田蕊
- 作品数：6 被引量：38H指数：3
- 供职机构：北京工商大学更多>>
- 发文基金：北京市委组织部优秀人才培养资助项目北京市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学交通运输工程更多>>
- 非平衡样本分类的集成迁移学习方法
- 一种非平衡样本分类的集成迁移学习方法：在初始化时，将正负样本赋予不同的权重，保证占总样本比例小但信息量大的负样本初始权重大。每轮训练过程中按比例抽取部分样本作为训练子集进行训练，训练结束后，从若干个简单分类器中选择误差最...
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- 非平衡集成迁移学习模型及其在桥梁结构健康监测中的应用被引量：4
- 2013年
- 在桥梁结构健康监测与状态评估过程中所获得的桥梁结构数据库常存在间断性异常或缺损,且不同样本分类数据不均匀,难以在信息缺失、数据分布失衡的情况下完成对桥梁结构健康的监测与状态评估.针对这一问题,在改进相似性度量函数的SOM聚类算法和非平衡集成迁移学习算法的基础上,提出了一种改进的迁移学习模型.通过对实际监测数据的分析,该迁移学习模型的分类精度随着目标数据集所占比例的不断增加而提高,验证了该模型的有效性和科学性.
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- 关键词：SOM算法桥梁结构健康监测
- 基于RIA的桥梁结构健康监测状态评估系统被引量：3
- 2011年
- 针对在役大型桥梁承载、负荷压力不断加大带来的结构安全隐患,结合富互联网应用技术建立了桥梁结构健康监测、状态评估分析平台,对影响桥梁安全的主要参数进行在线监测、评估及预警,解决了传统Web技术呈现能力及交互性差的问题。从系统设计方面,详细介绍了系统功能模块和软件架构,并根据富互联网应用技术的富交互界面及数据绑定的特点,研究了自定义控件的实现和数据通信机制,最后提出了一种基于聚类的动态数据回归分析方法,有效解决了海量监测数据的处理问题。实验结果表明了该方法的实用性和有效性。
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- 关键词：聚类
- 非平衡样本分类的集成迁移学习算法被引量：27
- 2012年
- 针对冗余数据量大且正负样本不平衡的辅助训练数据,提出了一种改进集成迁移学习算法,利用这些辅助训练数据迁移帮助目标数据进行分类.新的样本初始权重分配及调整策略,突出了对负样本的识别能力.通过动态调整辅助训练集,根据设定好的权重阈值下限适时地淘汰冗余数据,降低了冗余数据对分类器性能的影响,提升了迁移学习对非平衡样本的学习能力.本文利用桥梁实际监测数据进行的实验表明了该算法较TrAdaboost算法的有效性.
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- 关键词：分类器集成
- 桥梁结构工程健康监测安全预警系统被引量：4
- 2012年
- 针对长期服役的土木工程结构因负载、结构老化、自然灾害等造成的结构损伤带来的安全隐患,建立了基于B/S的桥梁结构健康监测、安全预测平台,在线监测影响桥梁结构健康的主要参数,对异常参数信号进行报警处理,并对历史数据走势采取多项式、对数、线性及指数等4种回归预测方法进行趋势预测,以判断桥梁结构损伤走势。从系统设计方面,详细介绍了系统功能模块和软件架构,并结合Silverlight强大的界面表现能力实现了具有丰富体验的界面效果,增强了软件的友好性和交互性。
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- 关键词：桥梁结构健康监测安全预警互联网应用
- 非平衡样本分类的集成迁移学习方法
- 一种非平衡样本分类的集成迁移学习方法：在初始化时，将正负样本赋予不同的权重，保证占总样本比例小但信息量大的负样本初始权重大。每轮训练过程中按比例抽取部分样本作为训练子集进行训练，训练结束后，从若干个简单分类器中选择误差最...
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- 文献传递
