Boosting

摘要： 数据流中的不平衡问题会严重影响算法的分类性能,其中概念漂移更是流数据挖掘研究领域的一个难点问题。为了提高此类问题下的分类性能,提出了一种新的基于Hellinger距离的不平衡漂移数据流Boosting分类BCA-HD算法。该算法创新性地采用实例级和分类器级的权重组合方式来动态更新分类器,以适应概念漂移的发生,在底层采用集成算法SMOTEBoost作为基分类器,该分类器内部使用重采样技术处理数据的不平衡。在16个突变型和渐变型的数据集上将所提算法与9种不同算法进行比较,实验结果表明,所提算法的G-mean和AUC的平均值和平均排名均为第1名。因此,该算法能更好地适应概念漂移和不平衡现象的同时发生,有助于提高分类性能。

摘要： 在传统的索赔额预测中,广义线性模型(GLM)是一种常用的方法。近年来,机器学习算法在该领域也取得了良好的效果,为索赔额预测提供了新的选择。在大数据时代,如何更准确地进行预测,是亟待解决的问题。为了解决该问题,本文利用两层Stacking模型,两种其他集成学习算法和广义线性模型对累积索赔额进行预测。通过比较各算法的均方根误差及平方绝对误差,可发现包括Stacking的集成算法精度全部优于传统广义线性模型。最后,本文利用累积索赔额建立了奖惩系统的转移规则,将之与集成学习结合可以更合理地开发新的保险产品。

摘要： Protein structure prediction is one of the most essential objectives practiced by theoretical chemistry and bioinformatics as it is of a vital importance in medicine,biotechnology and more.Protein secondary structure prediction(PSSP)has a significant role in the prediction of protein tertiary structure,as it bridges the gap between the protein primary sequences and tertiary structure prediction.Protein secondary structures are classified into two categories:3-state category and 8-state category.Predicting the 3 states and the 8 states of secondary structures from protein sequences are called the Q3 prediction and the Q8 prediction problems,respectively.The 8 classes of secondary structures reveal more precise structural information for a variety of applications than the 3 classes of secondary structures,however,Q8 prediction has been found to be very challenging,that is why all previous work done in PSSP have focused on Q3 prediction.In this paper,we develop an ensemble Machine Learning(ML)approach for Q8 PSSP to explore the performance of ensemble learning algorithms compared to that of individual ML algorithms in Q8 PSSP.The ensemble members considered for constructing the ensemble models are well known classifiers,namely SVM(Support Vector Machines),KNN(K-Nearest Neighbor),DT(Decision Tree),RF(Random Forest),and NB(Naïve Bayes),with two feature extraction techniques,namely LDA(Linear Discriminate Analysis)and PCA(Principal Component Analysis).Experiments have been conducted for evaluating the performance of single models and ensemble models,with PCA and LDA,in Q8 PSSP.The novelty of this paper lies in the introduction of ensemble learning in Q8 PSSP problem.The experimental results confirmed that ensemble ML models are more accurate than individual ML models.They also indicated that features extracted by LDA are more effective than those extracted by PCA.

摘要： 针对传统剩余泊位预测方法存在预测精度不高的问题,采用STM32作为双向地磁车辆检测传感器主控芯片,确定车辆通行的方向信息。控制器中使用ATMega1280嵌入式处理芯片,其具有EEPROM小容量数据存储功能。设计停车诱导子系统,采集、处理、传输和发布停车信息。采用boosting算法,构建泊位预测模型,并计算停车诱导距离。设计泊位预测流程,将T轮训练参数代入预测模型中,获取最终预测结果。由实验结果可知,该系统泊位使用率最高为91%,与实际数据一致,说明泊位预测结果较为精准。

摘要： An African student’s perspective on the role of youth in furthering China-Africa ties As an African student from Kenya who has been in China for the past seven years, I have seen the friendship between China and Africa grow as time passes. A variety of elements boosting this affinity were presented during the First Forum on International Students from Africa held by the China-Africa Institute in 2021.

