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基于Monte Carle模拟的隧道围岩组合分类法

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应用基础与工程科学学报 2009年第1期17卷 138-143页

作者：张亦飞王永新王信棠周怀治国家海洋局第二海洋研究所浙江杭州310012 绍兴市公路管理处浙江绍兴312000

以RQD分类系统、BQ分类系统和岩体弹性波速vp为基础,提出了一种隧道围岩组合分类的新方法.首先,定义被分类围岩与分类标准相关级别的单指标距离测度.按兼顾分类指标功能性与协调性的要求建立围岩分类函数.考虑到分类标准指标与被分类对... 详细信息

以RQD分类系统、BQ分类系统和岩体弹性波速vp为基础,提出了一种隧道围岩组合分类的新方法.首先,定义被分类围岩与分类标准相关级别的单指标距离测度.按兼顾分类指标功能性与协调性的要求建立围岩分类函数.考虑到分类标准指标与被分类对象现场实测值均为区间数值的实际情况,利用Monte Carle数值模拟计算分类函数的概率分布;最后,定义分类函数概率分布的均值与方差的商为分类指数,分类指数最小值对应的类别即为被分类围岩的类别.两个公路隧道工程围岩案例的分类结果表明,本文方法分类指标稳定,灵敏度高,分类结果符合工程实际.

关键词：隧道围岩组合分类区间数 Monte Carle模拟分类指数

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组合分类器在金融行业数据分类中的应用研究

计算机应用与软件 2018年第2期35卷 325-329,333页

作者：陈江涛吕建秋华南农业大学广东广州510642 广东省科技管理与规划研究院广东广州510642

金融行业每天都会产生大量的数据,如何有效利用这些数据是每个金融企业都应该考虑的问题,但是目前存在的分类方法或多或少都存在一定的缺陷。对此,在C5.0、logistic和贝叶斯三种分类方法的基础上提出一种基于置信度加权的组合分类模型,... 详细信息

金融行业每天都会产生大量的数据,如何有效利用这些数据是每个金融企业都应该考虑的问题,但是目前存在的分类方法或多或少都存在一定的缺陷。对此,在C5.0、logistic和贝叶斯三种分类方法的基础上提出一种基于置信度加权的组合分类模型,并与三种分类算法进行比较分析。结果表明,组合分类器模型的分类表现最好。对于组合分类器的运用,可有效提高分类准确率,规避单一分类器的分类缺陷。

关键词：金融行业客户分类组合分类

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基于组合分类的消费者信用评估

管理工程学报 2015年第1期29卷 30-38页

作者：王昱重庆大学经济与工商管理学院重庆400030 重庆大学现代物流重庆市重点实验室重庆400044

为了降低单个分类模型的不稳定性,提高其应用于消费者信用评估的准确性,提出一种基于组合分类的消费者信用评估方法。首先通过有监督聚类将各个类别的数据样本划分为若干子集合,使得各个子集合中数据样本均来自同一类别,再对不同类别子... 详细信息

为了降低单个分类模型的不稳定性,提高其应用于消费者信用评估的准确性,提出一种基于组合分类的消费者信用评估方法。首先通过有监督聚类将各个类别的数据样本划分为若干子集合,使得各个子集合中数据样本均来自同一类别,再对不同类别子集合之间进行两两组合得到训练样本子集合,然后在各个训练样本子集合中分别建立不同的分类模型。在分类模型结果综合阶段,以各个分类模型在待分类样本的近邻训练样本中的分类性能作为权重,对各个分类模型的结果进行加权投票以产生待分类样本的最终分类结果。实证研究以决策树作为基本分类器,通过在实际的消费者信用数据集上的比较分析,说明所提出方法相对于其它组合分类方法具有更高的分类准确性,可以有效应用于消费者信用评估。

关键词：有指导聚类组合分类信用评估决策树

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基于多方法优势组合的烟叶配方模块组合分类

中国烟草学报 2024年第6期30卷 29-38页

作者：蒋佳磊廖付郝贤伟汤晓东陈晓水朱书秀赵振杰浙江中烟工业有限责任公司技术中心杭州市310024

为深入研究卷烟品牌烟叶配方分组方法和原则,基于457个烟叶样品的12种感官评吸指标,比较了4种判别分析和4种机器学习方法对4种烟叶分类的建模集正确率(R)、验证集正确率(r)和平均正确率(m)的影响,并基于分类方法选择和权重分配构建了一... 详细信息

为深入研究卷烟品牌烟叶配方分组方法和原则,基于457个烟叶样品的12种感官评吸指标,比较了4种判别分析和4种机器学习方法对4种烟叶分类的建模集正确率(R)、验证集正确率(r)和平均正确率(m)的影响,并基于分类方法选择和权重分配构建了一种高精度的组合分类方法。结果表明:(1)与判别分析相比,机器学习的R显著提高,而r显著下降,且LS-SVM的R最高(92.8%),FDA和F-BDA的r最高(80.2%),但m无显著性差异;(2)优化选择M-BDA、FDA、ANN和KNN四种方法,按精度赋权建立的组合分类方法同时提高了R(95.3%)和r(89.0%),且m由低于84%提高到92.2%,并通过理论计算和实际结果验证了组合分类方法的普遍有效性;(3)组合分类方法Kappa系数均大于0.8,方法可靠,一致性程度高,验证集m-F1度量显著提升21.2%,模型泛化能力大为增强;(4)优雅感、杂气、余味、润感和清晰度5项指标对分类起主要作用,符合利群品牌的风格特征;(5)误判样品(6.5%)指标评分与其模块真实类别的不匹配归因于对库存、成本和质量的平衡,基本符合烟叶配方的调整空间。

