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基于重要性评分的多级随机森林网络语音情感识别 被引量:3
1
作者 叶吉祥 涂晴宇 陈沅涛 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第3期77-83,共7页
在源数据不充分或不平衡的情况下,深度学习方法在小样本集上难以取得令人满意的语音情感识别效果。因此,本研究构造了一种三层随机森林情感识别网络,在每一层都单独剥离易于区分的情感类别,并通过重要性评分方法,为每一层网络都构造一... 在源数据不充分或不平衡的情况下,深度学习方法在小样本集上难以取得令人满意的语音情感识别效果。因此,本研究构造了一种三层随机森林情感识别网络,在每一层都单独剥离易于区分的情感类别,并通过重要性评分方法,为每一层网络都构造一个识别特定类别的特征集,该特征集的每一个特征都依据贡献度大小得到赋权,以确保对分类贡献越多的特征因子对结果影响越大。本研究构建的多级情感识别网络,在小样本集语音情感识别的整体识别率上,较单层随机森林网络和支持向量机分别提高了5%和7%,较流行的深度学习方法卷积神经网络提高了12%。实验结果和理论分析表明:基于重要性评分的多级随机森林网络相较于其他方法,在源数据样本量较少和部分不平衡的情况下,有更高的识别准确率,具有语音情感识别方向的实际应用意义。 展开更多
关键词 随机森林 多级网络 重要性评分 特征赋权 情感差异 交叉验证
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基于变量重要性评分-随机森林的溶解氧预测模型——以深圳湾为例 被引量:7
2
作者 杨明悦 毛献忠 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3876-3881,共6页
运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧(DO)实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1... 运用Pearson相关性分析,变量重要性评分和随机森林方法构建了溶解氧(DO)实时预测模型,并以深圳湾为例采用浮标资料预测1,3,6和12h的溶解氧.模型预测结果表明,模型最优的输入条件为pH值,水温,叶绿素a,氧化还原电位和蓝绿藻5个水质指标,1h预报的相关系数在0.9以上,6h预报结果一定程度上可以满足工程要求,但对低溶解氧事件的预报必须在3h以内. 展开更多
关键词 溶解氧 预测模型 变量重要性评分 随机森林
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两种早期预警评分系统对急性冠状动脉综合征患者发生心搏骤停的预测效果分析
3
作者 李春萍 曾艳 +2 位作者 蔡少青 杨露 刘元税 《护理管理杂志》 CSCD 2024年第5期387-391,共5页
目的探讨两种早期预警评分系统对急性冠状动脉综合征患者发生心搏骤停的预测效果。方法采取回顾性病例-对照研究,便利选取2018年12月至2022年12月因急性冠状动脉综合征入某医院急诊科进行治疗的300例患者作为研究对象,按入院24 h后是否... 目的探讨两种早期预警评分系统对急性冠状动脉综合征患者发生心搏骤停的预测效果。方法采取回顾性病例-对照研究,便利选取2018年12月至2022年12月因急性冠状动脉综合征入某医院急诊科进行治疗的300例患者作为研究对象,按入院24 h后是否发生心搏骤停分为病例组(158例)和对照组(142例)。病例组收集患者在心搏骤停发生前30 min、1 h、2 h、4 h、8 h、16 h、24 h的生命体征,并带入改良早期预警评分量表和重要性早期预警评分量表;对照组随机选择24 h内具有完整资料的时间点与病例组相对应,收集内容及方法同病例组。结果病例组患者心搏骤停前30 min至24 h各个时间点,两个量表评分均明显高于对照组(P<0.05)。心搏骤停前8 h,改良早期预警评分的ROC曲线下面积为0.642,具有较低的预测效能,重要性早期预警评分的ROC曲线下面积为0.783,预测效能中等。心搏骤停发生前的8 h内,重要性早期预警评分的ROC曲线下面积均>0.7,且各值比较差异均无统计学意义(P>0.05)。重要性早期预警评分对各种类型的急性冠状动脉综合征患者发生心搏骤停的ROC曲线下面积均>0.7。结论重要性早期预警评分比改良早期预警评分具有更高的预测效能,能够提前8 h预测心搏骤停的发生,且对各种类型的急性冠状动脉综合征患者均有良好的预测效果,建议临床推广应用。 展开更多
关键词 早期预警评分 改良早期预警评分 重要性早期预警评分 急性冠状动脉综合征 心搏骤停 预测效能
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重要性早期预警评分预测急性冠脉综合征住院患者心脏骤停效果评价 被引量:7
