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机器学习在当今的诸多领域已经取得了巨大的成功.尤其是提升算法.提升算法适应各种场景的能力较强、准确率较高,已经在多个领域发挥巨大的作用.但是提升算法在天文学中的应用却极为少见.为解决斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)数据中恒星/星系暗源集分类正确率低的问题,引入了机器学习中较新的研究成果–XGBoost (eXtreme Gradient Boosting).从SDSS-DR7 (SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源集和暗源集.首先,分别对亮源集和暗源集使用十折交叉验证法,同时运用XGBoost算法建立恒星/星系分类模型;然后,运用栅格搜索等方法调优XGBoost参数;最后,基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree, FT)、Adaboost (Adaptive boosting)、随机森林(Random Forest, RF)、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders, SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)等模型进行对比并分析结果.实验结果表明:XGBoost在暗源分类中要比功能树算法的星系分类正确率提高了将近10%,在暗源集的最暗星等中比功能树提高了将近5%.同其他传统的机器学习算法和深度神经网络相比, XGBoost也有不同程度的提升. 相似文献
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机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献
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以甘肃省兰州市青白石乡的黄土为研究对象,通过对3组相同含水率,不同干密度(1.5,1.6,1.7)下的重塑试样进行毛细吸水试验,研究了干密度对毛细吸水的影响。研究发现:干密度越大,毛细吸水速率越慢,水分到达顶端需要的时间越长;试样底部的含水率最高,在26%~30%之间,含水率沿着试样向上逐渐降低,在试样中部4 cm处出现明显变化,0~4 cm含水率变化幅度大,4~8 cm含水率变化幅度小,说明毛细作用主要集中在试样的中下部分;在相同初始含水率条件下,干密度越小,毛细作用越明显。 相似文献
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白龙江流域属于青藏高原东北部新构造活动区,发生过甘肃舟曲2010年8.8泥石流灾害和甘肃岷县2013年7.22的6.6级地震,新构造常沿原大断裂带重新活动,断裂带结构复杂,宽度较大,并在岩层电阻率和地震波速度等物性上与围岩有差异,采用高密度电法和地震折射层析成像等综合方法,探测结果表现为破碎带上伏第四系厚度增大,破碎带由于裂隙发育,张性裂隙充填地下水后呈现低电阻率特征,但是岩层地震波速度与围岩变化不大.对于老断裂带在较长时间演化历史下裂隙带沉积充填胶结物,愈合断裂带电阻率和地震波速度与围岩差异不明显,采用综合物探方法是研究新构造断裂带有效手段. 相似文献
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本文对我国目前野外地质勘探中普遍使用的绳索取芯钻杆在接头部位的损坏问题进行了详尽的探讨,将钻杆在接头部位的损坏类型分为折断、开裂与塑性变形三类,并对各种损坏类型的原因进行了详细的分析,从中总结出预防各类损坏的切实可行的措施。 相似文献
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微地震监测技术及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
微地震监测技术涉及近震分析的定位和地壳结构成像, 微地震监测各种定位方法要构造不同目标函数, 地震定位问题的实质是求目标函数的极小值。 全局定位邻近算法(NA)具有不依赖于模型初始值选择, 不会收敛于局部极小值, 比传统线性近似方法有更高的精度和可靠性。 通过地震数据的震相分析, 走时拾取反演可以获得地震影响区的地震波速度结构, 目前已广泛应用于油、 气田勘探开发, 以及页岩气开发中; 矿山开采中矿震、 岩爆, 煤与瓦斯突出, 承压水突水预测; 水利工程建设坝址、 边坡稳定性和天然滑坡监测等多个领域。 相似文献
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