基于GAN模型与随机森林算法的保护系统智能状态评价与预警

为提高继电保护系统状态评价的准确性,提出一种基于GAN模型与随机森林算法的智能状态评价方法.首先,结合现场情况与专家意见,建立系统状态指标集,并针对继保设备状态数据不平衡的问题,提出基于生成对抗网络的状态数据生成方法;然后,建立基于随机森林的继保系统综合评价模型;最后,结合设备的历次状态评价结果,给出设备的健康指数变化...     

地方工科院校学业预警存在的问题及对策研究

地方工科院校开展学业预警,既是地方高校学生学习管理的通常性做法,也因工科院校的特殊性而显得尤为重要。当前,地方工科院校的学业预警还存在理念定位偏差、内涵方式窄化、参与主体单一、保障措施不力等问题。地方工科院校未来的学业预警改革,应确立"治未病"的预警理念,应通过分层分类推动学业预警管理的完善,应充分调动利益相关者的全方位深入参与,应充分利用各方面资源建立预警保障联动机制。     

基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断

提出一种基于Db6小波函数和随机森林算法相结合的电力电子故障诊断新方法.介绍应用Db6小波进行波形分解和提取故障特征量的方法与步骤,阐述随机森林算法决策树的生长和投票过程,应用随机森林算法设计出故障分类器,并将其应用于12脉波可控整流电路的故障识别.诊断结果表明,所提方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力.在加入5...     

基于课程关联性的高校学业预警体系构建研究

以高等教育大众化为背景,分析了学业预警工作的必要性,并从预警机制、帮扶机制、信息管理机制、参与机制等角度系统地剖析了当前学业预警存在的问题。通过引入课程关联度数学模型,将定量的课程关联规则应用于学业预警中,开发了学业预警信息管理平台,探索实践了一种大学生学业预警机制,实现了高校学生学业预警工作的全过程管理和动态监控。从预警学生的学习情况反映出该方法具有良好的帮扶效果,有助于实现学困生的成长成才。     

基于相关鉴别分析和随机森林的人脸识别方法

本文研究了人脸识别应用中的"维数灾难"问题。针对经典欧式距离不能较好刻画高维空间中样本间相似性特征,我们引入了相关系数鉴别分析方法,在高维空间中,基于相关系数提取鉴别特征,实现了人脸样本的维数约简。本文实验结果表明,该方法在小规模及大规模数据集上均具有较好的性能。     

大学生挫折心理的成因分析及对策

大学是人生发展的重要时期,是大学生世界观、人生观和价值观形成的关键时期。大学生在面临学习、经济、情感、人际和就业等方面的压力和困惑时常常体验到挫折。本文就大学生挫折心理的概念、类型和成因,以及提高大学生应对挫折能力的对策进行了分析和研究,以期为培养大学生优良的意志品质和心理素质,促进大学生健康成长全面成才提供理论依据。     

基于随机森林算法的中短期用电量预测

传统电力预测模型不能很好地将多种影响因素纳入考虑,也无法对关联因素进行筛选。针对该类问题,该文将信息论中的互信息及人工智能随机森林算法引入中短期用电量预测中。互信息可以根据多种变量与用电量间的平均互信息值大小辨识出关联性高的因素,不同产业可能高关联于不同变量。考虑不同关联因素,采用随机森林算法对不同产业进行针对性预测建模。以江苏省的用电量数据作为实际算例,并将上述方法与未采用互信息的方法以及未针对性分产业建模进行对比。仿真结果表明,上述方法具有科学性和有效性,且有较高的预测精度。     

基于随机森林的用电行为分析

长期以来窃电问题一直困扰着电力企业,它不仅损害了供电企业的合法权益,扰乱了正常的供用电秩序,而且给安全用电带来了威胁.通过机器学习算法,对电力用电数据进行分析处理,可以预测用户是否存在窃电行为.基于电力数据中用户用电量提取相关特征,结合随机森林算法,提出了一种预测用户是否具有窃电行为的方法.对比多组实验数据,调节特征数量以及算法参数,以提高预测准确率和预测速度.     

