期刊文献+
共找到115,217篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
Electrochemical-driven activation by stacked layered sulfur-carbon anode for fast and stable sodium storage
1
作者 Huijuan Zhu Qiming Liu +1 位作者 Jie Wang Han Su 《Journal of Energy Chemistry》 2025年第8期819-831,共13页
Carbonaceous material has attracted much attention in the application of sodium-ion batteries(SIBs)anode.However,sluggish reaction kinetics and structure stability impede the application.Therefore,a stacked layered su... Carbonaceous material has attracted much attention in the application of sodium-ion batteries(SIBs)anode.However,sluggish reaction kinetics and structure stability impede the application.Therefore,a stacked layered sulfur-carbon complex with long-chain C–S_(x)–C bond(M-SC-S)is prepared.The layered structure ensures structural stability,and long-chain C–S_(x)–C bond expanding interlayer spacing boosts facile Na+diffusion.When assembled into cells,a high-quality solid-electrolyte interphase film would be formed due to a good match between the M-SC-S electrode and ether electrolyte.Moreover,an electrochemical activation process would happen between the Cu current collector and proper S-doped electrode material to in-situ form Cu_(2)S.The formation of Cu_(2)S in active material can not only provide more active sites for sodium storage and enhance pseudo-capacitance,but also reinforce the electrode/current collector interface and decrease the interfacial transfer resistance for rapid Na+kinetics.The synergistic effect of structure design and interface engineering optimizes the sodium storage system.Thus,the M-SC-S electrode delivers an excellent cyclic performance(321.6 mAh g^(−1)after 1000 cycles at 2 A g^(−1)with a capacity retention rate of 97.4%)and good rate capability(282.8 mAh g^(−1)after 4000 cycles even at a high current density of 10 A g^(−1)).The full cell also has an impressive cyclic performance(151.4 mAh g^(−1)after 500 cycles at 0.5 A g^(−1)). 展开更多
关键词 Heteroatom-doping stacked layered structure Cu current collector Electrochemical activation Sodium-ion batteries
在线阅读 下载PDF
A Two-Layer Network Intrusion Detection Method Incorporating LSTM and Stacking Ensemble Learning
2
作者 Jun Wang Chaoren Ge +4 位作者 Yihong Li Huimin Zhao Qiang Fu Kerang Cao Hoekyung Jung 《Computers, Materials & Continua》 2025年第6期5129-5153,共25页
Network Intrusion Detection System(NIDS)detection of minority class attacks is always a difficult task when dealing with attacks in complex network environments.To improve the detection capability of minority-class at... Network Intrusion Detection System(NIDS)detection of minority class attacks is always a difficult task when dealing with attacks in complex network environments.To improve the detection capability of minority-class attacks,this study proposes an intrusion detection method based on a two-layer structure.The first layer employs a CNN-BiLSTM model incorporating an attention mechanism to