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1.
2.
大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.  相似文献   
3.
为提高航天软件测试的效率和质量,针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点,提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发,提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方法,利用最近邻分类器和数据引力模型,对训练数据的分布特征进行修正,提高训练数据与目标数据的相似性;为提高模型的泛化能力以适应目标数据的多样性,提出在训练数据中加入少量目标数据用于模型训练。将该方法在实际工程中进行应用,实验结果表明,与已有软件缺陷预测方法相比,该方法在保持较低误报率(不高于0.3)的情况下可有效提高召回率(接近0.6),整体可信度得到有效增强(G- measure超过0.6),方法稳定度高,泛化能力较强;本方法在实际工程中对测试规模影响可控,测试效率得到提高。  相似文献   
4.
现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测,无法对不相关的操作进行判断。针对该问题,提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先,计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数(MFCC)统计矩特征;然后通过多个二分类器对特征进行训练,并组合投票得到多分类器;最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明,归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率,且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中,检测率仍能保持在96%以上。  相似文献   
5.
孙占朋  梁龙龙  刘春雨  于新奇  杨光 《化工进展》2020,39(10):3909-3915
利用热力学第二定律中的熵产理论对涡流空气分级机各不可逆因素引起的熵产进行分析,通过粉料分级试验对其分级性能进行验证,获得了黏性熵产、湍流熵产和壁面熵产分布特点及操作参数对熵产和分级精度的影响规律。熵产分析结果表明,涡流空气分级机内湍流熵产和壁面熵产占总熵产的比例高达56.41%和43.11%,湍流熵产主要产生于转笼叶片间和转笼内部,进风口和细粉出口壁面剪切引起较大壁面熵产;此外,转笼转速和进口风速变化分别仅对转笼区域和切向进风口区域内气流运动熵产影响较大,进口风速-转笼转速处于8.6m/s、 800r/min和18m/s、1200r/min操作工况附近时,涡流空气分级机内总熵产/总能变化率较小,分级流场稳定性较高,对粗、细颗粒分离有利,该工况下分级机的粉料分级试验效果较好,说明熵产理论可用于涡流分级机内流动分析及其操作参数的优化匹配。  相似文献   
6.
进料位置与风速对旋风分级器颗粒分级效果的影响   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
孙占朋  孙国刚  独岩 《化工学报》2018,69(4):1324-1331
根据旋风分级器内气流速度分布特点进行了进料区域划分,运用非稳态离散相模型和分级实验对比了3个代表性进料位置对颗粒运动轨迹及分级精度的影响,分析了1 μm和10 μm颗粒在不同区域内的受力情况。结果表明,边壁区域进料造成粗组分中细粉夹带现象严重,分级精度差;中部进料区域内流场强度大,粗颗粒受离心力强,细颗粒受轴向气流曳力大,有利于减少颗粒在分级区的停留时间,实现粗、细颗粒的快速分级,对改善分级精度有利;中心位置进料延长了粗颗粒的分级运动路程,增加了粗组分跑损的概率,模拟计算15 μm的粗颗粒进入细组分的质量分数达到11.7%。经实验验证,入口气速在10~22 m·s-1,中部区域进料时分级后粗、细组分粒度分布曲线重合区面积最小,分级粒径比率值平均提高了25.3%,研究结果为离心气流分级设备的进料位置设计提供了一定的指导。  相似文献   
7.
We present a novel method for real‐time automatic license plate detection in high‐resolution videos. Although there have been extensive studies of license plate detection since the 1970s, the suggested approaches resulting from such studies have difficulties in processing high‐resolution imagery in real‐time. Herein, we propose a novel cascade structure, the fastest classifier available, by rejecting false positives most efficiently. Furthermore, we train the classifier using the core patterns of various types of license plates, improving both the computation load and the accuracy of license plate detection. To show its superiority, our approach is compared with other state‐of‐the‐art approaches. In addition, we collected 20,000 images including license plates from real traffic scenes for comprehensive experiments. The results show that our proposed approach significantly reduces the computational load in comparison to the other state‐of‐the‐art approaches, with comparable performance accuracy.  相似文献   
8.
代码异味是由糟糕的代码或设计问题引起的一种软件特征,严重影响了软件系统的可靠性和可维护性.在软件系统中,一段代码元素可能同时受到多种代码异味的影响,使得软件质量明显下降.多标签分类适用该情况,将高共现的多个代码异味置于同一标签组,可以更好地考虑代码异味的相关性,但现有的多标签代码异味检测方法未考虑同一段代码元素中多种代码异味检测顺序的影响.对此,提出了一种基于排序损失的集成分类器链(ensemble of classifier chains,ECC)多标签代码异味检测方法,该方法选择随机森林作为基础分类器并采取多次迭代ECC的方式,以排序损失最小化为目标,选择一个较优的标签序列集,优化代码异味检测顺序问题,模拟其生成机理,检测一段代码元素是否同时存在长方法长参数列表、复杂类消息链或消息链过大类这3组代码异味.实验采用9个评价指标,结果表明所提出的检测方法优于现有的多标签代码异味检测方法,F1平均值达97.16%.  相似文献   
9.
最小二乘双支持向量机算法(LSTSVM)具有训练样本速度快、二分类效率高的特点,在电力系统电力变压器故障诊断中占有独特优势。单一的智能算法诊断自己片面,很难全面进行故障诊断,因此多采用复合智能算法。在LS-TSVM模型基础上引入蚁群算法,利用蚁群算法强大的搜索能力进行寻优计算,结合二叉树构建的LS-TSVM模型可对变压器故障进行全面诊断。通过实际的算例进行仿真,结果表明,混合智能故障诊断方法不仅准确率高,准确度也比传统ANN模型有所提高,证明了该算法模型的有效性和实用性。  相似文献   
10.
Clinical narratives such as progress summaries, lab reports, surgical reports, and other narrative texts contain key biomarkers about a patient's health. Evidence-based preventive medicine needs accurate semantic and sentiment analysis to extract and classify medical features as the input to appropriate machine learning classifiers. However, the traditional approach of using single classifiers is limited by the need for dimensionality reduction techniques, statistical feature correlation, a faster learning rate, and the lack of consideration of the semantic relations among features. Hence, extracting semantic and sentiment-based features from clinical text and combining multiple classifiers to create an ensemble intelligent system overcomes many limitations and provides a more robust prediction outcome. The selection of an appropriate approach and its interparameter dependency becomes key for the success of the ensemble method. This paper proposes a hybrid knowledge and ensemble learning framework for prediction of venous thromboembolism (VTE) diagnosis consisting of the following components: a VTE ontology, semantic extraction and sentiment assessment of risk factor framework, and an ensemble classifier. Therefore, a component-based analysis approach was adopted for evaluation using a data set of 250 clinical narratives where knowledge and ensemble achieved the following results with and without semantic extraction and sentiment assessment of risk factor, respectively: a precision of 81.8% and 62.9%, a recall of 81.8% and 57.6%, an F measure of 81.8% and 53.8%, and a receiving operating characteristic of 80.1% and 58.5% in identifying cases of VTE.  相似文献   
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