摘要： CHINA Boosting Health Care for Women and Children China’s National Health Commission has unveiled an implementation plan to achieve a range of major targets in boosting health care for women and children by 2030.By 2030, the average number of practicing pediatricians and beds in medical institutions per 1,000 children will be raised to 1.12 and 3.17 respectively.

摘要： 在集成分类中,如何对基分类器实现动态更新和为基分类器分配合适的权值一直是研究的重点.针对以上两点,提出了BIE和BIWE算法.BIE算法通过最新训练的基分类器的准确率确定集成是否需要替换性能较差的基分类器及需替换的个数,实现对集成分类器的动态迭代更新;BIWE算法在此基础上提出了一个加权函数,对具有不同参数特征的数据流可以有针对性地获得基分类器的最佳权值,从而提升集成分类器的整体性能.实验结果表明,BIE算法相较对比算法在准确率持平或略高的情况下,可以减少生成树的叶子数、节点数和树的深度;BIWE算法相较对比算法不仅准确率较高,而且能大幅度减少生成树的规模.

摘要： The preparation conferenee for the 2021 China Intermational Maritime Exhibition(Marinter)was held in Shanghai on March 31.2021.deriding 10 convene the 21st event on Deeember 7-10.2021 in Shanghai.The conference noted that it will be the biggest goal of the exhibition under the premise of safety.holding the eshibition oflinre smoothly.speeding u the internal rireulation.promoting the external eirculation,improving the quality of international cooperation.helping the industry to reerover,boosting industry cronfidence,and promoting the groen and digital revolution in the maritime field.

摘要： In the current era of social media,different platforms such as Twitter and Facebook have frequently been used by leaders and the followers of political parties to participate in political events,campaigns,and elections.The acquisition,analysis,and presentation of such content have received considerable attention from opinion-mining researchers.For this purpose,different supervised and unsupervised techniques have been used.However,they have produced less efficient results,which need to be improved by incorporating additional classifiers with the extended data sets.The authors investigate different su-pervised machine learning classifiers for classifying the political affiliations of users.For this purpose,a data set of political reviews is acquired from Twitter and annotated with different polarity classes.After pre-processing,different machine learning classifiers like K-nearest neighbor,naïve Bayes,support vector machine,extreme gradient boosting,and others,are applied.Experimental results illustrate that support vector machine and extreme gradient boosting have shown promising results for predicting political affiliations.

摘要： As an important part of modern electronics,displays are evolving from rigid and bulky modules to flexible screens.In recent years,integration of displays into clothing or even directly on human skin is highly desired in order to fulfil the requirements for convenient display technologies of smart wearables.With advantages of flexibility,deformability and breathability of textiles,displays incorporated in textiles may help pave the way for smart interactive clothing,boosting the development of emerging high-tech fields such as humanmachine interactions,the internet-of-things,and artificial intelligence[1].

摘要： 首先介绍了特定领域多语种信息抽取系统的基本模型,并针对该系统的预处理模块的需要,提出了一种基于机器学习方法的文本分类系统.该系统通过boosting算法,对一个易实现的弱分类器进行增强,最后获得一个强分类器,从而避免了直接构造强分类器的困难.实验证明,相对于直接构造强分类器,该算法具有简单灵活,易于实现的优点,其构造出来的分类器达到了信息抽取系统的要求.

摘要： 本文提出了一种基于Boosting算法的有限集汉字识别方法.本文先用反向传递(BackPropagation)网络(BP网络)通过新增学习样本的方法构建弱学习算法,在此基础上,利用Boosting算法构造了一个基于BP网络的检测函数序列,然后以一定方式将它们组合成一个总检测函数,并将其用于有限集汉字识别.实验结果表明,这种方法可以明显提高有限集汉字识别率.