classify network traffic into normal traffic,majority class attacks,and merged minority class attacks.The second layer further segments the minority class attacks through Stacking ensemble learning.The datasets are selected from the generic network dataset CIC-IDS2017,NSL-KDD,and the industrial network dataset Mississippi Gas Pipeline dataset to enhance the generalization and practical applicability of the model.Experimental results show that the proposed model achieves an overall detection accuracy of 99%,99%,and 95%on the CIC-IDS2017,NSL-KDD,and industrial network datasets,respectively.It also significantly outperforms traditional methods in terms of detection accuracy and recall rate for minority class attacks.Compared with the single-layer deep learning model,the two-layer structure effectively reduces the false alarm rate while improving the minority-class attack detection performance.The research in this paper not only improves the adaptability of NIDS to complex network environments but also provides a new solution for minority-class attack detection in industrial network security. 展开更多
关键词 Two-layer architecture minority class attack stacking ensemble learning network intrusion detection
在线阅读 下载PDF
Joint inversion with prestack waveform and spectral information for layered media
3
作者 Zheng-Yang Kuai Dan-Ping Cao Chao Jin 《Petroleum Science》 2025年第10期4065-4082,共18页
Subsurface reservoirs commonly exhibit layered structures.Conventional amplitude variation with angle(AVA)inversion,which relies on the Zoeppritz equation and its approximations,often fails to accurately estimate elas... Subsurface reservoirs commonly exhibit layered structures.Conventional amplitude variation with angle(AVA)inversion,which relies on the Zoeppritz equation and its approximations,often fails to accurately estimate elastic parameters because it assumes single-interface models and ignores multiple reflections and transmission losses.To address these limitations,this study proposes a novel prestack time-frequency domain joint inversion method that utilizes the reflection matrix method(RMM)as the forward operator.The RMM accurately simulates wave propagation in layered media,while the joint inversion framework minimizes the misfit between observed and synthetic data in both the time and frequency domains.By incorporating Bayesian theory to optimize the inversion process,the method effectively balances contributions from both time-domain waveforms and frequency-domain spectral information through a weighting factor.Tests on both synthetic data and field data demonstrate that the proposed method outperforms conventional AVA inversion and time-domain waveform inversion in accuracy and robustness.Furthermore,the method demonstrates good robustness against variations in initial models,random noise,and coherent noise interference.This study provides a practical and effective approach for high-precision reservoir characterization,with potential applications in complex layered media. 展开更多
