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公开(公告)号：CN117436031B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311493590.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法，该方法首先利用传感器，收集多组煤矿采掘数据，构建数据集，并划分训练集和测试集。其次将训练集按照输出值的大小排序，划分为K个子数据集并且使用机器学习方法构建K个子模型，并计算测试数据和子模型之间的匹配度和平均匹配度。然后根据计算得到的平均匹配度，计算子模型权重。最后融合子模型产生的多个子输出，并作为预测结果输出。本发明能够更加准确对煤矿开采工程进行安全评估，可以提高模型的预测精度和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117436031A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311493590.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法，该方法首先利用传感器，收集多组煤矿采掘数据，构建数据集，并划分训练集和测试集。其次将训练集按照输出值的大小排序，划分为K个子数据集并且使用机器学习方法构建K个子模型，并计算测试数据和子模型之间的匹配度和平均匹配度。然后根据计算得到的平均匹配度，计算子模型权重。最后融合子模型产生的多个子输出，并作为预测结果输出。本发明能够更加准确对煤矿开采工程进行安全评估，可以提高模型的预测精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118333161B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410753342.4
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群竞争多目标优化置信规则库的优化方法，该方法首先采集地铁隧道施工数据，构建初始置信规则库模型，进行置信规则库参数编码，对差分进化算法、遗传算法、粒子群算法三种智能优化算法的参数进行设置。其次将编码结果作为智能优化算法初始子种群的个体，进行独立进化，产生下一代新种群。然后计算新种群中个体的适应度值，进行选择操作，将初始种群中的个体替换为选择后的个体。最后三种智能优化算法，每隔N代进入竞争型分配机制，进行种群个体数量的重新划分，得到最优的置信规则库参数。本发明通过将智能优化算法组合使用，提高搜索效率和准确性，节省时间成本。
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公开(公告)号：CN118333161A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410753342.4
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群竞争多目标优化置信规则库的优化方法，该方法首先采集地铁隧道施工数据，构建初始置信规则库模型，进行置信规则库参数编码，对差分进化算法、遗传算法、粒子群算法三种智能优化算法的参数进行设置。其次将编码结果作为智能优化算法初始子种群的个体，进行独立进化，产生下一代新种群。然后计算新种群中个体的适应度值，进行选择操作，将初始种群中的个体替换为选择后的个体。最后三种智能优化算法，每隔N代进入竞争型分配机制，进行种群个体数量的重新划分，得到最优的置信规则库参数。本发明通过将智能优化算法组合使用，提高搜索效率和准确性，节省时间成本。
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公开(公告)号：CN119577481A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510138542.3
申请日：2025-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06N3/0895 , G06Q10/0637
Abstract: 本发明公开了一种弱监督下面向无标签数据的无人机系统能力评估方法，该方法首先对含有P组初始无标签的无人机能力评估数据的数据集进行聚类，生成S个聚类，并分配初始标签。其次针对分配初始标签的第p组数据，计算该组数据的标签匹配度，判断初始标签是否正确，得到标签对应的无人机系统能力评估结果。最后当无人机能力评估数据的真实标签已知，用得到的标签验证准确性。本发明具有更好的准确性和鲁棒性，能够灵活地适应不同的数据情况，提升无人装备能力评估精度。
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公开(公告)号：CN118133218A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311521769.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于集合运算的兼容多模型输出融合方法，该方法包括以下步骤：(1)划分数据集。将数据按照4:1随机划分为训练集DT和测试集DV；(2)构建子模型。选取两种以上机器学习方法，用训练数据集DT来构建S个子模型；(3)计算权重。根据模型的精度和数据与模型的相似度计算权重；(4)多模型输出融合及验证。根据步骤(3)计算出的权重以及各个模型的精度，对多模型的输出进行融合，并在测试集上验证，该方法高度兼容，因为所提出的方法适用于任何基线方法、不同的焦点数据百分比，甚至不需要模型准确性。
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