公开(公告)号：CN118072939A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410193555.6

申请日：2024-02-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 王国强 ,  程慕爽 ,  刘奕彤 ,  殷志祥

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及机器学习的技术领域，公开了一种基于改进Stacking框架的乳腺癌诊断方法，构建改进Stacking集成分类器，采用K折交叉验证对改进Stacking集成分类器中初级学习器的各个基学习器进行训练，计算各个基学习器的输出值和总体AUC值，再基于各个基学习器的总体AUC值计算对应基学习器的权重，以此对对应基学习器的输出值进行加权处理，最后以各个基学习器加权处理后的输出值作为训练集对改进Stacking集成分类器中次级学习器的元学习器进行训练，以完成整个Stacking集成分类器的训练；利用训练好的改进Stacking集成分类器对乳腺细胞数据进行分类识别，输出识别结果。

公开(公告)号：CN117932378A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311752024.8

申请日：2023-12-19

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 王国强 ,  刘奕彤 ,  代智勇 ,  殷志祥 ,  刘思宇

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/243 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明公开了一种基于特征筛选和自适应参数聚类的工业设备故障预测方法，以运行状态变量表征设备运行的正常状态或者故障状态，采集运行状态变量和影响运行状态变量的多个特征变量的历史数据，利用距离相关系数和主成分分析方法对所有的特征变量进行筛选，获取对运行状态变量影响度高的特征变量；利用自适应参数聚类模型对筛选出特征变量对应的历史数据分别进行分类，并结合专家系统，划分异常簇和正常簇，再以此分类结果，更新运行状态变量对应的历史数据；以运行状态变量更新后的历史数据、筛选出特征变量对应异常簇和正常簇的历史数据对随机森林模型进行训练，并利用训练好的随机森林模型对新的设备运行数据进行故障预测。