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1.
非平衡数据集的分类问题是机器学习领域的一个研究热点。针对非平衡数据集分类困难的问题,特别是由于非平衡分布引起的少数类识别能力低下的问题,提出了一种改进算法,AdaBoost-SVM-OBMS。该算法结合Boosting算法和基于错分样本产生新样本的过抽样技术。在新算法中,以支持向量机为元分类器,每次Boosting迭代中标记出错分的样本点,然后在错分样本点与其近邻间随机产生一定数量与错分样本同一类别的新样本点。新产生样本点加入原训练集中重新训练学习,以提高分类困难样本的识别能力。在AUC,F-value和G-mean 3个不同价格的评价指标下8个benchmark数据集上对AdaBoost-SVM-OBMS算法与AdaBoost-SVM算法和APLSC算法进行了对比实验,实验结果表明了AdaBoost-SVM-OBMS算法在非平衡数据集分类中的有效性。 相似文献
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3.
高效、清洁的氢能被认为是化石能源最有潜力的替代能源之一。制氢方法中电解水制氢是非常简便、且易于规模化的一种方法,但是电解水过程中存在制氢能耗增加、成本升高等问题,因此制备能耗低、具有稳定催化效率的催化剂成为能源领域的研究热点。层状双金属氢氧化物(LDHs)由于具有独特的二维层状结构,使其组成易于调节、结构易于调控,因此具有高效的电催化活性。但是,LDHs存在尺寸大、厚度高的问题,导致电催化剂的活性位点的数目受限、本征活性低和电导率低,最终会影响LDHs的电催化性能。主要论述了LDHs的结构和电解机理以及作为电解水催化剂的研究现状,对目前存在的问题以及解决方法进行了归纳,并对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
4.
海洋浮标作为一种现代化的海洋监测新技术在各海洋国家逐步被重视并发展起来。文章概述了海洋浮标技术的发展史以及在各主要海洋国家的使用情况;主要介绍了我国海洋浮标在中国科学院海洋观测研究网络建设的带领下,各沿海省市区近10a来在黄渤海、东海、南海海域、以及极地海域布设海洋浮标的情况,包括这些浮标的种类、用途、通信方式、海洋环境监测参数等信息;展现了我国海洋浮标的研制和应用正朝向采用高新技术、降低成本、提高可靠度、扩大功能、延长工作寿命、方便布放、面向专题领域、向多站位、高密度布放、和全覆盖海域监测方向的发展趋势。 相似文献
5.
通过炉双进双出磨的结构设计特点以及运行特性进行了分析,以期对双进双出磨制粉系统的运行和优化有所帮助。 相似文献
6.
齐鲁石化股份有限公司烯烃厂采用电渗析工艺深度处理循环水的排污水,使其回用到循环水作为补充水,减少排污量.经过一年多的运行,收到了良好的社会效益和经济效益. 相似文献
7.
由于循环流化床锅炉具有煤种适用范围广,效率高,污染低,节约能源等特征,因此,在化工企业,电力企业,食品企业等企业的应用越来越广泛。但是在锅炉运行过程中存在的落煤管堵塞,冲刷腐蚀,送煤风位置安装不合理等问题使得锅炉的效率受到很大影响。对锅炉给煤系统落煤管冲刷腐蚀及堵塞问题进行了深入剖析,并提出了改造的措施;对锅炉给煤系统送煤风存在的不足进行了探讨,提出了相应的改造措施。为锅炉的高效稳定运行提供了借鉴。 相似文献
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