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1.
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高. 相似文献
2.
托卡马克工程试验混合堆等离子体性能的等值线图分析 总被引:3,自引:3,他引:0
盛光昭 《核聚变与等离子体物理》1989,9(1):29-36
本文简要叙述托卡马克工程试验混合堆等离子体概念设计的物理基础,对等离子体性能进行了等值线图(Plasma Operation Contour)分析。根据工程试验混合堆的要求,得出一组等离子体参数。 相似文献
3.
4.
基于自适应差分量化理论,提出了在不增加转换位数的情况下提高模数转换器(ADC)动态范围的一种设计方法。该方法通过量化输入与预测的差值来获得预测增益,从而扩大ADC的动态范围;通过差分量化值与预测值相加得到输出信号,并将该分别采用LMS和RLS算法进行处理.得到输入信号的预测值.计算机模拟结果证实,上述两种算法均能使模数转换器的动态范围提高约25dB.比较而言,RLS算法收敛速度更快,收敛性更好,但计算量较大. 相似文献
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6.
7.
Based on phase space delay-coordinate reconstruction of a chaotic dynamics system, we propose a local prediction of chaotic time series using a support vector machine (SVM) to overcome the shortcomings of traditional local prediction methods. The simulation results show that the performance of this proposed predictor for making onestep and multi-step prediction is superior to that of the traditional local linear prediction method and global SVM method. In addition, it is significant that its prediction performance is insensitive to the selection of embedding dimension and the number of nearest neighbours, so the satisfying results can be achieved even if we do not know the optimal embedding dimension and how to select the number of nearest neighbours. 相似文献
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