提升算法

摘要： 人工智能技术的广泛应用使得越来越多的决策被部分或完全自动化,由算法主导或辅助进行。荷兰许多市政当局利用算法辅助进行决策,如通过算法分析是否存在福利诈骗或儿童失学等潜在社会问题的风险。但如何判断算法决策是否科学?荷兰有学者将透明度、可解释性、公平性和问责制列为评价算法决策的4个维度。但研究证明,几乎无人通过科学、有序、规范的归档来研究如何验证算法决策的准确性。

摘要： 针对SAMME算法对于不平衡数据集的分类效果不理想,对不同数据集的适应能力弱的缺陷,将其和极限学习机(ELM)结合并进行有针对性的改进,根据样本分布对训练样本的初始化权值进行重新分配,对训练过程中样本的权值和弱分类器的权值更新策略进行改进,给予弱分类器一个与其对少数类样本识别能力成正比的奖励项,增强了所得分类器对难分类样本的敏感性,使最终集成分类器性能有了显著提升.经过该集成算法与组成该算法的子算法的对比实验,论文方法取得了更优的G-mean以及F1值,验证了论文算法的有效性.其次,论文算法和其他分类算法的对比实验结果表明论文算法在大多数数据集上同样可以取得更高的G-mean以及F1值,实现更优的分类效果.

摘要： 梯度提升机(GBM)是一种重要且被广泛应用的监督学习算法,它结合弱学习器迭代生成一个强大的预测模型,提高单一弱学习器的性能.随机梯度提升机(RGBM)通过随机选取弱学习器的子集以减少计算成本,但只可在损失函数可微时训练数据.文章基于邻近点算法提出一种新算法——随机邻近提升机,该算法既适用于可微损失函数,也适用于不可微损失函数,与随机梯度提升机相比更具普适性.在真实数据集上的数值实验表明新算法有效且具有明显的优势.

摘要： 为解决常规特征选择方法无法有效度量特征间的非线性相关的局限性,提出基于最优特征组合改进极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的负荷预测方法.该方法首先计算历史负荷与待预测负荷之间的互信息值(MI),取互信息最大的K个历史负荷特征形成MI滤集;进而从MI滤集取特征归因(SHAP)值最大的前L个特征形成SHAP滤集.通过粒子群优化寻找最优K、L值,建立基于最优特征组合改进极限梯度提升的预测模型(optimal feature combination improved XGBoost,OFCI-XGBoost).结果表明所提方法的预测误差为1.11％,低于相同策略改进的支持向量机、决策树、岭回归模型,验证了该预测模型的有效性.

摘要： 早期诊断和治疗是降低乳腺癌发病率和死亡率的有效途径。使用乳腺X线摄影技术进行乳腺癌的早期筛查是一种常用方法,借助于计算机辅助的乳腺癌的图像分割在很大程度上可以帮助临床医生进行诊断和治疗。基于传统分水岭算法的过分割和漏分割问题,本文提出了一种改进的分水岭算法进行乳房肿块的分割方法,以提升算法分割的准确性和实用性,从而有效地对肿块进行分割。

摘要： 目标跟踪是计算机视觉领域的作用是举足轻重的,它在生活的各个领域中都有极其重要的研究价值。然而,大多数目标跟踪算法由于其只使用离线训练的方法,一定程度上存在着局限性。故本文将提出一种基于Siam RPN与自适应模板更新的目标跟踪方法,以Siam RPN算法为基础进行目标的特征提取,通过利用目标物体在初始模板、累积模板及预测模板的信息以及Update Net,并采用了相应的残差策略,从而得到需要的更新模板,以此来提升算法的鲁棒性。

摘要： 如何设计一款“听得清、解决好、监察快、运营易”的智能客服产品是极有挑战的,不同企业的智能客服产品离该目标还存在或大或小的距离。通常,我们会标注海量数据来训练机器模型,以提升算法的准确性、建设高度自助化的工具,减少用户与智能客服的交互轮数。

摘要： 浙江大学及其孵化的机器人团队在2018年12月4日发布四足机器人"绝影"的迭代版本。新一代"绝影"在原基础上进一步提升算法,已具备跑步及上下台阶的能力。"绝影"由浙江大学控制科学与工程学院教师朱秋国与浙江大学孵化企业云深处科技合作开发。