摘要： 本文提出了一种基于Boosting算法的有限集汉字识别方法.本文先用反向传递(BackPropagation)网络(BP网络)通过新增学习样本的方法构建弱学习算法,在此基础上,利用Boosting算法构造了一个基于BP网络的检测函数序列,然后以一定方式将它们组合成一个总检测函数,并将其用于有限集汉字识别.实验结果表明,这种方法可以明显提高有限集汉字识别率.

摘要： 本文提出了一种基于Boosting算法的有限集汉字识别方法.本文先用反向传递(BackPropagation)网络(BP网络)通过新增学习样本的方法构建弱学习算法,在此基础上,利用Boosting算法构造了一个基于BP网络的检测函数序列,然后以一定方式将它们组合成一个总检测函数,并将其用于有限集汉字识别.实验结果表明,这种方法可以明显提高有限集汉字识别率.

摘要： 本文提出了一种基于Boosting算法的有限集汉字识别方法.本文先用反向传递(BackPropagation)网络(BP网络)通过新增学习样本的方法构建弱学习算法,在此基础上,利用Boosting算法构造了一个基于BP网络的检测函数序列,然后以一定方式将它们组合成一个总检测函数,并将其用于有限集汉字识别.实验结果表明,这种方法可以明显提高有限集汉字识别率.

摘要： 本文提出了一种基于Boosting算法的有限集汉字识别方法.本文先用反向传递(BackPropagation)网络(BP网络)通过新增学习样本的方法构建弱学习算法,在此基础上,利用Boosting算法构造了一个基于BP网络的检测函数序列,然后以一定方式将它们组合成一个总检测函数,并将其用于有限集汉字识别.实验结果表明,这种方法可以明显提高有限集汉字识别率.

摘要： 人脸检测可以应用到人脸识别、新一代的人机界面、安全访问和视觉监控以及基于内容的检索等领域,具有重要的意义.人脸检测要走向实际应用,精度和速度是亟需解决的两个关键问题.经过20世纪90年代以来十多年的发展,人脸检测的精度得到了大幅度的提高,但是速度却一直是阻挠人脸检测走向实用的绊脚石.为此研究者们也作了艰辛的努力.直到21世纪Viola基于AdaBoost算法的人脸检测器的发表,人脸检测的速度才得到了实质性的提高.该算法的发表也促进了人脸检测研究的进一步蓬勃发展,在这方面先后涌现出了一批优秀的文献.基于此,本文在系统地整理分析了人脸检测领域内的相关文献之后,从速度的角度将人脸检测的各种算法大致划分为初始期,发展期,转折点和综合期等四类,并在此基础上进行了全新的总结和论述,最后给出了人脸检测研究的一些可能的发展方向.

摘要： 人脸检测可以应用到人脸识别、新一代的人机界面、安全访问和视觉监控以及基于内容的检索等领域,具有重要的意义.人脸检测要走向实际应用,精度和速度是亟需解决的两个关键问题.经过20世纪90年代以来十多年的发展,人脸检测的精度得到了大幅度的提高,但是速度却一直是阻挠人脸检测走向实用的绊脚石.为此研究者们也作了艰辛的努力.直到21世纪Viola基于AdaBoost算法的人脸检测器的发表,人脸检测的速度才得到了实质性的提高.该算法的发表也促进了人脸检测研究的进一步蓬勃发展,在这方面先后涌现出了一批优秀的文献.基于此,本文在系统地整理分析了人脸检测领域内的相关文献之后,从速度的角度将人脸检测的各种算法大致划分为初始期,发展期,转折点和综合期等四类,并在此基础上进行了全新的总结和论述,最后给出了人脸检测研究的一些可能的发展方向.

