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- 特征工程和深度前馈网络结合的刀具磨损预测 认领
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- 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第6期190-193,共4页
- 针对传统刀具磨损预测中存在的自适应性不强和预测精确度低的问题,提出了特征工程和Dropout深度前馈网络相结合的刀具磨损预测方法.首先从刀具状态监测框架下的多传感器信号中提取全面的特征,与刀具的元信息进行信息融合,然后通过假设... 展开更多
- 关键词 刀具磨损 刀具状态检测 特征工程 特征提取 特征选择 Dropout深度前馈网络
- 非数值化特征的条件概率区域划分(CZT)编码方法 认领
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- 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1400-1405,共6页
- 非数值化特征经常出现在数据中,对其有效编码是采用机器学习模型解决问题的关键。针对目前被广泛使用的one-hot编码方法的编码结果具有较大的稀疏性,并且编码出的数值仍然没有明确的物理意义等问题,提出一种基于条件概率的区域划分编码... 展开更多
- 关键词 深度学习 非数值化特征 特征工程 联合条件概率编码
- 基于改进Mask R-CNN的火焰图像识别算法 认领
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- 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期194-198,共5页
- 传统火焰检测算法依赖于人工特征工程,具有主观性和盲目性,存在泛化能力差,检测准确率不高等问题。提出一种基于改进Mask R-CNN的火焰图像识别算法,算法在Mask R-CNN的基础上,在特征金字塔引入一条自下向上的特征融合,同时改进了损失函... 展开更多
- 关键词 火灾检测 特征工程 残差网络 特征金字塔网络
- 基于特征工程方法的电影评分影响因素重要性分析 认领
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- 《现代电影技术》 2020年第12期30-36,共7页
- 本次试验以电影的豆瓣评分为研究对象,从四个方面出发选择影响电影评分的因素,并用以预测。经过数据筛选后,获得了包含552个观测值的华语电影数据集。利用特征工程方法对部分特征进行赋值,将含有众多文本信息的定性特征转化为定量特征,... 展开更多
- 关键词 电影评分 特征工程 特征选择 LASSO 回归 随机森林回归
- 电商平台用户再购物行为的预测研究 认领
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- 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期424-428,共5页
- 电商平台上用户的购物行为研究对于电商企业来说具有重要的商业应用价值。文中针对购物者在同一电商平台上的再次消费行为的预测问题进行了研究。首先,针对用户与商家的行为和交易记录,基于特征工程方法设计了多种不同的行为预测特征,... 展开更多
- 关键词 再次购物行为预测 特征工程 特征可视化 融合模型
- 基于细粒度特征的BOA-GBDT光伏出力预测 认领 被引量：1
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- 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期689-696,共8页
- 光伏出力与天气模式密切相关,深度挖掘天气模式特征信息能有效提高光伏出力预测精度。由于信息粒度的粗细程度对光伏出力预测的精度有影响,使用粗粒度的原始特征或聚类特征的传统光伏出力预测方法在预测精度方面存在提升空间。针对以上... 展开更多
- 关键词 光伏出力预测 天气特征 特征工程 GBDT
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- 基于特征工程的广告点击转化率预测模型 认领
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- 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第5期842-849,共8页
- 在大数据环境下,随着全球网络广告传播行业的快速发展,网络广告的计算也越来越受到人们的高度关注。计算广告旨在将广告投放到特定的受众人群,以广告环境和用户特征为基础进行数据分析计算,从候选广告库中选择出最佳匹配的广告。其核心... 展开更多
- 关键词 数据分析 点击转化率 计算广告 特征工程 特征分析
- 机器学习中的特征工程方法 认领
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- 《汽车实用技术》 2020年第12期70-72,共3页
- 随着互联网的快速发展,机器学习技术得到了广泛的应用。面对海量的数据,特征工程就显得至关重要,可以说特征工程决定了机器学习模型的上线。文章介绍了对数值、文本、类别时间等不同类型数据的处理方法,总结了在面对高维数据时的特征选... 展开更多
- 关键词 机器学习 特征工程 特征选择
- 结合显式和隐式特征交互的深度融合模型 认领
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- 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期87-92,98共7页
- 特征工程是影响机器学习算法性能的关键因素之一,随着互联网数据规模的扩大,传统特征工程的人力成本不断增加。为减少对特征工程的依赖,构建一种结合显式和隐式特征交互的融合模型。将稀疏结构单元与残差单元相结合以提取隐式特征,利用... 展开更多
- 关键词 特征工程 深度融合 特征交互 残差单元 压缩交互网络
- 基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法 认领
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- 《信息技术与网络安全》 2020年第11期8-13,共6页
- 针对传统特征工程中需要大量专家经验和人力的不足,研究了基于特征生成方法的Android恶意软件检测方法。基于UC Berkeley的ExploreKit自动特征生成方法,通过对原始特征计算获得大量候选特征,根据候选特征的元特征预测其性能并进行评估排... 展开更多
