所以,整个多粒度扫描过程就是:先输入一个完整的P维样本,然后通过一个长度为k的采样窗口进行滑动采样,得到S = (P - K)/1+1 个k维特征子样本向量,接着每个子样本都用于完全随机森林和普通随机森林的训练并在每个森林都获得一个长度为C的概率向量,这样每个森林会产生长度为S*C的表征向量(就是经过随机森林转换并拼接的概率向量),
为提高深度森林算法中级联森林阶段的预测效果,深度森林算法设置了多粒度扫描阶段来对样本特征进行提取,尽可能挖掘序列数据特征的顺序关系。 深度森林算法通过设置级联森林阶段,以体现其深度学习的过程。级联森林阶段的每一级都由多个不同类型的森林模型组成。深度森林算法利用级联森林阶段对数据特性逐层进行处理,加强了算法...
gcForest(多粒度级联森林)是一种深度森林结构。近年来,深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。关于深度神经网络,我们可以把它简单的理解为多层非线性函数的堆叠,当我们人工很难或者不想去寻找两个目标之间的非线性映射关系,我们就多堆叠几层,让机器自己去学习它们之间的关系,这就是深度学习最初的想法。既...
gcForest(多粒度级联森林)是一种深度森林结构。近年来,深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。关于深度神经网络,我们可以把它简单的理解为多层非线性函数的堆叠,当我们人工很难或者不想去寻找两个目标之间的非线性映射关系,我们就多堆叠几层,让机器自己去学习它们之间的关系,这就是深度学习最初的想法。既...
基于此,本文提出了一种多粒度级联森林优化算法的网络入侵检测模型,对源数据进行归一化预处理,避免奇异值特征在计算过程种造成误差,然后通过Fisher Score法对特征进行排序选择,从而获得特征子集,将特征子集作为特征数据传输给卷积层,利用卷积计算特性对其特征进行深度挖掘,将挖掘信息通过级联层森林对其分类,进而有效识别复杂多...
为解决上述无线传感器网络中链路质量评估方法存在的问题,本发明提供了一种采用多粒度级联森林(gcforest,multi-grainedcascadeforest)评估链路质量的方法,以提高链路质量评估准确性和稳定性。 一种采用gcforest的链路质量评估方法,首先获取实验场景下的样本数据,使用步长和中心点优化(inck,increasingk-medoids)聚类算法对链路质...
2024 基于信息融合和多粒度级联森林模型的挖掘机 作业阶段智能识别 苏德赢,王少杰,卜祥建,饶红艳,侯亮 (厦门大学 萨本栋微米纳米科学技术研究院,福建 厦门 361102) 摘要:为了解决挖掘机作业阶段识别方法可靠性较低的问题,提出了一种基于信息融合和多粒度级联森林模型 (information fusion and multi-granularity cascade ...
摘要 孤立森林算法是基于隔离机制的异常检测算法,存在与轴平行的局部异常点无法检测、对高维数据异常点缺乏敏感性和稳定性等问题。针对这些问题,提出了基于随机超平面的隔离机制和多粒度扫描机制,随机超平面使用多个维度的线性组合简化数据...展开更多 The isolation-based anomaly detector,isolation forest has two ...
2.根据权利要求1所述一种基于多粒度级联森林网络的云图分类方法,其特征在于:步骤一的多粒度级联森林网络模型采用三种粒度扫描窗口[W×W×3]、[W×W×3]、[W×W×3],每一种粒度扫描窗口对已标注的样本(X ,Y)进行特征提取,用W×W尺寸的粒度扫i i j j描窗口在N×N大小的图片上以步长为1滑动,从相同大小...
该研究将合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)和多粒度级联森林(multi-Grained Cascade Forest,gcForest)运用于泥石流易发性评价,以提高泥石流易发性评价精度。 方法: 以泥石流多发地东川区为例,在解译泥石流点的基础...