摘要： 小波变换以其在暂态信号检测及处理方面良好的性能，在目前提出的行波保护和暂态量保护实现方案中得到了广泛的应用。本文使用不同的小波算法，即Mallat算法和提升算法分别编程实现输电线路超高速保护，从而进行对比研究，并利用提升算法在运算量上的优势，对相同运算量下小波消失矩阶数的提高与保护性能之间的关系进行了探讨。通过大量的ATP仿真测试，对比使用不同算法时各个保护元件的出口速度、存量要求、灵敏度及可靠保护范围，最终证明了提升算法在超高速保护实现中的可行性和优越性，并指出小波消失矩阶数应恰当选取，并非越高越好。

摘要： 提升算法是构造第二代小波的了运算速度。本文将基于提升算法的第二代小波变换引入ECG信号的肌电干扰噪声抑制处理中,实验结果表明：ECG信号中的肌电干扰被有效去除,重建后的ECG信号的信噪比显著提高,达到较好的滤波效果。

摘要： 小波变换已被广泛应用于各种工业控制系统的信号处理部分.对基于提升算法的整数5/3小波变换算法进行了研究,并提出一种优化VLSI结构,该结构内嵌边界数据处理部分,利用有限状态机技术控制各个模块的运行.体现了提升算法的优势,较大的提高了硬件效率和运算速度.

摘要： 利用第二代小波变换--提升小波变换,为第一代小波变换提供了一种新的更快速的实现方法,使得其构造不再依赖于Fourier变换构造,可以实现所有的第一代小波变换,提升方案把此变换过程分为分裂、预测和更新3个阶段.基于提升算法的小波变换是新一代静止图像压缩标准--JPEG2000的核心算法之一.在研究小波提升方案的基础上,分析了它在JPEG2000应用,最后将小波提升和Mallat算法进行分析比较,试验证明:提升方案的小波变换算法计算时间比Mallat算法减半。

摘要： 二维离散小波变换(2DDWT)在图像编码中的作用越来越重要,并被新的视频编码标准MPEG-所引用.在研究小波视频编码的VLSI设计时,采用了2DDWT提升算法,它具有无需乘法器,可原地存储等优点.在深入分析小波硬件实现的基础上,提出了优化的存储器组织结构并且缩短了同步流水线的延迟周期,该结构运算速度高、存储量少、占用芯片面积较小.实验证明,改进后的硬件结构工作正确而有效.

摘要： 改进一种"内嵌延拓提升小波变换"(Combining the data-extension procedure into the lifting-based DWT core)快速算法,提出一种基于该提升算法的5/3小波变换硬件系统结构,它无需额外的边界延拓过程.由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中,使该结构具有减少内存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和运算速度的特点.这种结构经系统验证适用于JPEG2000的5/3小波无损变换,当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统.

摘要： AdaBoost通过对错分样本增加权重来调整在后续单分类器序列中这些样本的重要度,使得错分样本能被正确分类,从而提升学习精度。但如果样本点。存在噪声或错误,会导致最终的分类器集成缺乏稳定性,泛化能力下降.针对这个问题,提出了一种权值阈值设定的方法来限制噪声样本的权值上限,并用入侵检测数据对算法改进前后进行了评估.实验结果表明,噪声样本抑制的AdaBoost算法具有很强的稳定性和泛化能力。

摘要： AdaBoost通过对错分样本增加权重来调整在后续单分类器序列中这些样本的重要度,使得错分样本能被正确分类,从而提升学习精度。但如果样本点。存在噪声或错误,会导致最终的分类器集成缺乏稳定性,泛化能力下降.针对这个问题,提出了一种权值阈值设定的方法来限制噪声样本的权值上限,并用入侵检测数据对算法改进前后进行了评估.实验结果表明,噪声样本抑制的AdaBoost算法具有很强的稳定性和泛化能力。

摘要： AdaBoost通过对错分样本增加权重来调整在后续单分类器序列中这些样本的重要度,使得错分样本能被正确分类,从而提升学习精度。但如果样本点。存在噪声或错误,会导致最终的分类器集成缺乏稳定性,泛化能力下降.针对这个问题,提出了一种权值阈值设定的方法来限制噪声样本的权值上限,并用入侵检测数据对算法改进前后进行了评估.实验结果表明,噪声样本抑制的AdaBoost算法具有很强的稳定性和泛化能力。