- 关键词 恶意软件检测 特征工程 特征生成 ExploreKit
- 基于非线性特征工程的短期建筑能耗预测方法 认领
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- 《建筑节能》 CAS 2020年第7期100-107,145,共9页
- 建筑自动化技术的广泛应用产生了大量的建筑运行数据。这类数据存在复杂的非线性关系、噪音多、冗余度高,因此建模分析难度较大。采用近100组不同类型建筑的实测数据为研究对象,对其短期能耗进行预测分析,进而形成具有普适性的预测方法... 展开更多
- 关键词 建筑能耗预测 特征工程 卷积神经网络 非线性建模 极度梯度提升决策树
- 基于CatBoost算法的P2P违约预测模型应用研究 认领
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- 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期9-17,共9页
- 在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究... 展开更多
- 关键词 P2P 违约预测模型 CatBoost算法 特征工程 影响因素
- 一种基于用户行为的视频推荐算法 认领
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- 《信息系统工程》 2020年第9期142-144,共3页
- 面对如何从海量视频数据中选择用户喜欢的类型的这一难题,利用用户行为数据、用户特征数据以及视频特征数据,通过特征工程,构造出一系列能够反映用户点击视频行为的特征,将这些特征结合到Lightgbm算法中,建立视频推荐算法来提高推荐精... 展开更多
- 关键词 视频推荐 Lightgbm 特征工程 行为日志
- 基于XGBoost算法的地下综合管廊安全状况评估方法 认领
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- 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期264-268,共5页
- 针对地下综合管廊安全状况复杂、风险评估困难的问题,提出了一种基于XGBoost算法的安全状况评估方法,利用地下综合管廊数据构建模型。首先,对采集到的地下综合管廊数据进行异常值检测、缺失值处理,用描述性统计与特征组合的方法构造统... 展开更多
- 关键词 地下综合管廊 安全状况评估 XGBoost 贝叶斯优化 特征工程
- 融合城市行道树特征选取模型的自适应深度学习分类 认领
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- 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第6期77-80,共4页
- 针对城市行道树的学习多分类问题,本文在综合分析城市行道树多分类特征的基础上,提出一种融合特征自动选取模型的自适应深度学习方法。基于随机森林法,学习行道树的特征重要性,通过特征消除方法舍弃不重要的特征,实现城市行道树多分类... 展开更多
- 关键词 城市行道树分类 数据表示 特征工程 深度学习 模型评估与优化
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- 基于加速度传感器的人体运动模式识别 认领
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- 《计算机系统应用》 2020年第6期196-203,共8页
- 本文提出了一种基于MPU9250微处理器的人体运动识别的方法.用户在佩戴手环的情况下进行各类运动,手环即可自动采集并存储用户在运动过程中产生的加速度数据.分析这些数据可以判别人体运动的类别.通过手环内嵌的加速度传感器采集运动者在... 展开更多
- 关键词 运动识别 特征工程 数据挖掘 随机森林
- 基于混沌动力学的凌空手势识别 认领
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- 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2116-2123,共8页
- 鉴于传统的手势动作识别算法可能会因手势速度幅度的变化及不准确的特征提取而降低准确率,拟采用混沌理论的非线性动力模型构建思想,探索凌空手势内在的混沌运动特性,建立基于混沌动力学特征的识别算法。通过离散观察嵌入Leapmotion的... 展开更多
- 关键词 手势识别 虚拟现实交互 混沌动力学 特征工程
- 基于机器学习XGBoost集成模型的边界流量计日流量预测方法 认领
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- 《净水技术》 CAS 2020年第10期181-186,共6页
- 为了解决供水分区边界流量计在非正常工作状态下,流量计量不准的问题,以正常工作状态下的水量为基础,结合影响流量计计量的多种特征,利用特征工程对原始数据进行优化,对离散型特征进行数值化处理,采用基于机器学习XGBoost集成模型构建... 展开更多
- 关键词 XGBoost集成模型 电磁流量计 特征工程 离散变量数值化 流量预测
- 基于重构的多层次分析法的楼盘综合水平评价算法 认领
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- 《长春理工大学学报:自然科学版》 2020年第3期121-129,共9页
- 传统的楼盘评定算法基于层次分析法,传统方法没有考虑到情感因素、无法处理结构多样的连续型,离散型,文本型数据。针对这些问题提出基于重构的多层次分析法的楼盘综合水平评定算法。根据楼盘信息重构模型层次结构,利用特征工程对楼盘连... 展开更多
- 关键词 特征工程 量化与标准化 层次分析 心理满足度 情感分析
- 基于数据挖掘与清洗的高炉操作参数优化 认领
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- 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1153-1160,共8页
- 为了提高企业生产力,实现“智慧钢厂”,对企业的海量生产数据信息进行有效挖掘,收集了某钢厂最近4年的高炉生产数据,利用箱型图进行数据清洗,提高数据质量.采取工艺理论和专家经验结合随机森林算法筛选出23个影响铁水质量和产量的特征参... 展开更多
- 关键词 智慧钢厂 数据挖掘 特征工程 K-MEANS聚类 随机森林 高炉