关键词 Reflection matrix method layered media Prestack inversion Time-frequency domain Joint inversion Bayesian inversion
原文传递
Latent and sensible heat fluxes in a very unstable atmospheric surface layer and weak-wind conditions in a tropical coastal ocean
4
作者 Haitem M Almdhun Yusri Yusup +3 位作者 Ehsan Jolous Jamshidi Abdulghani Swesi Muhammad Fikri Sigid Abigail Adomako 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 2026年第1期47-52,共6页
The atmospheric surface layer of the tropical coastal ocean is commonly very unstable and experiences weakwind conditions.How the latent(LE)and sensible(H)heat fluxes behave under such conditions are unclear because o... The atmospheric surface layer of the tropical coastal ocean is commonly very unstable and experiences weakwind conditions.How the latent(LE)and sensible(H)heat fluxes behave under such conditions are unclear because of the lack of observation stations in the tropics.Thus,this study aims to analyze LE and H and the microclimate parameters influencing them.The authors deployed an eddy covariance system in a tropical coastal region for seven months.The microclimate parameters investigated were wind speed(U),vapor pressure deficit(Δe),temperature difference(ΔT),wind-vapor pressure deficit(UΔe),wind-temperature difference(UΔT),and atmospheric stability(z/L),where z is height and L is the Monin–Obukhov length.On the daily time scale,the results show that LE was more associated with U thanΔe,while H was more related toΔT than U.Cross-wavelet analysis revealed the strong coherence in the LE-U relationship for periods between one and two days,and for H–ΔT,0.5 to 1 day.Correlation and regression analyses confirmed the time series analyses results,where strong positive correlation coefficients(r)were obtained between LE and U(r=0.494)and H andΔT(r=0.365).Compared to other water bodies,the transfer coefficient of moisture(CE N)was found to be small(=0.40×10^(-3))and independent of stability;conversely,the transfer coefficient of heat(CH N)was closer to literature values(=1.00×10^(-3))and a function of stability. 展开更多
关键词 Latent heat Sensible heat Atmospheric surface layer Tropical coastal sea
在线阅读 下载PDF
Typhoon Kompasu(2118)simulation with planetary boundary layer and cloud physics parameterization improvements
5
作者 Xiaowei Tan Zhiqiu Gao Yubin Li 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 2026年第1期41-46,共6页
This study introduces a new ocean surface friction velocity scheme and a modified Thompson cloud microphysics parameterization scheme into the CMA-TYM model.The impact of these two parameterization schemes on the pred... This study introduces a new ocean surface friction velocity scheme and a modified Thompson cloud microphysics parameterization scheme into the CMA-TYM model.The impact of these two parameterization schemes on the prediction of the movement track and intensity of Typhoon Kompasu in 2021 is