摘要： AdaBoost通过对错分样本增加权重来调整在后续单分类器序列中这些样本的重要度,使得错分样本能被正确分类,从而提升学习精度。但如果样本点。存在噪声或错误,会导致最终的分类器集成缺乏稳定性,泛化能力下降.针对这个问题,提出了一种权值阈值设定的方法来限制噪声样本的权值上限,并用入侵检测数据对算法改进前后进行了评估.实验结果表明,噪声样本抑制的AdaBoost算法具有很强的稳定性和泛化能力。

摘要： 一种面向不同交通瓶颈路段通行效率提升的交通控制方法。对快速道路瓶颈依据其几何特征进行划分，针对不同交通瓶颈类型采用不同交通控制方法，基于主线及匝道的交通需求判断当前交通流状态下的最优控制方法，综合采用匝道控制和可变限速控制实现对交通流的最优化控制。本发明弥补了之前多种交通控制方法缺乏针对性、没有考虑不同瓶颈类型和控制原理的适用性和优缺点的不足，基于实测交通流状态充分发挥了匝道控制和可变限速控制的优点，通过减少快速道路路段内系统通行时间有效提高了道路的通行效率。

摘要： 本发明公开了一种利用边界信息提升建筑物边缘分割精度的算法，首先，处理数据集，在现有建筑物标记的基础上生成建筑物主体、边界、建筑物之间分隔区域和边缘法方向，四种辅助训练的基准数据；其次，定义基于建筑物提取和边缘提取的联合代价函数，利用处理过的数据集训练类UNet网络；然后，针对任意一张待分割图片，利用训练好的类UNet网络提取上述四个要素；最后融合该四个要素，进而得到边缘增强的建筑物提取结果。本发明将建筑物提取转换成一个多任务联合学习的问题，从构造联合代价函数入手，在建筑物提取过程中强化对边缘的约束，在融合处理过程中把推理出的边缘和建筑物信息融合，以进一步提升建筑物边缘的分割效果。

摘要： 一种提升营销资产管控程序效率的终端通信断块续传算法，涉及通信断块续传算法的技术领域，其特征在于：现场终端上传数据过程中，源节点记为S，目标节点记为O，在路由节点N（N不是S且不是O）到路由节点M之间检测到数据上传失败，此时记为t0时刻，进而执行通信断块续传算法。本发明的有益效果在于：在针对面向营销资产管控程序的现场作业终端通信断块续传仿真实验中，本发明相对于传统的全局重传算法能够有效地提高营销现场终端工单、文件、数据的上传的执行效率约10%，数据块重传成功率提升了50%以上，数据传输故障时延平均减低了30%左右，有效降低了流程中流量消耗。

摘要： 本发明涉及共识算法技术领域，尤其为一种网络异构环境下提升性能的共识算法，包括以下步骤：S1，用户提出数据传输请求，区块链把该请求发送到连接的全部节点中，接收请求后的全节点把该请求传输到若干个相邻节点，全节点和若干个邻居节点根据用户地址的哈希计算结果，把用户的交易请求发送到一号分区单元中，S2，一号分区单元把该分区内的交易请求打包的流程解耦和生成分片区块处理，然后一号分区单元把生成的分片区块发送至另外的3n+1(n≥1)个分区单元中，3n+1(n≥1)个分区单元接收到一号分区单元发送的分片区块后，本发明可以有效解决目前现有的网络异构环境下的共识算法性能较差，无法满足使用要求的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓拟合与形心跟踪的提升钢丝绳横向振动图像识别算法，通过对振动中的提升钢丝绳进行视频采集与图像处理来检测提升钢丝绳的实时振动情况，获取其振动幅值和振动频率。首先对图像进行预处理，获得钢丝绳目标轮廓边缘目标与背景分离的二值化图像，然后对其进行特征提取并筛选出钢丝绳目标轮廓边缘目标特征，然后对筛选出的钢丝绳目标轮廓边缘目标特征进行轮廓拟合与形心追踪，最后对跟踪过程收集到的数据进行可视化处理，输出提升钢丝绳横向振动的振幅与振动频率。本发明还解决了传统跟踪算法计算量过大与难以检测高速运动物体的问题，改善了检测效果。