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作者 吴婷婷 刘培昌 +3 位作者 李红 穆艳 陈媛 肖丽萍 《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2018年第19期38-41,共4页
目的探讨重要性早期预警评分(ViEWS)对急性冠脉综合征(ACS)患者发生心脏骤停的预测效能。方法选取发生心脏骤停的164例ACS患者为病例组,未发生心脏骤停的521例ACS患者为对照组。统计心脏骤停发生前24h各时间点ViEWS得分,比较其差异及变... 目的探讨重要性早期预警评分(ViEWS)对急性冠脉综合征(ACS)患者发生心脏骤停的预测效能。方法选取发生心脏骤停的164例ACS患者为病例组,未发生心脏骤停的521例ACS患者为对照组。统计心脏骤停发生前24h各时间点ViEWS得分,比较其差异及变化趋势。结果病例组心脏骤停发生前24h、16h、8h、1h及30min ViEWS得分呈持续上升趋势,显著高于对照组(均P<0.01);病例组ViEWS危险分层越接近心脏骤停的发生,高危组所占比重越大(从9.8%增加至41.2%),对照组近70%患者一直处于低危组,两组比较,差异有统计学意义(均P<0.01)。结论 ViEWS评分可预测ACS患者心脏骤停的发生,对高危和低危患者的鉴别力较好。 展开更多
关键词 急性冠脉综合征 院内心脏骤停 重要性早期预警评分 工具效能评价
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融合多样频度与分布差异的Android恶意软件检测
5
作者 赵旭康 刘晓锋 徐洁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期390-395,共6页
为解决Android恶意软件检测中特征数量多且检测精度不足的问题,提出一种特征重要性的评分算法。改进词频与逆文本频率指数中对常见特征权重下降的不足,将权限、意图和接口3种类型的静态特征在良性与恶意数据集中表现出的多样频度与分布... 为解决Android恶意软件检测中特征数量多且检测精度不足的问题,提出一种特征重要性的评分算法。改进词频与逆文本频率指数中对常见特征权重下降的不足,将权限、意图和接口3种类型的静态特征在良性与恶意数据集中表现出的多样频度与分布差异相结合,根据得出的评分大小依次排名,筛选出更有区分度的关键特征。实验结果表明,将该方法筛选出的前150个关键特征与随机森林模型结合,达到的98.82%准确率优于同等条件下的其它算法,满足实际运用的需求。 展开更多
关键词 特征重要性评分 特征选择 机器学习 恶意软件检测 静态分析 随机森林 移动安全
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基于早期预警评分的急性胸痛患者发生心肺功能衰竭的最佳预测方法研究 被引量:3
6
作者 徐东升 李惠萍 +1 位作者 张小红 张国文 《护理管理杂志》 2022年第12期868-871,883,共5页
目的比较改良早期预警评分、重要性早期预警评分和国家早期预警评分对急性胸痛患者在急诊发生心肺功能衰竭的预测效能及分层能力。方法回顾性调查2020年3月至2021年6月在某三级甲等医院急诊科就诊的4598例急性胸痛患者,根据其是否发生... 目的比较改良早期预警评分、重要性早期预警评分和国家早期预警评分对急性胸痛患者在急诊发生心肺功能衰竭的预测效能及分层能力。方法回顾性调查2020年3月至2021年6月在某三级甲等医院急诊科就诊的4598例急性胸痛患者,根据其是否发生心肺功能衰竭分组,比较组间的改良早期预警评分、重要性早期预警评分和国家早期预警评分,采用受试者工作特征曲线下面积评价其预测效能。结果改良早期预警评分、重要性早期预警评分和国家早期预警评分预测心肺功能衰竭的AUC为0.747、0.866、0.863,其中重要性早期预警评分与国家早期预警评分未存在显著差异(P>0.05);最佳截断值分别为1.5、4.5、4.5,相应的灵敏度和特异度分别为0.709、0.835、0.777和0.697、0.758、0.815。结论重要性早期预警评分预测急性胸痛患者心肺功能衰竭风险的价值更高,其界值水平和高灵敏度特点对风险分层更为合理,有助于指导预检分诊和分级护理。 展开更多
关键词 急诊胸痛 改良早期预警评分 重要性早期预警评分 国家早期预警评分 心肺功能衰竭 预测效能
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三种早期预警评分系统对多发伤患者病情评估效果比较
7
作者 胡沿每 王明明 +2 位作者 刘丽萍 高丽琴 刘宁利 《当代护士(中旬刊)》 2022年第5期1-4,共4页