examined.Additionally,the possible reasons for their effects on tropical cyclone(TC)intensity prediction are analyzed.Statistical results show that both parameterization schemes improve the predictions of Typhoon Kompasu’s track and intensity.The influence on track prediction becomes evident after 60 h of model integration,while the significant positive impact on intensity prediction is observed after 66 h.Further analysis reveals that these two schemes affect the timing and magnitude of extreme TC intensity values by influencing the evolution of the TC’s warm-core structure. 展开更多
关键词 Tropical cyclone Numerical simulation Planetary boundary layer parameterization SCHEME Cloud physics scheme
在线阅读 下载PDF
基于改进Stacking算法的碳酸盐岩储层测井岩性识别方法与应用 被引量:2
6
作者 罗水亮 漆影强 +4 位作者 唐松 阮基富 高达 刘乾乾 李生 《特种油气藏》 北大核心 2025年第4期58-67,共10页
针对川中地区碳酸盐岩储层传统岩性识别方法精度低、模型泛化能力弱的问题,提出一种基于改进Stacking算法的测井岩性识别方法。该方法融合多种机器学习模型的优势,优化特征加权策略,可提高对测井曲线关键信息的提取能力,同时增强对复杂... 针对川中地区碳酸盐岩储层传统岩性识别方法精度低、模型泛化能力弱的问题,提出一种基于改进Stacking算法的测井岩性识别方法。该方法融合多种机器学习模型的优势,优化特征加权策略,可提高对测井曲线关键信息的提取能力,同时增强对复杂岩性的识别准确性和稳定性。相比传统方法,该模型能够更有效地捕捉测井数据的非线性关系,并降低不同岩性类别间的预测混淆度。研究结果表明:该方法在四川盆地川中地区碳酸盐岩储层的岩性识别精度达到96%,较传统模型提升6个百分点,且平均相对误差更低,预测效果更优。改进的Stacking算法结合高效计算框架,可显著提升训练和预测效率,使岩性识别更加高效、可靠。该方法可有效地识别复杂岩性,为碳酸盐岩储层岩性识别提供参考。 展开更多
关键词 stackING 集成学习 特征加权 碳酸盐岩 岩性识别
在线阅读 下载PDF
基于stacking融合机制的自动驾驶伦理决策模型 被引量:2
7
作者 刘国满 盛敬 罗玉峰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期462-468,共7页
虽然自动驾驶技术在线路规划和驾驶控制方面取得较大进展,但遇到伦理困境时,当前自动驾驶汽车仍然很难作出确定、合理的决策,导致人们对自动驾驶汽车安全驾驶产生怀疑和担忧。所以有必要研究自动驾驶伦理决策模型和机制,使得自动驾驶汽... 虽然自动驾驶技术在线路规划和驾驶控制方面取得较大进展,但遇到伦理困境时,当前自动驾驶汽车仍然很难作出确定、合理的决策,导致人们对自动驾驶汽车安全驾驶产生怀疑和担忧。所以有必要研究自动驾驶伦理决策模型和机制,使得自动驾驶汽车在伦理困境下能够作出合理决策。针对以上问题,设计了基于stacking融合机制的伦理决策模型,对机器学习和深度学习进行深度融合。一方面将基于特征依赖关系的朴素贝叶斯模型(ACNB)、加权平均一阶贝叶斯模型(WADOE)和自适应模糊模型(AFD)作为stacking融合机制上基学习器。依据先前准确率,设定各自模型权重,再运用加权平均法,计算决策结果。然后将该决策结果作为元学习器训练集,对元学习器进行训练,构建stacking融合模型。最后,运用验证集分别对深度学习模型和stacking融合模型进行验证,依据验证中平均损失率和准确率以及测试中正确率,评价和比较深度学习模型和stacking融合机制决策效果。结果表明,深度学习模型平均损失率最小为0.64,最大平均准确率为0.7,最高正确率为0.61。stacking融合机制平均损失率最小为0.35,最大平均准确率为0.90,最高正确率为0.75,说明stacking融合机制相对于深度学习模型,决策结果准确率和正确率方面有了较大改进。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 伦理决策 stacking融合机制 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于改进Stacking融合模型的储层参数预测方法 被引量:1
8
作者 霍凤财 李青志 +1 位作者 董宏丽 陈怡 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第2期691-704,共14页
准确预测储层孔隙度和渗透率对于储层评价具有重要的意义.对于储层参数的计算,传统的经验公式法仍具有较大误差,为了提高储层参数的预测精度并且提高模型的泛化能力,本文提出基于改进Stacking融合模型的集成学习算法,以不同算法对数据... 准确预测储层孔隙度和渗透率对于储层评价具有重要的意义.对于储层参数的计算,传统的经验公式法仍具有较大误差,为了提高储层参数的预测精度并且提高模型的泛化能力,本文提出基于改进Stacking融合模型的集成学习算法,以不同算法对数据观测和训练角度的不同作为基础原理,充分发挥模型的优势.首先,在传统Stacking集成学习模型的基础上,优化模型对第一层基学习器的输出结果,针对可能存在数据划分不均,而导致预测效果不佳的情况,根据基模型的测试精度对预测结果进行加权平均,得到结果作为第二层的特征;其次,针对新的组合训练集可能会丢失部分原始训练集中的信息,将原始数据集也作为次级学习器训练的一部分,使得元学习器学习到原始训练集与新训练集之间的隐含关系,从而提升模型预测效果;最后,通过Stacking融合模型将相互独立的各模型进行融合,增强模型泛化性.与传统Stacking集成学习模型相比,改进模型在孔隙度和渗透率的均方根误差预测上分别降低了7.7%和7.1%,验证了该模型具有良好的预测性能. 展开更多
关键词 参数预测 孔隙度 渗透率 stacking融合模型 集成学习
原文传递
Stacking算法对凝给水系统故障诊断的适用性研究 被引量:1
