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集成方法

集成方法的相关文献在1988年到2023年内共计2460篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、经济计划与管理、大气科学(气象学) 等领域,其中期刊论文222篇、会议论文29篇、专利文献10337180篇;相关期刊194种,包括四川劳动保障、集团经济研究、气象等; 相关会议28种,包括中国建筑学会工程管理研究分会2013年年会、2012中国农业机械学会国际学术年会、2011’全国半导体器件产业发展、创新产品和新技术研讨会等;集成方法的相关文献由6406位作者贡献,包括杨成刚、苏贵东、秦晓珊等。

集成方法—发文量

期刊论文>

论文:222 占比:0.00%

会议论文>

论文:29 占比:0.00%

专利文献>

论文:10337180 占比:100.00%

总计:10337431篇

集成方法—发文趋势图

集成方法

-研究学者

  • 杨成刚
  • 苏贵东
  • 秦晓珊
  • 刘鹏
  • 张伟
  • 田志
  • 童雪松
  • 王刚
  • 王桂磊
  • 赵晓辉
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 周文泳; 冯丽霞; 段春艳
    • 摘要: 整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。
    • 张铭梁; 侯霞
    • 摘要: 为了更准确地描述航班延误情况,为旅客出行提供参考,使用极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法与多层感知机(multilayer perceptron, MLP)集成的模型对离港航班延误状态进行预测,将传统的延误、不延误细分为延误、半延误和不延误3种情况。在对航班数据和天气数据进行合并、筛选、拆分的基础上,先基于XGBoost模型进行二分类预测,然后基于二分类结果使用MLP进行三分类预测。实验结果表明,该方法比仅使用XGBoost模型或者MLP模型预测效果更佳,并且可改善半延误区间误差高的问题。
    • 杨颖出
    • 摘要: 互联网技术、计算机技术发展迅速,为很多技术研发创新奠定了良好基础。计算机网络系统集成技术将互联网作为信息存储的载体,通过联合应用网络平台以及网络安全平台,可保证系统各项功能能够顺利实现,同时还可将计算机硬件设备与传输媒体进行有效结合,为用户日常工作和生活提供便利。计算机网络系统集成技术发展迅速,并被推广应用于多个行业。对此,本文首先介绍计算机网络系统集成技术的概念以及特点,其次分析计算机网络系统集成的技术类型以及方法,最后详细探究计算机网络系统集成技术在各个领域的应用方式。
    • 白燕; 武璐璐; 贺引娥; 王玉英
    • 摘要: 针对动态温度调控的空调系统能耗预测问题,设计了动态温度调控策略并通过EnergyPlus仿真得到空调系统逐时能耗数据集。在采用集成方法分析能耗的基础上,建立改进PSO算法优化BP神经网络(improved particle swarm optimization-back propagation neural network,IPSO-BPNN)预测模型。集成聚类、分类和关联度分析方法挖掘空调系统能耗模式、确定预测模型的输入变量;设计非线性变化策略调整PSO算法的惯性权重和加速度因子,提高训练速度和优化效果;建立IPSO-BPNN模型对空调系统逐时能耗进行预测。结果表明,收敛速度明显提高,且平均预测精度提高了3.4%。
    • 宫护震
    • 摘要: 目前研究的数据库智能集成方法存在的集成精度低、集成时间长、数据失效率高、集成效果差等问题,该文研究了一种基于异构数据融合的数据库智能集成方法。采用权重平均法、D-S证据理论法和投票表决法实现复杂的异构数据融合,对来自不同数据源的多方数据进行协同处理,减少数据库数据的冗余现象,综合互补数据信息,明确数据间的关联性,便于提取协同信息。并通过建立公共模型、明确查询处理器的查询分配,确立数据库的关系模式,便于数据库的管理,同时制定详细的数据查询流程,以快速且准确地响应用户查询需求,完善数据库的集成功能,并促进异构数据融合技术的进一步发展和应用。实验结果表明,基于异构数据融合的数据库智能集成方法能够有效提高集成精度,缩短集成时间,降低数据失效率。
    • 高玉才; 付忠广; 王诗云; 谢玉存; 杨云溪