目的探讨三种早期预警评分系统对多发伤患者病情严重程度的评估效果差异。方法选取2019年2月—2020年9月我院急诊抢救室收治的195例多发伤患者为研究对象,采用创伤指数(trauma index,TI)评分将患者分为轻度创伤组、中度创伤组和重度创伤... 目的探讨三种早期预警评分系统对多发伤患者病情严重程度的评估效果差异。方法选取2019年2月—2020年9月我院急诊抢救室收治的195例多发伤患者为研究对象,采用创伤指数(trauma index,TI)评分将患者分为轻度创伤组、中度创伤组和重度创伤组,通过改良早期预警评分(modified early waring score,MEWS)、英国国家早期预警评分(UK national early warning score,NEWS)和重要性早期预警评分系统(vital pac early warning score,ViEWS)对患者进行病情评估,使用ROC曲线比较三种评分工具对患者病情变化的预测能力。结果轻度、中度和重度多发伤患者的MEWS、NEWS和ViEWS评分结果比较,差异有统计学意义(P<0.05),MEWS、NEWS和ViEWS的分值随患者病情加重而提高,其相关系数分别为0.774、0.653和0.782;在对中度创伤组患者的评估中,MEWS与NEWS的ROC曲线下面积(area under curve,AUC)比较,差异有统计学意义(Z=2.138,P<0.05),MEWS评分的AUC值(0.853)和约登指数(0.540)均为三者中最高;在对重度创伤组患者的评估中,NEWS与ViEWS、MEWS与NEWS以及三者AUC的比较,差异均有统计学意义(P<0.05),ViEWS评分的AUC值(0.984)和约登指数(0.908)均最大。结论三种早期预警评分系统之中,MEWS可更准确地反映中度创伤多发伤患者的病情,ViEWS可更准确地反映重度创伤多发伤患者的病情。 展开更多
关键词 多发伤 改良早期预警评分 英国国家早期预警评分 重要性早期预警评分 病情评价
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铁矿粉中全铁含量的SFIM-RFR高光谱预测模型 被引量:6
8
作者 高伟 杨可明 +2 位作者 李孟倩 李艳茹 韩倩倩 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2546-2551,共6页
铁矿是全球储量最高的金属矿产之一。全铁含量是评价铁矿石、铁矿粉品质的重要指标,在铁矿开采、矿石精选、矿粉冶炼等生产环节中有特殊意义。传统的铁矿粉全铁含量化学分析方法存在耗时久、操作复杂、污染严重等缺点,因此,探寻一种快... 铁矿是全球储量最高的金属矿产之一。全铁含量是评价铁矿石、铁矿粉品质的重要指标,在铁矿开采、矿石精选、矿粉冶炼等生产环节中有特殊意义。传统的铁矿粉全铁含量化学分析方法存在耗时久、操作复杂、污染严重等缺点,因此,探寻一种快速、有效、无污染的检测方法越来越成为矿山环境的研究热点。高光谱技术具有光谱分辨率高、曲线连续、无损伤、无污染、可对物质特征或成分进行精确探测等特点。使用铁矿粉高光谱数据,通过建立用于光谱特征筛选的光谱特征重要性评分(SFIM)指标,并结合随机森林回归(RFR)方法构建铁矿粉全铁含量预测的SFIM-RFR模型。以河北省阳原县三义庄铁矿为研究区,于2018年11月与2019年3月在研究区收集铁精粉、铁尾砂原料,分别制作第一批次的训练组和验证组铁矿粉试样以及第二批次的二次验证组铁矿粉试样,并使用ASD Field Spec4型光谱仪测量试样的光谱反射率;然后使用第一批次的训练组光谱数据训练SFIM-RFR模型,对第一批次的验证组样本的全铁含量进行预测,同时采用常规RFR、线性回归(LR)预测模型来对比分析铁矿粉样本全铁含量预测结果;最后使用二次验证组光谱数据检验多模型鲁棒性。结果表明:SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2018年11月采集的验证组样本全铁含量真实值的确定系数(R-Square)分别为0.991 8, 0.988 4和0.898 7,均方根误差(RMSE)分别为0.016 9, 0.020 1和0.059 6,多模型预测效果总体较好, SFIM-RFR模型预测结果误差最小,说明了SFIM-RFR模型用于预测铁矿粉中全铁含量的可行性和有效性,且SFIM-RFR模型预测效果优于常规的预测模型;SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2019年3月采集的二次验证组样本全铁含量真实值的R-square分别为0.976 8, 0.974 5和0.914 0, RMSE分别为0.034 6, 0.036 2和0.071 9,证明了SFIM-RFR模型的预测效果较为理想且鲁棒性很强。 展开更多
关键词 高光谱 铁矿粉全铁含量 预测模型 光谱特征重要性评分 随机森林回归
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基于LightGBM的水质预测模型研究与应用 被引量:2