摘要： 人脸检测可以应用到人脸识别、新一代的人机界面、安全访问和视觉监控以及基于内容的检索等领域,具有重要的意义.人脸检测要走向实际应用,精度和速度是亟需解决的两个关键问题.经过20世纪90年代以来十多年的发展,人脸检测的精度得到了大幅度的提高,但是速度却一直是阻挠人脸检测走向实用的绊脚石.为此研究者们也作了艰辛的努力.直到21世纪Viola基于AdaBoost算法的人脸检测器的发表,人脸检测的速度才得到了实质性的提高.该算法的发表也促进了人脸检测研究的进一步蓬勃发展,在这方面先后涌现出了一批优秀的文献.基于此,本文在系统地整理分析了人脸检测领域内的相关文献之后,从速度的角度将人脸检测的各种算法大致划分为初始期,发展期,转折点和综合期等四类,并在此基础上进行了全新的总结和论述,最后给出了人脸检测研究的一些可能的发展方向.

摘要： 人脸检测可以应用到人脸识别、新一代的人机界面、安全访问和视觉监控以及基于内容的检索等领域,具有重要的意义.人脸检测要走向实际应用,精度和速度是亟需解决的两个关键问题.经过20世纪90年代以来十多年的发展,人脸检测的精度得到了大幅度的提高,但是速度却一直是阻挠人脸检测走向实用的绊脚石.为此研究者们也作了艰辛的努力.直到21世纪Viola基于AdaBoost算法的人脸检测器的发表,人脸检测的速度才得到了实质性的提高.该算法的发表也促进了人脸检测研究的进一步蓬勃发展,在这方面先后涌现出了一批优秀的文献.基于此,本文在系统地整理分析了人脸检测领域内的相关文献之后,从速度的角度将人脸检测的各种算法大致划分为初始期,发展期,转折点和综合期等四类,并在此基础上进行了全新的总结和论述,最后给出了人脸检测研究的一些可能的发展方向.

摘要： 本发明公开了一种基于Boost和Buck‑Boost电路的差分变换器及其应用。其中，该差分变换器包括Boost电路和Buck‑Boost电路；第一桥臂与第二桥臂串联连接，第二桥臂的另一端通过LC滤波器与交流侧相连；第一电感和第二电感均串接于直流侧的一端，直流侧的另一端连接于LC滤波器中电感元件与电容元件的连接点处，进而利用Boost电路储存二次纹波功率，从而实现削减直流侧二次纹波。

摘要： 本发明提供一种单管Boost‑Buck‑Boost变换器。本发明以直流电源（V

摘要： 本发明公开了一种BOOST-BUCK-BOOST无桥变换器，包括输入交流电源、第一开关管、第二开关管、电感、第一二极管、第二二极管、第三二极管、电容和负载，所述第一开关管的源极分别与第二二极管的阳极、输入交流电源的一端连接，第一开关管的漏极分别与负载的一端、电容的一端、电感的一端、第二开关管的漏极连接，电感的另一端分别与第二二极管的阴极、第一二极管的阴极连接，第三二极管的阳极分别与负载的另一端、电容的另一端连接，第三二极管的阴极分别与第二开关管的源极、第一二极管的阳极、输入交流电源的另一端连接。本发明结构简单，效率高，控制电路容易实现，功率密度高，电路可靠性高，成本低。

摘要： 本发明提供了一种Boost控制器和Boost变换器，属于电源技术领域。其中，Boost控制器包括第一脉冲信号发生单元、第一比较单元、选择单元、软启动单元、第二脉冲信号发生单元、第二比较单元、触发单元和缓冲单元，Boost控制器根据负载变化情况动态调整环路的调制类型，在脉冲宽度调制和脉冲频率调制这两种调制方式间自动切换；Boost变换器包括Boost控制器、第一晶体管、整流二极管、第一电容、分压采样电路以及完成低压信号到高压输出信号的幅度放大的输出驱动电路，采用本发明，在满足环路输出相应速度要求的同时最大程度降低了变换器整体的功耗水平。

摘要： 本发明公开了一种用于Boost变换器的积分器以及Boost变换器。所述用于Boost变换器的积分器包括：电流产生模块、误差转换模块和积分模块；所述电流产生模块为所述误差转换模块提供工作电流；所述误差转换模块的两个输入端分别接收输入信号V3、V4，对输入信号V3、V4的差值进行转换，在其输出端产生误差电压Ei；所述积分模块的输入端接收误差电压Ei，对其进行放大积分，在其输出端产生积分信号Eo。本发明的用于Boost变换器的积分器，可以简化电路结构，提高输出增益，改善动态响应性能。

