中央高校基本科研业务费专项资金(2010121065)
- 作品数：3 被引量：59H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于随机森林的建筑结构损伤识别方法被引量：13
- 2012年
- 针对利用分类器对建筑结构进行损伤识别的问题,引入一种新的组合分类器算法——随机森林,提出基于小波包分解和随机森林的结构损伤识别方法。首先,采用小波包对结构在不同损伤程度和位置上的振动加速度信号进行分解,得到各个频带上的总能量;然后,利用各频带上能量值存在着差异性作为输入到分类器的特征向量;最后,训练随机森林模型并对建筑结构的损伤位置和损伤程度进行识别。应用该方法对一座8层剪切型钢框架结构进行损伤判别,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,结果表明该方法具有较好的识别精度与稳定性。
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- 关键词：损伤识别小波包分解
- 基于随机森林的潜在k近邻算法及其在基因表达数据分类中的应用被引量：42
- 2012年
- 随机森林被广泛应用于包括癌症诊断在内的生物信息学领域.从自适应k近邻的角度分析了随机森林的分类机理,分析其存在的信息损失,据此提出一种新的投票机制,称为基于随机森林的潜在k近邻算法RF-PN,能够充分利用决策树上的OOB样本信息,显著改善随机森林的分类性能.6个癌症基因表达数据集上的对比实验表明,RF-PN的分类准确率优于原算法.
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- 关键词：基因表达数据
- 一种基于支持向量机的结构损伤识别方法被引量：6
- 2013年
- 提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine,SVM)的结构损伤识别方法,计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解,得到各个频带上的总能量;利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量,训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别,实验通过对比其他基于SVM的方法,结果表明该方法具有较好的识别精度.
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- 关键词：损伤识别互相关函数小波包分解支持向量机
