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1.
类似Google AdSense这样的定向广告投放系统在过去十年得到了长足的发展和进步, 在定向广告投放系统中, 机器学习方法在广告点击率预估扮演着重要角色。目前, 广告点击率预估模型中的训练数据逐渐呈指数级增长, 越来越大的训练数据给模型的扩展性带来了极大的不便。很多有用的特征以及复杂的模型受限制于训练集规模而无法加入到模型之中。借鉴类别不平衡问题中的平衡采样策略, 通过多次采样的负样本数据和集成学习, 缩短训练时间, 改善学习准确率。实验证明在采用了平衡采样之后, 点击率预估效果和线上资源消耗都得到了优化。 相似文献
2.
3.
为研究钢筋混凝土结构锈蚀后的力学性能和抗力退化规律,基于RC梁加速锈蚀试验结果,首先综合考虑均匀锈蚀和点蚀同时发生的影响,对钢筋截面面积的时变模型进行分析,其次探讨裂缝宽度与氯离子扩散系数及RC梁抗力的关系,随后考虑受拉主筋锈蚀不均衡的影响,对结构抗力计算模型进行讨论,最后基于材料性能和结构尺寸的空间变异性,建立RC梁抗力时空退化模型,并对桥梁服役100 a后的抗力进行预测.研究发现:当考虑各参数的空间变异性时,不考虑裂缝影响得到的抗力值比考虑裂缝影响得到的抗力值高了9.91%;考虑各参数空间变异性时的抗力值比不考虑时下降了14.68%;适当的选取波动系数和单元尺寸对考虑结构各参数的空间变异性十分重要;潮汐区和浪溅区环境下结构的剩余抗力分别为初始抗力的43.23%和36.45%,较海岸线大气区环境下的抗力值分别下降了6.73%和21.35%,因此在结构服役期间,应尽量做好防腐措施,减少氯离子侵蚀对结构耐久性的破坏. 相似文献
4.
水轮机转轮质量不平衡是水轮机组产生振动的主要原因之一,通过静平衡试验获得转轮不平衡重量和不平衡角度,完成对不平衡点的检测和配重,降低转轮振动幅值和摆动幅值至容许范围。综述了水轮机转轮立式静平衡方法的研究进展,介绍了该静平衡方法的原理及5种不同的静平衡试验方法,分析了这几种静平衡方法的优缺点,并对今后水轮机转轮立式静平衡方法的研究方向给出了一些建议。 相似文献
5.
通过供暖水系统和空调冷热水系统的实例计算,将重力循环压力、冷热源在系统中的位置及系统的质调节与量调节结合在一起进行分析.结果表明,冷热源的空间位置影响重力循环的形成和水循环方向;在系统质、量调节运行中,因冷热源的空间位置的不同,重力循环压力对管网系统垂直失调产生较大影响. 相似文献
6.
7.
针对转子不平衡振动信号非平稳性并伴随较强环境噪声的特点,提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)和改进希尔伯特-黄变换相结合的故障特征提取方法。该方法采用FastICA法去除环境噪声等因素对于故障特征提取精度的影响,再利用自适应白噪声总体平均模态分解方法将故障信号分解为一系列固有模态函数(IMF),并采用基于相似性评估的虚假IMF选择算法将与故障信息无关的虚假IMF分量剔除,从而保证故障信息提取的准确性和有效性。通过仿真分析证明了所提方法的有效性,并且实际试验表明:该方法可有效提取转子不平衡信号的故障特征,为该类故障的诊断提供了一种切实可行的方法。 相似文献
8.
提出一种基于训练集分解的不平衡分类算法,该算法使用能输出后验概率的支持向量机作为分类器,使用基于测度层次信息源合并规则实现分类器的集成.在4个不同领域的不平衡数据集上的仿真实验表明:该算法有效提高分类器对正类样本的正确率,同时尽量减少对负类样本的误判.实验结果验证集成学习算法处理不平衡分类问题的有效性. 相似文献
9.
现有的节点边际电价机制中,由于传统发电商具有市场操控力,当储能独立参与市场出清时,各发电商采取策略性报价,打压并挤占储能电站的市场份额,阻碍了储能电站参与市场出清,间接导致市场出清总成本增大。为此,文中提出一种包含传统机组以及储能电站参与的市场竞争机制。首先,分析现有市场结算机制的弊端以及阻碍储能参与市场出清的原因;其次,建立含储能参与的市场出清模型,采用样本均值近似求解二阶段随机规划模型;接着,基于VCG结算机制,提出适应储能参与的日前市场价值分配机制;最后,提出解决激励相容而造成的系统收支不平衡问题的策略。文中采用修改后的IEEE30节点为例,证明该机制满足激励相容、收支平衡以及削弱传统发电商的市场操控力等性质,同时储能的参与将会减小系统出清总成本,降低市场价格剧烈波动的风险。 相似文献
10.
软件缺陷预测是软件工程领域中的一个研究热点.跨项目缺陷预测(Cross-Project Defect Prediction, CPDP)采用源项目的缺陷数据来预测目标项目的缺陷倾向性.然而,源项目和目标项目的特征可能会有所不同.因此,研究人员提出了异质缺陷预测(Heterogeneous Defect Prediction, HDP).为了提高HDP模型的性能,本文提出了一种基于特征迁移和域自适应的异质缺陷预测(Feature Transfer and Domain Adaptation, FTDA)方法.首先,FTDA使用基于相关性的特征选择算法从源项目的特征集中选择最优的特征子集.随后,使用欧氏距离进行匹配特征,并为每个目标项目选择最合适的源项目.再次,使用TCA算法解决不同项目之间的分布差异问题.最后,使用SMOTETomek算法处理类不平衡问题.为了验证FTDA方法的有效性,本文对AEEEM,PROMISE,NASA和Relink数据集中的24个项目进行了实证研究.实证研究表明,FTDA显著提高了异质缺陷预测的性能. 相似文献