关键词：烟叶组合分类判别分析机器学习感官评吸配方模块

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一种基于束状搜索的组合分类器修剪方法

计算机工程 2011年第13期37卷 187-189,192页

作者：王亚松郭华平范明郑州大学信息工程学院郑州450052

以现有组合分类器修剪方法为基础,从增大搜索空间的角度出发,提出一种基于束状搜索的组合分类器修剪方法,在每一步增加或删除一个基分类器时都保存最优的前k个组合。该方法既保持了爬山搜索算法的高效剪枝特性,又能有效减小其过快收敛... 详细信息

以现有组合分类器修剪方法为基础,从增大搜索空间的角度出发,提出一种基于束状搜索的组合分类器修剪方法,在每一步增加或删除一个基分类器时都保存最优的前k个组合。该方法既保持了爬山搜索算法的高效剪枝特性,又能有效减小其过快收敛到局部最优解的可能性,使修剪得到的组合基分类器更接近于全局最优。与传统组合分类器修剪方法的对比结果表明,该方法修剪所得的组合分类器具有更高的分类准确率,并且组合规模也有所降低。

关键词：组合分类组合修剪束状搜索 Bagging方法

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基于组合分类的我国上市公司财务困境预测

管理现代化 2012年第6期32卷 85-87页

作者：王昱重庆大学经济与工商管理学院重庆400030 重庆大学现代物流重庆市重点实验室重庆400044

为降低单分类模型在公司财务困境预测中的不确定性和不稳定性,提出了一种基于有监督聚类的组合分类方法,并用于对我国上市公司财务困境预测。通过在上海和深圳证券交易所554家上市公司实际数据上的实证研究,说明了所提出方法的准确性和... 详细信息

为降低单分类模型在公司财务困境预测中的不确定性和不稳定性,提出了一种基于有监督聚类的组合分类方法,并用于对我国上市公司财务困境预测。通过在上海和深圳证券交易所554家上市公司实际数据上的实证研究,说明了所提出方法的准确性和优越性。

关键词：有监督聚类组合分类财务困境预测

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基于组合分类器的地层含油情况智能决策系统

计算机研究与发展 2011年第S3期48卷 476-479页

作者：隋国华李春雷中国科学院广州地球化学研究所广州510640 中国石化股份胜利油田分公司物探研究院山东东营257022 中国石化股份胜利油田分公司地质科学研究院山东东营257015

油气勘探是高风险、高投入的技术密集型、资金密集型产业.完井讨论决策是勘探决策中最重要的一步,而判断地层含油情况是其中最关键的技术之一.目前判断地层含油情况主要通过专家经验,人工进行判断.这种方法存在主观性较强,不易传承,耗... 详细信息

油气勘探是高风险、高投入的技术密集型、资金密集型产业.完井讨论决策是勘探决策中最重要的一步,而判断地层含油情况是其中最关键的技术之一.目前判断地层含油情况主要通过专家经验,人工进行判断.这种方法存在主观性较强,不易传承,耗时等缺点.针对这一问题,开发了一个基于组合分类器的地层含油智能决策系统:PClassifier.系统组合了决策树、支持向量机以及k最近邻分类方法等分类器,提高了分类的准确性.实验结果表明,采用组合方法能够对地层进行有效的判断,给决策人员带来极大的方便.

关键词：油气勘探决策树支持向量机 k最近邻组合分类

结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法

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计算机应用 2013年第2期33卷 550-553页

作者：曹鹏李博栗伟赵大哲东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 医学影像计算教育部重点实验室(东北大学) 沈阳110179

针对大规模数据的分类准确率低且效率下降的问题,提出一种结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法。首先使用X-means聚类方法,保持原有数据结构的同时,把复杂的数据空间自动分解为多个样本子空间进行分治学习;而自适应随机子空... 详细信息

针对大规模数据的分类准确率低且效率下降的问题,提出一种结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法。首先使用X-means聚类方法,保持原有数据结构的同时,把复杂的数据空间自动分解为多个样本子空间进行分治学习;而自适应随机子空间组合分类器,提升了基分类器的差异性并自动确定基分类器数量,提升了组合分类器的鲁棒性及分类准确性。该算法在人工和UCI数据集上进行了测试,并与传统单分类和组合分类算法进行了比较。实验结果表明,对于大规模数据集,该方法具有更好的分类精度和健壮性,并提升了整体算法的效率。

关键词：大规模数据集 X—means聚类组合分类随机子空间支持向量机

基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

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科学技术与工程 2016年第33期16卷 98-102,118页

作者：蔡华杰谢光艺武警工程大学信息工程系西安710086 武警工程大学信息管理中心西安710086

针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文... 详细信息

针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文本区域的分类确认。算法首先利用边缘检测和启发式规则快速确定候选文本区域;然后对候选文本区域进行小波分解和BTC编码,提取水平、垂直、对角方向的WT-BTC纹理特征;使用三个SVM分类器分别对不同方向纹理特征学习训练,组合SVM模型实现候选文本区域的二次检测,确认文本区域。实验结果表明算法提高了文本区域检测鲁棒性,在复杂背景条件下对场景文本有较好的检测效果。

关键词：文本检测小波变换-方块编码支持向量机组合分类