9
作者 欧阳群文 《智能城市》 2022年第11期84-87,共4页
基于当前广州巩固治水成效、防止问题反弹、遏制河涌黑臭的治水形势,以广州河长管理信息系统中的数据为基础,通过数据预处理及其原始特征的分析,提取了数据特征工程。基于LightGBM算法,建立了一种水质预测新方法。对样本数据进行实例研... 基于当前广州巩固治水成效、防止问题反弹、遏制河涌黑臭的治水形势,以广州河长管理信息系统中的数据为基础,通过数据预处理及其原始特征的分析,提取了数据特征工程。基于LightGBM算法,建立了一种水质预测新方法。对样本数据进行实例研究,结果表明,在测试集上,模型准确率超过了53%,重点类别河涌劣Ⅴ类河涌的查准率达到了63.16%,查全率达到了68.57%,模型整体预测效果较好。此外,为分析数据类别对水质等级预测精度的影响程度,采用Gini Importance方法进行了变量重要性评估,发现河长巡河相关的指标对结果影响较大。研究可对河涌水质变化趋势进行研判,对河涌开展定向巡查与定向督导。 展开更多
关键词 水质预测模型 广州河长管理信息系统 LightGBM算法 Gini重要性评分
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控制混杂因素的基于随机森林方法评价
10
作者 梁君雅 赵杨 +3 位作者 段巍巍 何杰宇 魏永越 陈峰 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第6期844-849,共6页
目的在高维组学研究中,混杂因素常常影响着随机森林筛选出与研究结局相关联的变量的能力,因此控制混杂因素具有非常重要的作用。方法通过模拟试验和实例验证,我们比较了以下四种方法在筛选与研究结局相关联的变量中控制混杂因素的效果:... 目的在高维组学研究中,混杂因素常常影响着随机森林筛选出与研究结局相关联的变量的能力,因此控制混杂因素具有非常重要的作用。方法通过模拟试验和实例验证,我们比较了以下四种方法在筛选与研究结局相关联的变量中控制混杂因素的效果:随机森林(random forest,RF);Ranger法;加权Ranger,给予每个混杂因素以100%的权重;残差法,将去除混杂因素的因变量和自变量作为新的因变量和自变量纳入Ranger分析。研究采用危险因素在重要性评分排序中排在第一位的比例作为评价指标。结果基于大量的模拟试验,我们发现残差法和加权Ranger法有效提高了危险因素在重要性评分排序中排在第一位的比例。GWAS实例证实,在使用这两种方法校正混杂因素之后,危险因素的排序有所提前。结论校正混杂因素对于筛选与研究结局相关联的变量十分必要,且残差法在混杂因素校正上表现优于加权Ranger法,RF和Ranger几乎无混杂校正作用。 展开更多
关键词 混杂 随机森林 RANGER 加权 重要性评分
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中医湿证动物模型宏观评价工具的研制
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作者 黎创 徐鹏 +7 位作者 田瑞敏 曹肇睿 刘铭家 张蕾 卢钊宇 蓝涛华 王晓婉 毛炜 《中医杂志》 CSCD 北大核心 2024年第14期1449-1457,共9页
目的 构建中医湿证动物模型宏观评价工具,为中医湿证的实验研究提供依据。方法 明确中医湿证动物模型相关研究涉及的概念及其内涵,构建理论框架,建立中医湿证动物模型评价的维度。检索中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台、维普中文... 目的 构建中医湿证动物模型宏观评价工具,为中医湿证的实验研究提供依据。方法 明确中医湿证动物模型相关研究涉及的概念及其内涵,构建理论框架,建立中医湿证动物模型评价的维度。检索中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊全文数据库(VIP)及中国生物医学文献数据库建库至2023年6月30日纳入的动物实验类文献,构建湿证动物模型评价宏观条目池,筛选并提取核心条目进行因子分析、聚类分析。基于文献研究结果形成专家重要性评分问卷,分析各条目得分的重要程度分布、重要性均值、变异系数、肯德尔和谐系数,综合文献分析、专家重要性评分及专家具体意见,删除不能满足“重要性评分均值≥2.04”“变异系数≤30%”“文献评价中出现频率≥2%”三个条件中至少一个的条目,初步构建中医湿证动物模型宏观评价工具。结果 以神态形态、自主活动状态、体表特征、饮食、二便、舌象、运动行为学评估作为中医湿证动物模型宏观评价的7个维度。经过筛选共纳入文献348篇,形成包含72个条目的饱和条目池,筛选优化后获得38个核心条目,因子分析抽取16个公因子,进一步聚类分析成2类,分别命名为“湿从热化证”和“湿从寒化证”。专家重要性评分结果表明,肯德尔和谐系数为0.359 (P<0.05),提示专家整体意见趋于一致,协调程度高,结果可靠。其中,至少50%专家认为“非常重要”的条目为舌苔厚腻、肛周污秽、大便溏薄、懒动、大便不成形、神态萎靡6条,所有条目重要性评分均值的中位数为2.04 (1.73,2.37)分。变异系数范围为19.73%~53.38%。经过专家评价,最终形成了包含33个条目的中医湿证动物模型宏观评价工具及相应的评判湿证成模标准。结论 中医湿证动物模型宏观评价工具具有较强的科学性、可信度及可操作性,经实测数据考评其特性后可供湿证动物实验过程中评估使用。 展开更多
