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针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
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6.
VOLVO(富豪)汽车公司在本届日内瓦车展展出了超豪华智能概念车VCC。谈公司战略性创意设计总监J.D德拉维格表示,VCC所代表的设计宗旨,就是把对顾客的诱惑力集中地体现在VOLVO汽车公司将要开发的V型系列汽车上。 相似文献
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9.
《铁路客车参数化设计系统》是长春客车厂与大连铁道学院共同开发的,论述了其主要功能特点及开发这个系统所用的基本方法,并对其经济效益作了初步预测分析,开发参数化设计系统将成为现代化设计的重要手段。 相似文献
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