    • 摘要: 旋转机械运行工况不稳定、故障类型多样,振动信号中所含的信号成份较为复杂,传统的故障诊断方法难以满足实际需求,利用大数据和神经网络技术实现旋转机械的故障诊断已经成为当前的研究热点。针对神经网络过拟合现象,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的旋转机械故障诊断集成方法。首先利用小波变换将振动信号转换为小波时频图,然后搭建5组生成对抗网络分别对应旋转机械的5种运行状态,利用对抗训练机制进行预训练,减轻网络过拟合,再利用所有训练样本数据分别对每组判别器进行增强训练,最后综合各判别器的输出结果预测旋转机械的运行状态。实验表明,本文方法能够准确识别旋转机械的常见故障类型。
    • 郑翔; 王慧芳; 姜宽; 曹建伟; 刘莹; 陈永炜
    • 摘要: 目前含逆变器型分布式电源(IIDG)的配电网短路电流计算主要采用物理建模方法,在IIDG高渗透情况下其在计算速度、准确性、通用性等方面存在不足.因此提出一种机理与数据融合驱动的适用于含IIDG和IIDG高渗透下配电网的短路电流计算方法.为与数据驱动建模的计算方法进行对比,在对含IIDG的配电网进行特征分析的基础上,提出了反映短路电流的2种特征组合方式:一种使用蕴含机理的特征,即将不接入IIDG时配电网的短路电流作为关键特征,另一种则使用配电网特征.通过运行MATLAB/Simulink上搭建的仿真模型自动积累样本集合,使用机器学习中的集成方法(包括随机森林、极限随机树、XGBoost、LightGBM)进行2种特征下的模型训练.在IEEE 34节点系统上验证了集成方法建模的可行性和有效性,同时对比了不同集成方法以及不同特征组合方式的计算误差,结果表明,各集成学习方法均能够准确地进行短路电流计算,机理与数据融合的驱动方法在机理未失效情况下,比单纯的数据驱动模型计算更准确.与物理建模方法的对比结果也验证了所提方法的准确性和快速性.
    • 刘慧敏; 徐方远; 刘宝举; 邓敏
    • 摘要: 岩爆灾害是一种典型的矿山动力灾害现象,具有高度不确定性和不可预知性,严重威胁矿井安全生产.为了防止岩爆灾害破坏事故,需要掌握准确可靠的预测预报信息.为了预测岩爆未来时刻危险等级,提出一种基于CNN-LSTM的集成方法.首先,选取微震监测角频率、能量和凹凸体半径等特征量,根据灰色关联方法求出特征量关联度作为权重以标记岩爆危险指数;第二,对具有混沌特性的特征量时序数据进行相空间重构以表达其空间特征;第三,根据卷积神经网络(CNN)提取重构后相空间的空间特征,利用长短期记忆网络(LSTM)学习时间序列特征,预测岩爆特征量的未来状态;最后,使用粒子群算法优化广义神经网络模型(PSO-GRNN),并根据岩爆特征量未来状态评估其危险等级.实验结合冬瓜山铜矿微震监测实际工程,使用CNN-LSTM预测角频率、能量和凹凸体半径等未来状态,并采用PSO-GRNN预测其未来状态的岩爆等级.研究结果表明:本文提出的集成方法能够有效利用微震监测数据提前预测岩爆特征的未来状态及岩爆危险等级;与现有支持向量机和BP神经网络等经典方法相比,本文方法得到的未来状态预测值准确性更高.本研究成果为正确识别矿山岩爆当前活动及未来状态时的危险性提供理论支撑,为及时掌握矿山岩爆活动未来状态提供重要依据,同时,也可利用本文方法为类似岩爆灾害的其他地质灾害预警提供参考.
    • 凌志强
    • 摘要: 在信息化快速发展的今天,信息集成对信息系统提出了新的要求,也成为其发展的瓶颈,为此需要对信息系统集成的必要性和要解决的问题进行分析.本文从信息系统集成方法、信息系统集成技术两方面论述了信息系统集成的开发策略和实现技术,在信息系统集成部分主要由基于软件构件的集成方法、基于面向服务架构的集成方法、基于公共数据库的数据集成方法、基于XML的集成方法四方面组成,实现了信息系统集成方法以及技术的研究,满足了设计需求.
    • 陈鹏; 赵建成; 余肖生
    • 摘要: 在分类任务中,传统的模糊最小最大神经网络及其变体在训练网络的时候没有考虑超盒内部训练数据的分布情况,并且考虑扩展系数的问题也不是很充分,导致每次训练新数据集都要重新选择最优的扩展系数。因此,提出了一种带质心的K最近邻增强模糊最小最大神经网络的集成方法。在该方法中,一方面,每个超盒都带有质心,用来描述之前训练的样本在该超盒的大体分布情况,并且在扩展规则及收缩方面考虑了样本距离超盒质心的因素;另一方面,使用5个带质心的K最近邻增强模糊最小最大神经网络作为弱分类器,每个分类器设置不同的扩展系数,当该方法训练完后,将得出的离散属性值作为随机森林的训练集,最后,使用测试样本验证网络的分类性能。实验结果表明:提出的方法在准确率、精准率、召回率以及F-score等方面大部分的结果高于传统的FMMN及其变体的结果,该方法有效地克服了FMMN的准确性过于依赖扩展系数的问题。
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