为了实现对齿轮故障类型的准确诊断,提出了一种基于RFECV-RF特征选择的W-SVM故障诊断分类算法.为避免特征冗余带来的偏差,采用RFECV-RF算法对特征变量进行重要度评估,与多个特征选择方法进行了对比.基于数据所具有的不均衡性,对SVM分类开展算法优化,引入了加权支持向量机(W-SVM),使用网格搜索进行超参数优化,将改进的特征提
人物简介: 一、何成周担任职务:何成周目前担任信宜市水口镇成周肉档法定代表人;二、何成周投资情况:目前何成周投资信宜市水口镇成周肉档最终收益股份为0%;老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图 更新时间:2025-05-27...
首先利用RF-RFECV方法对混合运行数据进行K折交叉验证学习与重要性排序,抽取并重构故障特征信息;将预处理后的数据作为输入样本,利用PSO与序列最小优化算法(SMO)搜索超参数得到最佳SVM分类器,实现故障诊断.应用于田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程的仿真实验结果表明:RF-RFECV与PSO-SVM融合故障诊断方法泛化能力强,...
We employ a combination of Random Forest and Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV-RF) for optimal feature selection. Using these features, we build classification models with several Machine Learning algorithms, including AdaBoost, Logistic Regression (L...
RF-RFECV海洋溢油特征优选极化SAR海洋溢油给生态系统和环境带来了严重的损害, 及时准确地探测海洋表面的溢油对维护海洋生态平衡和保护环境具有至关重要的意义.目前, 在溢油检测方面, 溢油特征选择方法人为主观性强,特征利用效率低,较少涉及多种不同特征组合的应用.为此, 提出一种基于 RF-RFECV海洋溢油特征智能优选...
RF-RFECVStacking模型脑卒中机器学习脑卒中具有发病率高,死亡率高和致残率高的特点,提早发现和治疗显得至关重要.在脑卒中预测方法中,机器学习相对于其他方法具有更好的表现.针对传统的单一机器学习模型在预测的精度或稳定性上都存在局限性的问题,提出了一种基于RF-RFECV和Stacking集成学习的脑卒中预测方法.通过实验证明...