9
作者 陈砚桥 孙彤 顾任利 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第1期138-142,共5页
针对船用凝给水系统设备之间耦合关系较强,对该系统的研究只是选取部分参数而并非像设备一样基本涵盖全部特征参数,且该系统在实际运行过程中可以通过自调节来掩盖某些已发生的故障从而无法准确形成运行参数和故障间的映射关系这一现状... 针对船用凝给水系统设备之间耦合关系较强,对该系统的研究只是选取部分参数而并非像设备一样基本涵盖全部特征参数,且该系统在实际运行过程中可以通过自调节来掩盖某些已发生的故障从而无法准确形成运行参数和故障间的映射关系这一现状,以传统单一机器学习算法为基础,通过拓展建立针对Stacking算法的多分类器性能评价指标,准确寻找运行参数和故障之间的映射关系,解决了多分类器性能评价难题。并利用样本数据设计出比较Stacking算法和单一算法综合性能的试验方法,验证了Stacking模型在凝给水系统故障诊断任务中的适用性和优越性。 展开更多
关键词 凝给水系统 stacking算法 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于递归分析和Stacking集成学习的轴承故障诊断方法 被引量:1
10
作者 黄静静 武文媗 +2 位作者 田宇 王灿 王茂发 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期235-244,共10页
为了更加有效地挖掘滚动轴承信号中所具有的非线性信息并提高轴承故障诊断的准确率,提出一种基于递归分析和Stacking集成学习的轴承故障诊断方法.通过递归分析理论将轴承信号中的非线性信息映射到二维递归图中,分别从图像识别和递归定... 为了更加有效地挖掘滚动轴承信号中所具有的非线性信息并提高轴承故障诊断的准确率,提出一种基于递归分析和Stacking集成学习的轴承故障诊断方法.通过递归分析理论将轴承信号中的非线性信息映射到二维递归图中,分别从图像识别和递归定量分析的角度出发,对应建立了卷积神经网络和支持向量机两个子模型.使用Stacking方法将两个模型进行集成,可以在一定程度上结合两个模型的不同特点,充分发挥两个不同模型的优势.实验结果表明,该方法可以有效提高轴承振动信号的分类准确率,并在不同负载条件下表现出色且稳定,为轴承故障诊断提供了一种可靠的解决方案. 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 递归分析 stacking集成学习
在线阅读 下载PDF
考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测 被引量:1
11
作者 冉启武 石卓见 +2 位作者 刘阳 黄杰 张宇航 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1098-1108,I0071-I0075,共16页
为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合... 为提高综合能源系统多元负荷分解水平及预测模型的整体性能,提出考虑复合指标优化模态分解和Stacking集成的综合能源系统多元负荷预测方法。首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用金豺优化算法自适应获取变分模态分解的最优参数组合,进而将多元负荷序列分解为本征模态函数集合;其次,通过基于反向传播(back propagation,BP)神经网络扰动的平均影响值(mean impact value,MIV)算法对与多元负荷相关的气象、日期及负荷因素进行特征筛选,从而为多元负荷构建高耦合度的特征矩阵;充分考虑到各单一模型的差异性及优势性,在采用k折交叉验证法减少过拟合的基础上,构建Stacking集成学习模型对多元负荷进行预测;最后采用美国亚利桑那州立大学坦佩校区多元负荷数据集进行实例验证,结果显示所提方法在电、冷、热负荷预测中的平均绝对百分比误差分别达到了0.903%、2.713%和1.616%,预测精度相比其他预测模型具有较大提升。 展开更多
关键词 多元负荷预测 综合能源系统 平均影响值算法 stacking集成学习 金豺优化算法 复合指标
原文传递
一种兼具精度与可解释性的Stacking-SHAP滑坡易发性预测集成方法
12
作者 黄鑫 叶健 +3 位作者 刘骋冰 曾秋雨 郭万新 郭志凯 《测绘学报》 北大核心 2025年第10期1826-1840,共15页
滑坡易发性预测及诱因分析对于制定科学有效的滑坡灾害防治策略至关重要。然而,当前仍缺乏能够兼具高预测精度与可解释性的滑坡预测模型。为此,本文提出了一种基于可解释性增强的集成学习方法,构建Stacking-SHAP模型,以提升滑坡易发性... 滑坡易发性预测及诱因分析对于制定科学有效的滑坡灾害防治策略至关重要。然而,当前仍缺乏能够兼具高预测精度与可解释性的滑坡预测模型。为此,本文提出了一种基于可解释性增强的集成学习方法,构建Stacking-SHAP模型,以提升滑坡易发性预测的准确性与诱因分析的可靠性。本文方法采用Stacking集成框架,融合XGBoost、CatBoost、LightGBM、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)等多种机器学习分类器,在保证预测精度的基础上,引入SHAP(shapley additive explanations)算法,以增强模型的可解释性。试验结果表明,Stacking-SHAP模型的AUC值达到0.920,显著优于单一分类器模型,如XGBoost(0.893)、CatBoost(0.894)、LightGBM(0.879)、RF(0.859)和LR(0.794)。更重要的是,相较于SHAP集成单一机器学习模型,Stacking-SHAP可解释增强集成模型在滑坡诱因分析方面表现出更优的综合性能,提高了滑坡致灾因素分析的可信度。整体而言,本文方法兼具高精度预测与高可靠性解释,为滑坡易发性预测与诱因分析提供了一种创新性方法,在滑坡防治与减灾领域具有重要的理论与应用价值。 展开更多
关键词 滑坡易发性 地理大数据 stacking算法 SHAP算法 滑坡诱因分析
在线阅读 下载PDF
基于IHHO-Stacking集成模型的车辆驾驶性评估
13
作者 莫易敏 王相 +2 位作者 王哲 蒋华梁 李琼 《汽车技术》 北大核心 2025年第3期39-45,共7页
