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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 158-163页

作者：蓝艳王武许文柴琴琴李玉榕张勋福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福建中医药大学药学院福建福州350122

金线莲是一种珍贵中药材,其治疗、保健作用十分显著。金线莲培育方式主要有种植、组培等,不同培育方式的金线莲,在性状上仅表现出细微差异,但药用、市场价值差异显著,培育方式鉴别能有效保证药用疗效、维护良好市场秩序,然而由于不同品... 详细信息

金线莲是一种珍贵中药材,其治疗、保健作用十分显著。金线莲培育方式主要有种植、组培等,不同培育方式的金线莲,在性状上仅表现出细微差异,但药用、市场价值差异显著,培育方式鉴别能有效保证药用疗效、维护良好市场秩序,然而由于不同品系、产地、培育时间等复合差异的影响,增加了培育方式鉴别难度与复杂度。提出一种基于改进1D-Inception-CNN模型的金线莲培育方式鉴别方法。采用近红外光谱仪采集种植、组培金线莲的光谱,首先使用合成少数类过采样技术(SMOTE)进行过采样以解决种植品、组培品样本比例不平衡问题,其次构建基于改进Inception结构的一维卷积神经网络对来自不同品系、产地、培育时间的金线莲进行种植品、组培品鉴别,最后采用贝叶斯优化方法对构建的卷积神经网络模型超参数进行优化;最终五折交叉验证平均鉴别准确率、精确率、召回率、综合评价指标高达97.95%、 96.16%、 100%、 98.02%。研究表明,实验提出的鉴别模型为快速鉴别金线莲种植品、组培品提供一种有效方法。

关键词：金线莲少数类过采样技术 Inception模块一维卷积神经网络贝叶斯优化

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ISGS:一种面向滞后效应的组合模型研究

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电子学报 2023年第9期51卷 2504-2509页

作者：冯婷婷彭岩王洁首都师范大学管理学院北京100056

针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、... 详细信息

针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的组合模型ISGS(ISOMPA-SMOTE-GA-SVR).首先,利用ISOMAP和SMOTE算法对滞后效应明显、样本量较小的数据集进行特征变换.其次,利用SVR算法较强的非线性分类能力及泛化能力对数据集进行回归分析.最后,利用GA算法对SVR算法的参数进行优化,以提升模型的预测精度.采用气象因素、空气质量、呼吸系统发病人数三组数据集,基于ISGS模型进行了发病人数预测的仿真实验和对比实验.实验结果表明,该模型预测精度和准确率较传统模型均有所提高,预测精度达到93.65%(传统单一模型83.481%).同时具有更好的泛化能力,能够更好地处理高维度、小样本数据集.

关键词：等距特征映射算法少数类过采样技术遗传算法支持向量回归组合模型

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基于采样方法的局部判别保留投影及其故障诊断应用

基于采样方法的局部判别保留投影及其故障诊断应用

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作者：梁礼龙北京化工大学

学位级别：硕士

在复杂的工业流程中,系统故障可能会降低产品质量,对工业系统造成严重损坏,甚至危及工人安全,故障诊断是保证生产过程安全的有效技术。但是随着科学技术的飞速发展,工业过程逐渐变得复杂且高度耦合,难以直接对故障数据进行处理。现在局... 详细信息

在复杂的工业流程中,系统故障可能会降低产品质量,对工业系统造成严重损坏,甚至危及工人安全,故障诊断是保证生产过程安全的有效技术。但是随着科学技术的飞速发展,工业过程逐渐变得复杂且高度耦合,难以直接对故障数据进行处理。现在局部判别保留投影（Discriminant Locality Preserving Projection,DLPP）在数据降维和特征提取方面收到了越来越多的关注,DLPP算法对于数据进行降维时展示出了出色的性能,并且由于降维过程中加入了数据的判别信息,使得降维后的数据便于数据分类。然而由于DLPP算法存在小样本问题,使得在对工业数据进行降维时性能会大大降低,为了克服这个问题,本文提出了基于采样优化的DLPP算法,分别使用蒙特卡洛方法和改进的少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE）算法对原始数据进行采样,通过扩充参与计算的数据集来解决DLPP算法的小样本问题,本文针对传统的SMOTE算法在对工业数据进行采样时存在的局限性进行了改进,使用改进的SMOTE算法对原始数据采样,减少了采样时的计算量,同时增加了采样数据的选择范围,生成具有相同数据分布的相似数据样本,增加参与计算的数据集个数,使得在计算降维矩阵时的奇异矩阵变为非奇异矩阵,从而解决DLPP的小样本问题,这也为其他具有相同小样本问题的算法提供了一种新的解决方案,为了证明所提出算法的有效性,基于田纳西伊始曼过程数据进行了仿真实验,仿真结果证明了所提出的方法在数据降维方面的有效性,并展示了提出算法对DLPP算法的提升效果。

关键词：局部判别保留投影小样本问题蒙特卡洛采样少数类过采样技术故障诊断

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