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1.
为了提高核极限学习机的分类正确率,采用狮群算法对惩罚系数C、宽度参数σ两个参数进行优化。首先,利用乳腺良恶性肿瘤数据库训练集和狮群算法优化核极限学习机,完成核极限学习机的重构;然后,通过LSO-KELM和KELM对测试集进行分类诊断;最后,对比分析LSO-KELM和KELM的分类性能,测试结果表明,LSO-KELM的诊断正确率相较于KELM提高了12%,且恶性肿瘤的诊断正确率显著优于KELM。 相似文献
2.
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。 相似文献
3.
随着全球变暖,极端降水事件频发,容易造成滑坡和洪水等自然灾害。研究极端降水与露点和地表温度变化的响应关系,可以为未来极端降水趋势的预测及其灾害风险研究提供可靠依据。以陕北黄土高原为研究区域,基于1970—2017年6个气象站的资料,选取6个极端降水指数,采用线性趋势法、滑动平均法和空间插值法等分析其极端降水指数的时空演变规律以及极端降水对露点和地表温度变化的响应特征,并评估其稳健性。结果表明:1970—2017年陕北黄土高原露点和地表温度呈波动上升趋势,极端降水指数中除持续湿润指数略呈下降趋势外,年总降水量、日降水强度、强降水量、强降水天数和5 d最大降水量均呈上升趋势,且呈现“南高北低”特征。日极端降水与露点温度的响应关系呈单调递增趋势,其响应强度均呈C-C标度,而日极端降水与地表温度的响应关系呈Hook结构,其在吴旗和横山站响应强度呈超C-C标度,在其余4个站均呈C-C标度,且日极端降水与露点温度的响应强度小于地表温度的。相比地表温度,极端降水与露点温度的响应关系更为稳健。 相似文献
4.
针对城市化对极端降水空间分布的影响问题,利用城市冠层模型结合WRF(weather research and forecasting)中尺度天气预报模式对河南省2021年“7·20”特大暴雨进行数值模拟,并结合国家级地面观测站实测降水数据对该模型的模拟精度进行了验证。结果表明,考虑城市冠层影响的耦合模型能更好地模拟出区域极端降水的强度和落区,与实测降水的空间分布更为接近,耦合模拟得到的平均降水量比未考虑城市冠层影响的模拟结果高12.1 mm;人工耗水改变了区域的水热耦合平衡,促进了城市区域对流性降水的形成。 相似文献
5.
为判断下肢障碍患者的运动意图,通过外骨骼进行康复训练,分析表面肌电信号与下肢关节运动的关系。
提取表面肌电信号的均方根(root mean square,RMS)、绝对值均值(mean absolute value,MAV)、波形长度(waveform
length,WL)和方差(variance,VAR)作为特征输入信号,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立表面
肌电信号与下肢关节角度之间的映射关系;对输出结果进行优化滤波以降低模型的误差,实现对下肢膝关节角度连
续变化的预测。与传统的反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基神经网络预测结果进行对比,结果证明:
极限学习机在通过表面肌电信号预测下肢关节角度变化中有更高的精度。 相似文献
6.
低NOx燃烧优化是一种简单、高效、廉价的燃煤电站NOx减排方法。建立NOx预测模型是该方法的重要组成部分。极端学习机(extreme learning machine,ELM)是一种简单有效的建模方法,但随机生成的输入权值和隐层阈值会影响ELM的泛化性能和逼近能力。针对该问题,利用一种改进的差分进化算法(improved differential evolution,IDE)优化ELM输入权值和隐层阈值,得到了改进的NOx预测模型(improved differential evolution-extreme learning machine,IDE-ELM),该模型可以有效克服参数寻优过程中的早熟问题。利用IDE-ELM模型预测了某300 MW的NOx排放量,并与标准ELM和DE-ELM预测结果进行对比。为消除启发式算法随机性的影响,每个实验独立重复101次。实验结果表明,IDE-ELM模型有效提升了ELM算法的泛化能力和稳定性。 相似文献
7.
李晓旭 《网络安全技术与应用》2022,(1)
本文提出一种Alexnet与极限学习机相结合的网络模型。Alexnet是一种很好的特征提取器,但是大量的网络参数集中在后三层用作分类的全连接层中,同时要在调整和训练参数上花费大量时间,而极限学习机具有训练参数少,学习速度快的优点,所以本文运用Alexnet进行特征提取,再用极限学习机对图片进行分类,结合了Alexnet和ELM的优点。本文方法能在CIFAR10数据集上有效分类,同时节省训练时间。 相似文献
8.
户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响,其非正常运行会导致大量的电力损失,严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此,监测光伏系统的运行状态,及时排除潜在故障,制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性,特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统,特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题,提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机(ABC-SSELM)的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断,大大降低了人工成本和时间消耗。此外,灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件,提高发电效益。最后,使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法,数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。 相似文献
9.
针对目前预测算法的预测时间短和预警不及时等问题,采用极限学习机(ELM)算法,构建了时序预测模型,并通过最小二乘法拟合构建预测值斜率趋势,采用高斯混合聚类得到了动态安全趋势阈值,再结合预测斜率趋势和动态安全趋势阈值实现了斜率趋势预警。结果表明,相比于门控循环单元结构(GRU)神经网络等建模方法,ELM算法具有更好的预警能力,并且斜率趋势预警能够较早发现运行时异常变化,实现准确且及时的预警。 相似文献
10.
自愈合材料是受动物天然皮肤的启发,可识别损伤并自我修复的一种新兴材料。这类材料可应用于工程装备的表面或智能设备的基底,修复开裂与机械损伤,延长设备的工作寿命。而在极端环境(低温、水下、强酸、强碱等)下可以自主愈合的材料更具工业应用前景,但同样也是材料领域的难点。梳理了目前可在极端环境下实现自主愈合的本征型弹性体材料的研究情况。首先,深入总结了弹性体聚合物网络中动态共价键与超分子相互作用通过可逆断裂实现本征自愈合的机制,具体包括在自主愈合弹性体设计中应用最广的二硫键/二硒键、亚胺键、氢键和金属配位键;并梳理了弹性体在不同极端环境下自愈合的研究进展,主要介绍了它们的制备方法和自愈合性能。而后,总结了极端自愈合仿生材料在防护涂层、柔性电子、储能装置和密封元件等工程装备及智能设备领域的应用。最后,对该领域现存的挑战以及未来发展进行了分析。 相似文献