摘要： 本发明属于互联网技术领域，具体公开了一种基于自编码与梯度提升树组合算法对钻孔的判断方法，包括：步骤1：对钻孔样本数据进行归一化处理；步骤2：将钻孔数据集D＝{X1，X2，...，Xn‑1，Xn}划分为训练集D1和测试集D2；步骤3：基于无标签的训练集D1，对训练集D1进行栈式自编码层训练，将钻孔数据处理进行降维处理，并输出隐藏层的数据；步骤4：对隐藏层的数据和带标签的训练集D1进行处理，一起进入梯度提升决策树中进行训练，设置残差函数；步骤5：输出层是输出决策树训练后的最优模型。其能够实现钻孔合格性批量判断的功能，为地浸采矿人员减少地浸井场钻孔设计工作量，提高地浸井场钻孔设计质量，该算法模型可以提高测井数据中钻孔判断的效率和准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于改进的循环导向滤波算法的提升病原体检测方法、设备及存储介质，包括以下步骤：S1：构建用于检测孢子和芽生孢子的病原体训练集；S2：基于S1构建的孢子和芽生孢子的病原体训练集，训练检测孢子和芽生孢子病原体的人工智能目标检测模型；S3：基于改进的循环导向滤波算法对原图进行滤波操作；S4：检测输入图像中的病原体：将输入图像按照S3进行滤波操作，然后将滤波后的图像输入到S2训练出的病原体的人工智能目标检测模型进行病原体检测，得到病原体的位置信息。本发明通过采用基于改进的循环导向滤波算法，并将处理后的图像输入到基于卷积神经网络的深度学习目标检测模型，有效提升病原体的检出率。

摘要： 本发明公开了一种基于对抗攻击的图像压缩算法鲁棒性的提升方法。该方法的步骤如下：获取待测试的神经网络图像压缩算法模型和参数；针对任意输入图片，将初始扰动添加到输入图片中，获得重建图片；以最大化输出损失或者最小化输出重建图片与目标图片的差距为目标，迭代优化扰动，生成对抗样本；将上述对抗样本集成到网络模型的训练之中，直至模型对扰动充分鲁棒。本发明的方法是一种通用于各种神经网络压缩算法鲁棒性的提升方法，在与传统基于神经网络的图像压缩方法在大量图像序列上的同等比较中，在面对对抗攻击时，可以提升10dB以上的PSNR性能。

摘要： 本发明公开了一种基于提升算法的江西省小流域山洪易发性制图方法，包括以下主要步骤：S1、数据预处理：对数据进行下采样后，随机将样本数据划分为训练集、验证集和测试集作为模型输入，S2、提升方法模型建立：使用上述数据，采用三种提升算法对山洪灾害易发性进行评估。本发明通过采用AdaBoost、GBDT以及XGBoost算法，构建山洪易发性模型。S3、将小流域山洪易发程度结果导入GIS软件，快速准确地进行山洪易发性评估及制图。基于提升方法的集成算法可以有效结合水利大数据，将水利大数据与机器学习算法相结合，从而辅助政府及专业人员对小流域山洪问题进行精准的空间分析工作。

摘要： 基于内埋式PMSM扭矩提升算法，属于电机弱磁控制方法领域，是针对降低永磁同步电动机的反应电动势，通过弱磁控制增加高速时电机的转矩输出能力的问题所提出，包括通过电流传感器读取两相电流ia和ib，经过Clark变换将其从三相静止坐标系转换成两相静止坐标系iα和iβ等步骤，最终实现两相静止坐标系的电压vα和vβ通过SVPWM算法模块调制为六路开关信号从而控制三相逆变器的开关与通断。SVPWM控制策略是依据变流器空间电压(电流)矢量切换来控制变流器，抛弃原有的SPWM算法，采用逆变器空间电压矢量的切换以获得准圆形旋转磁场，从而在不高的开关频率条件下，使得交流电机获得较SPWM算法更好的控制性能。