关键词 湿证 动物模型 模型评价工具 专家重要性评分
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MEWS、ViEWS和NEWS评分预测急性冠状动脉综合征心脏骤停效能 被引量:9
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作者 陈曦 李利平 +1 位作者 曹威 逄东 《中国临床研究》 CAS 2020年第2期171-174,共4页
目的探讨改良早期预警评分(MEWS)、重要性早期预警评分(ViEWS)及英国国家早期预警评分(NEWS)预测急性冠状动脉综合征(ACS)患者发生院内心脏骤停(IHCA)的能力,及其最佳预测时间点。方法选取2015年1月至2018年12月诊治入院24 h发生IHCA的... 目的探讨改良早期预警评分(MEWS)、重要性早期预警评分(ViEWS)及英国国家早期预警评分(NEWS)预测急性冠状动脉综合征(ACS)患者发生院内心脏骤停(IHCA)的能力,及其最佳预测时间点。方法选取2015年1月至2018年12月诊治入院24 h发生IHCA的172例ACS患者为IHCA组,以1∶3的比例分层随机选取未发生IHCA的ACS患者516例为非IHCA组。记录IHCA组IHCA前1、2、4、8、16 h及非IHCA组对应时间点临床资料,比较两组MEWS、ViEWS、NEWS评分;ROC曲线评估MEWS、ViEWS、NEWS系统预测IHCA发生的效能。结果IHCA组IHCA前1、2、4、8、16 h MEWS、ViEWS、NEWS评分均高于非IHCA组(P<0. 01)。IHCA前1、2、4、8、16 h,ViEWS评分预测IHCA发生的曲线下面积(AUC)均高于MEWS评分和NEWS评分,提示ViEWS评分预测IHCA发生的效能最强。IHCA前1、2、4 h,ViEWS评分预测IHCA的AUC分别为0. 81、0. 79、0. 78,均大于0. 7,提示预测效能中等。IHCA前1、2、4 h,ViEWS评分预测IHCA的AUC比较差异无统计学意义(P>0. 05)。结论与MEWS、NEWS系统相比,ViEWS可提前4 h较好预测ACS患者是否会发生IHCA。 展开更多
关键词 急性冠状动脉综合征 心脏骤停 改良早期预警评分 重要性早期预警评分 英国国家早期预警评分
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基于Group-Lasso天麻品质形成关键因子的分析 被引量:2
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作者 王红洁 王科 +1 位作者 余水祥 马云桐 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2023年第13期4278-4285,共8页
目的为提高人工种植天麻的质量,基于Group-Lasso变量筛选构建随机森林回归模型分析影响天麻品质形成的关键因子。方法基于Group-Lasso法,对2007—2022年天麻质量研究文献中天麻素含量及产地环境变量等数据进行变量筛选,并在筛选出的变... 目的为提高人工种植天麻的质量,基于Group-Lasso变量筛选构建随机森林回归模型分析影响天麻品质形成的关键因子。方法基于Group-Lasso法,对2007—2022年天麻质量研究文献中天麻素含量及产地环境变量等数据进行变量筛选,并在筛选出的变量基础上建立随机森林回归模型及计算变量重要性得分。结果最终选择了产区、生长状况、种质类型、产地气候类型、产地土壤类型、最热月均温、产地年降水量、产地年日照时数和无霜期9个变量,基于被选变量与天麻素含量建立随机森林回归模型,模型的均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别为0.1032和14.08%,特征重要性排序显示天麻素含量的最大影响因素是产地年降水量,其次是产地土壤类型、无霜期和产地年日照时数。结论随机森林回归模型有相对较低的误差和较高的预估精度,更适合用于对天麻种植环境的分析和天麻素含量的估算,为人工种植天麻提供参考。 展开更多
关键词 天麻 天麻素 Group-Lasso 变量筛选 随机森林回归 变量重要性评分
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