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基于集成学习方法融合时间注意力图卷积的行为识别方法: 本发明涉及计算机识别技术领域，且公开了基于集成学习方法融合时间注意力图卷积的行为识别方法，包括以下步骤：步骤一：将拍摄得到的人体交互行为视频拆分成图片帧，每个视频都拆分成148帧；步骤二：使用Openpose算法实现人体...; 曹忠胡伟俊尚文利赵文静

基于集成学习方法的钢管混凝土柱轴压承载力预测: 2025年; 为提高钢管混凝土(concrete-filled steel tube,CFST)柱轴压承载力预测的泛用性、稳定性和准确性,建立了包含矩形截面和椭圆形截面CFST柱的数据集,采用回转半径统一输入参数,利用树结构parzen估计器(tree-structured parzen estimator,TPE)和交叉验证法进行了超参数优化,建立了4种机器学习单模型和4种集成学习模型进行训练并对测试集预测。结果表明:4种集成学习模型的表现均优于4种单模型,其中,XGboost在测试集上表现出最佳性能,决定系数R^(2)达到0.987;采用沙普利加性解释(shapley additive explanations,SHAP)法对极限梯度提升(exctreme gradient boosting,XGboost)模型进行了可解释性分析,长轴回转半径、混凝土抗压强度、钢外壳厚度对CSFT柱轴压承载力影响相对较大,SHAP法还可对单个样本进行局部解释,量化各参数对结果的影响。; 童丰华马骁健石旷史先振史言稳孙亭亭; 关键词：钢管混凝土柱轴压承载力

一种图像恢复中的集成学习方法: 本发明涉及图像处理模型训练技术领域，尤其涉及一种图像恢复中的集成学习方法，该方法包括：采集实时图像并预测恢复图像；划分桶集；确定模型权重；整合权重形成高斯混合模型；调整预测时长。本发明通过引入多模型集成和EM算法，使得图...; 任文琦孙上荃刘子坤代朋纹

一种基于金融风控的多模型集成学习方法及相关设备: 本申请公开了一种基于金融风控的多模型集成学习方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。该方法将采用多种训练方式分别训练得到的多个金融风控模型进行多模融合，再将融合模型作为教师模型，调用预搭建的学生模型对...; 唐东格杨青

互联网小额信贷违约风险识别模型研究:基于集成学习方法: 2025年; 随着互联网信贷规模快速扩大,风险管理问题日益突出。为更准确预测用户违约概率,提升信贷风险控制能力,本研究将传统评分卡模型和机器学习模型相结合,提出一种新的违约风险识别模型。以LendingClub小额贷款业务数据为样本,在对数据进行预处理、变量筛选和不平衡数据处理后,将LightGBM和NGBoost的预测概率通过评分卡模型转化为信用评分,并将其作为新的特征,运用Logistic得到最终结果。结果表明:与单一模型相比,引入传统评分卡模型的组合模型具有更优的识别效果。该研究将为增强对借款人的动态管理提供有效理论依据。; 赵健郭青

知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法被引量：1: 2025年; 电力物联智能终端离线故障的准确辨识能够极大地提升运维效率。但随着新型电力系统的建设,电力物联智能终端逐渐多样化,所采集的历史数据也逐渐丰富,需要强大的特征提取与分析能力才能尽可能准确地从历史数据中分析出终端的离线原因。基于上述问题,文章提出了知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法,首先构建了GRU-DNN-Attention网络模型,利用GRU和Attention层提取历史时序数据中的异常特征,并融入知识以提升算法的分类准确性,进而提出了基于动态权重自适应的广义集成学习算法,以解决神经网络在小数据集中表现不佳的问题。通过仿真实验,验证了该算法能够较好地实现电力物联智能终端离线故障原因的分类辨识。; 李世豪曾锃缪巍巍夏元轶杨君中沈鹏; 关键词：神经网络

面向语音伪造检测的集成学习方法研究: 2025年; 现有主流语音伪造检测模型大多基于深度学习技术构建,关于集成学习方法在该领域的应用研究相对较少。鉴于集成学习在提高检测系统泛化能力和鲁棒性方面的优势,为进一步拓展语音伪造检测方法可优化的方向,深入研究了常见的集成学习方法,分别构建基于不同集成算法的语音伪造检测模型与深度学习模型进行对比实验。结果表明,通过集成可以更全面地理解和捕捉伪造攻击的多样性,提高了模型融合的灵活性,并且结合深度学习和适当融合策略的集成学习模型能够取得更好的语音伪造检测效果,其中LightGBM和结合投票法的并行训练模型表现更优。; 阎红灿李闰淼樊秋红

一种基于区块链的分布式集成学习方法: 本发明公开了一种基于区块链的分布式集成学习方法，基于所设计的由迷你块、集成块与关键块组成的三层区块链结构，通过共识协议使网络中的矿工在有放回抽样后的训练集上训练基模型，聚合来自其他矿工的模型，最后将基模型与集成模型的信息...; 凌昕彤崔自翔陆彦王家恒高西奇

一种深度学习与传统机器学习结合的集成学习方法: 一种深度学习与传统机器学习结合的集成学习方法，包括如下流程，S1：特征处理计算，具；S2：通过步骤S1生成的特征对多种模型进行训练；S3：模型筛选；S4：将训练及筛选完成后的模型对同一笔交易进行预测计算；S5：投票计算；...; 王龙逊田华明谢立韩莉程大伟

Active-meta learning改进集成学习方法在风功率预测建模中的应用: Active‑meta learning改进集成学习方法在风功率预测建模中的应用摘要：本发明涉及active‑metalearning改进集成学习方法在风功率预测建模中的应用。首先，利用active‑metalearni...; 侯国莲李俊蓉

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