为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型... 为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题,提出了一种基于堆叠(Stacking)集成学习方法的评价模型,首先研究了车辆加速工况特性,定义了工况驾驶性客观评价指标,使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型,并且使用改进的哈里斯鹰优化(IHHO)算法优化了Stacking集成模型,提高了预测性能。最后通过道路试验表明,IHHO-Stacking集成模型的性能均优于单个机器学习模型,IHHO-Stacking集成模型预测合格率达95%,能够更有效完成驾驶性评价。 展开更多
关键词 驾驶性 主观评价 改进的哈里斯鹰算法 stackING 集成模型 客观评价
在线阅读 下载PDF
基于高光谱数据和Stacking集成学习算法的金矿品位快速反演
14
作者 毛亚纯 夏安妮 +4 位作者 曹旺 刘晶 文杰 贺黎明 陈煊赫 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期2061-2067,共7页
金矿资源具有重要的经济和金融价值,不仅为国家提供了贵重的金属资源,推动经济增长,还在增强货币稳定性和国际金融市场中的避险能力方面具有现实意义。然而,当前矿山用于金矿品位测量的化学分析法尽管精确,但存在耗时长、成本高以及药... 金矿资源具有重要的经济和金融价值,不仅为国家提供了贵重的金属资源,推动经济增长,还在增强货币稳定性和国际金融市场中的避险能力方面具有现实意义。然而,当前矿山用于金矿品位测量的化学分析法尽管精确,但存在耗时长、成本高以及药剂污染等多种问题,无法实现基于实时品位信息的矿石品位与选矿方法的自动化调整。相比之下,可见光-近红外光谱分析法因其高效、绿色环保及原位测定等优势,逐渐成为估算矿区金属品位的有效替代方法。为此以中国辽宁省二道沟、凌源和排山楼三个金矿为研究区,共采集了389个金矿样本,以SVC便携式地物光谱仪测试的高光谱数据和化学分析数据为数据源。首先对原始光谱数据进行Savitzky-Golay平滑(SG)处理,并分析金矿的光谱特征,发现反射率与金品位具有一定相关性,且在455 nm处具有金的吸收特征,基于此,利用主成分分析法(PCA)、等距特征映射(ISOMAP)和局部线性嵌入(LLE)算法对原始光谱数据进行降维处理,对应降维结果的维数分别为6,5,5。最后基于随机森林(RF)、极端随机树(ET)、决策树(DT)、梯度提升树(GBDT)和自适应增强(Adaboost)、极端梯度提升树(XGBoost)和Stacking集成学习算法对降维后的数据建立了金品位预测模型。研究结果表明,Stacking集成学习方法在各方面性能均优于单一模型,其中LLE-Stacking组合模型的精度最高,预测值与真实值的R^(2)为0.972,RPD为5.935,平均相对误差为0.231。利用本方法可以快速准确预测矿粉中金的品位,相比于传统模型的品位反演精度有明显的提升,为矿山金品位的快速、原位测定提供了新的技术手段,对金矿的高效开采具有重要意义。 展开更多
关键词 金矿品位反演 可见光-近红外光谱 降维 stacking集成学习
在线阅读 下载PDF
基于Stacking集成学习的空管危险源数据分类
15
作者 王洁宁 闫思卿 孙禾 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8583-8594,共12页
在现代空管系统中,高效准确地识别和分类危险源文本数据对于保障飞行安全至关重要,空管危险源数据指的是那些可能影响航空安全的潜在因素、条件或事件的信息集合,然而现有的文本分类方法难以应对数据类别多样性和类别不平衡问题。当下... 在现代空管系统中,高效准确地识别和分类危险源文本数据对于保障飞行安全至关重要,空管危险源数据指的是那些可能影响航空安全的潜在因素、条件或事件的信息集合,然而现有的文本分类方法难以应对数据类别多样性和类别不平衡问题。当下迫切需要开发适用于空管系统的高效分类方法,以提高飞行安全水平。针对单一学习器用于空管危险源文本分类存在的类别分布较多,难以捕捉类别数据不平衡时的文本特征导致预测精度下降的问题,提出基于Stacking训练思想的、两次加权的改进集成模型。首先,参考双防机制对危险源和安全隐患完成类别划分;再采用词频-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)算法提取预处理后的危险源文本特征完成向量化,并利用合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)和自适应合成过采样算法(adaptive synthetic sampling approach, ADASYN)分别随机生成向量化后的少数类文本,使文本数据集的类别分布趋于平衡;再从基学习器每折交叉验证的F1分数加权和基学习器之间敏感性评估机制动态加权两方面改进Stacking集成模型,提高类别不平衡危险源文本的分类性能。在所构建的数据集上的实验结果表明:相较于SMOTE+改进集成模型,ADASYN+改进集成模型的精确率、召回率和F1分数分别提升0.9、1.1和1.0个百分点,较好地抑制处理多数类别过拟合的问题,实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 双防机制 空管危险源 文本分类 自适应合成过采样算法(ADASYN) stacking集成模型
在线阅读 下载PDF
基于遥感多参数和Stacking集成学习的冬小麦单产估测
16
作者 王鹏新 王静怡 +3 位作者 郭丰玮 刘峻明 李红梅 叶昕 《农业机械学报》 北大核心 2025年第11期369-377,共9页
为探究模型融合在估产领域的应用潜力,实现高精度冬小麦单产估测和预测,本文以陕西省关中平原为研究区域,选取与冬小麦长势密切相关的旬尺度叶面积指数(LAI)、光合有效辐射吸收比率(FPAR)和条件植被温度指数(VTCI)作为遥感特征参数,构... 为探究模型融合在估产领域的应用潜力,实现高精度冬小麦单产估测和预测,本文以陕西省关中平原为研究区域,选取与冬小麦长势密切相关的旬尺度叶面积指数(LAI)、光合有效辐射吸收比率(FPAR)和条件植被温度指数(VTCI)作为遥感特征参数,构建基于多模型融合的Stacking集成学习估产模型。考虑不同机器学习算法训练原理差异,将长短期记忆网络(LSTM)、支持向量机(SVM)、弹性网络回归(ENet)、极端梯度提升机(XGBoost)、梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)作为备选基模型。基于皮尔逊相关系数量化各模型预测误差之间的相关性,选择相关系数平均值最低的LSTM、SVM、ENet和XGBoost作为基模型。以每个基模型预测结果作为元特征,并将线性回归模型作为元模型对元特征进行拟合,构建Stacking冬小麦估产集成模型。结果表明,相较于精度最高的单一估产模型SVM,Stacking集成模型具有更高的估测精度(R2为0.67、RMSE为520.50 kg/hm^(2)、MAPE为9.21%),其R2提升0.03,RMSE和MAPE分别下降26.28 kg/hm^(2)、0.83个百分点,因此,Stacking集成估产模型能够融合单个估产模型优势,进而获得更准确的估产结果。 展开更多