大学生热点难点问题成因分析及对策

当代大学生思想多变、个性突出,在他们中间存在着各种复杂的热点难点问题,急需高校思想政治教育工作者们高度重视和认真思考。     

高职院校学业预警机制的实践探索

高职院校构建学分制下的学业预警机制,可以促使学校相关职能部门协同家长形成共力,适时引导和及时干预预警学生的学习状况,使学生从危机中得到警示,督促学生按照专业培养目标和培养方案的要求顺利完成学业,提高学校的人才培养教育质量。     

和谐社会背景下高校突发事件成因分析及对策研究

高校的稳定与和谐发展是构建社会主义和谐社会的重要组成部分。随着改革开放的不断深入和经济文化等领域的变革,高校的内外部环境发生了重大变化,突发事件频繁发生。因此,在和谐社会背景下妥善处置高校突发事件已成为当务之急。本文就高校突发事件的成因及应对措施进行了探讨。     

基于云计算的高校学生学业预警技术研究

基于公有云以及微信小程序平台开发了一套云计算的高校学生学业预警系统.首先设计了云计算模式下的学业预警系统架构,阐述了网络端-管-云的信息交互关系.在预测算法方面,综合采用了LightGBM梯度提升算法和统计学诊断算法优化设计了LightGBM的参数.然后,通过数据增强方法并利用真实数据集开展毕业状态分类的实验分析和预警系统测试.结果 表明,该技术的分类精度和计算效果高,且高等数学与毕业设计课程对毕业状态的影响度最高.目前,学生通过手机端就能提交成绩信息,也能够立即获得预警结果.     

基于随机森林的图书馆集成信息检索方法

为了全面提升图书馆集成信息检索方法的综合性能,结合随机森林算法,提出一种基于随机森林的图书馆集成信息检索方法。在建立随机森林底层分类器的过程中加入贝叶斯多项式,利用算法中携带的数据提出一种基于二维权重分布的投票机制,根据投票结果进行图书馆集成信息检索。仿真实验结果表明,所提方法能够有效提升检索效率和检索结果准确率,获取满意的图书馆集成信息检索结果。     

学分制大类培养模式下高校学生学业预警制度的探究

学分制的建立对于提高学生学习的自主性有着非常重要的作用,但是从目前来看,学分制的推行也使得一部分学生由于自我管理能力不强而导致学业出现问题。研究高校学生学业预警制度的基本内涵以及预警制度存在的作用及其必要性,在此基础上,文章对学业预警制度的接线标准以及等级划分做了探究,随后对学业预警的工作程序做了研究,最后分析了学业预警制度的运行保障措施。希望本研究为高校建立起学业预警制度,减少"掉队"学生作出一定的贡献。     

基于属性相容性的随机森林算法

针对基分类器算法偏向选择多值属性以及大量对数运算引起运算复杂的问题,提出一种基于属性相容性的随机森林算法。引入粗糙集中的属性相容性,计算各个条件属性的相容度,利用宽相容度辅助严相容度构建分割属性的划分规则,重建基分类器的信息增益或信息增益率表达式。实验结果表明,改进算法在保持对数据量较多时有较高分类准确率前提下,对数据量较少时的分类准确率有显著提升,且降低了运算复杂度。     

基于优化的随机森林心脏病预测算法

为适应优化算法的模型,用K近邻方法对数据进行预处理,提出了KNN-RF模型.对数据集用K近邻进行缺失补充,并进行归一化等预处理操作,以随机森林算法为基础,并采用交叉检验和网格搜索寻找最佳参数.在比较流行的UCI心脏病数据集和克利夫兰医学中心公开数据集分别进行实验,建立了心脏病预测模型,用于辅助医生对患者是否患有心脏病进...     

基于随机森林的流量分类方法

网络流量识别在提高网络管理能力和保护网络安全方面有着重要作用。传统的基于端口识别和深度包检测的方法由于无法应对端口随机化、数据加密等原因,识别效率大大降低。近年来,出现了基于流统计特征的识别方法。然而,已有的基于流统计特征的识别方法大多使用单个分类器进行流量识别,存在着精度提高难、环境依赖强等局限性。针对这一问题,提出一种基于随机森林的流量分类方法,基于多分类器集成的思想,采用由多个决策树集成、由随机向量决定决策树构造方式的随机森林,实现对网络流量的分类。实验分析结果表明,所提出方法的分类性能优于常见的基于C4.5和Naive Bayes的流量分类方法。