能力。采用Savitzky-Golay滤波算法不断训练与优化模型,消除噪声,确保不同维度特征的尺度具有一致性。综合分析完成了基于SVM和XGBoost的PBAT降解塑料拉曼光谱分类模型。两种模型的识别准确率均>90%(92.3%和96.2%),且ROC曲线分析显示出极高的分类可靠性。同时考察不同配比的无机和有机辅料及降解塑料制品对PBAT的光谱影响,实现对PBAT降解塑料的快速识别和检测。 展开更多
关键词 降解塑料 数据模型 拉曼光谱 支持向量机 极限梯度提升 快速检测
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