关键词 冬小麦 估产 stacking集成学习 条件植被温度指数 叶面积指数
在线阅读 下载PDF
基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法研究
17
作者 何素贞 杨冬平 《延边大学学报(自然科学版)》 2025年第1期32-36,共5页
为了更好地预测超导材料临界温度,提出了一种基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法.该方法利用化学元素周期表的序数和原子数百分比构建特征向量,然后通过结合Extra Trees、Ridge Regression和XGBoost 3种算法的Stacking回... 为了更好地预测超导材料临界温度,提出了一种基于Stacking回归模型的超导材料临界温度预测方法.该方法利用化学元素周期表的序数和原子数百分比构建特征向量,然后通过结合Extra Trees、Ridge Regression和XGBoost 3种算法的Stacking回归模型对临界温度进行预测.研究结果表明:该方法可较好地预测超导材料临界温度(决定系数R^(2)为0.93),且优于KamH提出的方法.与采用复杂特征工程结合机器学习的方法相比,该方法在简便性和有效性方面也具有一定优势。研究结果为超导材料临界温度的智能预测提供了新思路. 展开更多
关键词 stacking模型 超导材料 临界温度 机器学习 评价指标
在线阅读 下载PDF
基于Stacking集成学习的店铺销量预测研究
18
作者 尹迎菊 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期50-58,共9页
提高店铺销量预测的准确性可以显著优化库存规划,进而提升供应链管理效率.本文采用Stacking集成学习方法,结合多种预测模型,并引入竞品销售信息、商品评论情感分析、商品图片特征等外部数据,以进一步提高销量预测的精度.具体而言,选择了... 提高店铺销量预测的准确性可以显著优化库存规划,进而提升供应链管理效率.本文采用Stacking集成学习方法,结合多种预测模型,并引入竞品销售信息、商品评论情感分析、商品图片特征等外部数据,以进一步提高销量预测的精度.具体而言,选择了XGBoost、KNN、RF和LR作为第一层基学习器,线性回归作为第二层元学习器.通过对历史销售数据进行验证,结果表明,相较于单一模型,Stacking方法在销量预测中表现出更高的准确性,尤其在引入外部特征后.Stacking方法在平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)等指标上均优于单独使用RF、线性回归、XGBoost或KNN模型.研究表明,结合外部特征的Stacking集成学习方法能够有效发挥多种模型的优势,提供更准确的销量预测结果,从而为店铺制定库存和生产计划提供科学依据. 展开更多
关键词 店铺销量预测 stacking集成学习 KNN XGBoost 竞品信息 情感分析 图像处理
在线阅读 下载PDF
基于Stacking集成学习的恶意URL识别方法
19
作者 孙杨 邱祥锋 《集美大学学报(自然科学版)》 2025年第2期179-185,共7页
针对传统URL(uniform resource locator)检测方法在恶意URL检测时存在的精确率不高、实时性差等问题,提出一种基于Stacking集成学习的算法模型。该模型用ADB(adaptive boosting)、LR(logistic regression)、SVM(support vector machine)... 针对传统URL(uniform resource locator)检测方法在恶意URL检测时存在的精确率不高、实时性差等问题,提出一种基于Stacking集成学习的算法模型。该模型用ADB(adaptive boosting)、LR(logistic regression)、SVM(support vector machine)、GBDT(gradient boosting decision tree)和GNB(gaussian naive bayes)5种机器学习算法作为初级分类器,其多层结构使不同机器学习模型之间可以优势互补,提升检测系统的整体性能表现。最后,通过在测试集上进行性能评估,选出性能最优的集成组合。实验结果表明,基于Stacking方法融合基学习器的集成学习模型在召回率、准确率、精确率、F 1值等多项指标上优于传统机器学习模型,对恶意URL检测的准确率可达96.77%。 展开更多
关键词 恶意URL 机器识别 stacking模型 集成学习 基学习器
在线阅读 下载PDF
Crustal thickness beneath the Tanlu fault zone and its tectonic significance based on two-layer H-κstacking 被引量:8
20
作者 Lingli Li Weisen Shen +2 位作者 Siyuan Sui Huajian Yao Ziwen Bao 《Earthquake Science》 2021年第1期47-63,共17页
Tanlu fault zone(TLFZ)is the largest active fault zone in eastern China.It is characterized by complex tectonic evolution and multiple faults and marks the boundary between the North and South China blocks.An indepth ... Tanlu fault zone(TLFZ)is the largest active fault zone in eastern China.It is characterized by complex tectonic evolution and multiple faults and marks the boundary between the North and South China blocks.An indepth understanding of the distinct crustal structures of both parts of the TLFZ will provide valuable insights into the lithospheric