摘要： 本发明公开了一种Boost电源放电过流保护电路和Boost升压装置。Boost电源放电过流保护电路包括：检测模块和控制模块，检测模块的第一输入端与Boost电源的电流取样信号反馈端连接；控制模块的第一输入端与Boost电源的使能信号输入端连接，控制模块的第三输入端用于接收使能控制信号，控制模块的第二输入端与检测模块的输出端连接，控制模块的输出端与Boost电源的输出开关的控制端连接，输出开关的第一端与Boost电源的输出端连接。使得检测模块在检测到电流取样信号反馈端的电流过载或者对地短路时，检测模块的输出端生成输出关断信号，同时控制模块根据输出关断信号控制输出开关在预设时间段内维持关断，以此避免了Boost电源输出回路上输出开关器件的损坏。

摘要： 本发明公开一种同步耦合Boost电路、Boost电路及电源装置，该同步耦合Boost电路包括：第一上晶体管体二极管的阳极端与耦合电感的第一绕组异名端、第一下晶体管体二极管的阴极端连接，第一上晶体管体二极管的阴极端与电源输出端连接；第二上晶体管体二极管的阳极端与耦合电感的第二绕组异名端、第二下晶体管体二极管的阴极端连接，第二上晶体管体二极管的阴极端与电源输出端连接；第一下晶体管体二极管的阳极端接地；第二下晶体管体二极管的阳极端接地。本发明可以解决整流二极管的压降损耗、整流晶体管体二极管的反向恢复电荷损耗、在电感电流断续时电感与寄生电容谐振导致功率因素和谐波因素差，以及下桥晶体管的开通损耗问题。

摘要： 本发明公开一种同步耦合Boost电路、Boost电路及电源装置，该电路包括：第一上晶体管体二极管的阳极端与耦合电感的第一绕组异名端、第一下晶体管体二极管的阴极端连接，第一上晶体管体二极管的阴极端与电源输出端连接；第二上晶体管体二极管的阳极端与耦合电感的第二绕组异名端、第二下晶体管体二极管的阴极端连接，第二上晶体管体二极管的阴极端与电源输出端连接；第一下晶体管体二极管的阳极端接地；第二下晶体管体二极管的阳极端接地。本发明可以解决整流二极管的压降损耗、整流晶体管体二极管的反向恢复电荷损耗、在电感电流断续时电感与寄生电容谐振导致功率因素和谐波因素差，以及下桥晶体管的开通损耗问题。

摘要： 本发明公开了一种基于Boost和Buck‑Boost电路的差分变换器及其应用。其中，该差分变换器包括Boost电路和Buck‑Boost电路；第一桥臂与第二桥臂串联连接，第二桥臂的另一端通过LC滤波器与交流侧相连；第一电感和第二电感均串接于直流侧的一端，直流侧的另一端连接于LC滤波器中电感元件与电容元件的连接点处，进而利用Boost电路储存二次纹波功率，从而实现削减直流侧二次纹波。

摘要： 本发明提供一种零电压开关同步整流Boost电路、零电压开关的Boost电路及其控制方法，在主功率电路的整流电路中串入辅助谐振电路，当主功率开关管关断后，利用Boost升压电感的电流实现辅助开关管的零电压导通，然后利用谐振电容与谐振电感的谐振实现谐振电感电流的快速增加并且促使谐振电感的电流大于Boost升压电感的电流，并利用与谐振电容并联的二极管对谐振电感电流的续流，以保证谐振电容的电压不会反向以及谐振电感的电流在达到最大值后不会快速减小。当辅助开关管关断后，利用谐振电流与Boost升压电感电流的差值来实现主开关管的零电压开通。