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针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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侯日立 《兰州交通大学学报》1997,16(2):17-20
根据乱向短纤维增强复合材料纤维在基体中随机取向分布的特点,提出了一种新的球体细观力学模型。同时,对两种及两种以上纤维混合增强的力学模型进行了探讨。 相似文献
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用形态学方法对海图信息进行压缩和恢复,然后用游程编码对骨架进行编码和解码,达到用最少的空间存储最多的信息。 相似文献
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船舶数据处理系统是新型水上交通管理系统的重要组成部分,在现代化水上交通管理系统中起着越来越重要的作用,本文提出了江河航道型船舶数据处理系统的方案,并着重阐述了其实现的方法。 相似文献
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