and crustal thinning in eastern China,extensive magmatism since the Mesozoic,and formation mechanisms of metallogenic belts along the Yangtze River.In this study,a two-layer H-κstacking approach was adopted to estimate the thicknesses of the sediment and crystalline crust as well as the corresponding vP/vS ratios based on high-quality teleseismic P-wave receiver functions recorded by permanent and temporary stations in and around the TLFZ.The geological units in the study region were delineated,especially the crustal structures beneath extensive sedimentary basins on both sides of the TLFZ.The following conclusions can be drawn:(1)The crustal thickness in and around the TLFZ greatly varies depending on the segment.In the northern segment,the crust is relatively thin beneath the eastern part of the Songliao Basin,a broad uplift of the Moho can be observed,and the Moho descends from south to north.The crust below the central and southern segments becomes thinner from west to east.The thickness of the crust is less than 30 km toward the eastern side of the boundary between the Jiangsu and Anhui provinces,that is,significantly thinner than in other areas.In terms of the vP/vS ratios,high anomalies were detected in the central-southern segments of the TLFZ,indicating the upwelling of deep mantle magma via deep faults.(2)Positive isostatic gravity anomalies were observed in the eastern part of the northern segment of the TLFZ and in the eastern part of the Suwan segment.The crustal thickness is smaller than that obtained from the Airy model of isostasy.This suggests that the lower crust in this area may have experienced intensive transformation processes,which may be related to crustal thinning(caused by crustal extension)and the strong uplift of the mantle in eastern China.The isostatic gravity anomalies between the eastern and western parts of the TLFZ indicate that the fault zone plays a dominant role in controlling the development of the deep crustal structure.(3)Significant crustal thinning was observed beneath the eastern part of the boundary between the Jiangsu and Anhui provinces in the southern segment of the TLFZ,suggesting that this area is prone to lithospheric thinning of the North China Craton.Due to the subduction,compression,and retreat of the Paleo-Pacific Plate during the Yanshanian Period as well as the dehydration of subducting oceanic crust(within subduction zones),the asthenosphere and oceanic crust in eastern China partially melted,resulting in mantle enrichment.The basic magma from the mantle is accumulated at the base of the crust,leading to magmatic underplating.In areas with weak topography toward the east of the TLFZ,magma rises to the upper crust and surface,resulting in the enrichment of multiple metal deposits in this area. 展开更多
关键词 sediment layer P-wave receiver function crustal thickness Tanlu fault zone two-layer H-κstacking
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部