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针对传统自适应增强学习算法训练过程中只关注预测误差率最小的缺陷,本文提出了一种基于代价敏感系数的改进自适应增强学习算法并应用于混凝土抗压强度预测。首先考虑影响混凝土强度的8种参数作为特征变量,通过自适应增强学习算法集成回归树,依据样本权值抽样建立多个弱回归学习器。同时引入线性敏感系数与指数敏感系数来优化增强学习过程中样本权值的更新问题,采用引力搜索算法对代价敏感系数的基数进行最优选取。最后,根据权重比集成弱学习器得到最终预测模型。通过对所提出的两组不同代价敏感系数组合策略下的预测模型与随机森林、BP神经网络算法等模型的预测结果进行对比分析,验证了所提预测模型具有更好的预测性能。 相似文献
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利用自然界中无处不在的蒸发作用,收集利用环境中总量巨大的低品位热能是一种新型可持续能源技术.本文制备了一种可直接通过蒸发驱动流动的方式将环境热能转化为电能的柔性自支撑复合碳膜.该复合碳膜由碳颗粒和玻璃纤维组成,具有类似钢筋混凝土结构,因而有良好的柔性和抗拉伸性能.一片尺寸为1 cm×4.5cm×0.13 mm的复合碳膜最高可获得~1 V的开路电压和~0.86μA的短路电流.通过放大面积,最高可得到单个器件~1 V的开路电压和~28μA的输出电流.复合碳膜的这些性质显示了其作为一种新型的可收集环境能源材料,在绿色可持续能源利用方面的应用前景. 相似文献
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