一种基于随机森林的连续情感识别和跟踪算法

现有的大多数情感识别算法在进行连续情感识别时稳健性较差,影响了识别的精度。为此,文中提出一种基于随机森林的连续情感识别和跟踪算法,可持续识别出人脸在正常交流过程中的各种情感。在训练阶段,首先重建输入图像的三维脸部模型。并通过图像融合来构建连续情感表示(CEP)和用户无关情感表示(UIEP)。然后,由三维脸部形态、CEP图像及其情感值构成增强型训练集,并利用该训练集来构建随机森林。在情感估计阶段,随机森林同时进行两种回归操作：一种是针对三维脸部表情的跟踪;一种是针对当前情感的识别。当前时间步骤的CEP图像和之前时间步骤的三维脸部形态作为输入,计算当前时间步骤的情感值和三维脸部形态作为输出。当随机森林没有合适的输出时,利用UIEP图像进行复原优化,获得经过复原的三维脸部形态和情感。仿真实验结果表明,所提算法的性能达到要优于当前大多数情感识别算法,实时连续情感识别时的皮尔逊相关系数也较高。     

基于随机森林的股权众筹项目风险评估研究

为给不同风险风险偏好的投资者提供决策参考,提高风险评估精度,针对股权众筹交易过程中的风险问题,采用机器学习算法构建随机森林模型,对抓取的数据进行分析.研究发现,随机森林模型分类正确率为93.75%,明显优于其他分类算法,其中分红的次数和及时与否,以及公司信誉在股权众筹风险评估中显得尤其重要.     

基于改进的随机森林的人体部件识别

姿态估计是自然人机交互最为重要的环节,人体部件识别是姿态估计的重要步骤。本文介绍了一种基于特征预筛选的改进的随机森林的方法来识别人体各个部件。与传统的随机森林构造不同,在该方法中,对于特征空间十分庞大的实例给出了特征预筛选方法,使得每个分裂节点的特征子集更为高效。该方法既保证了树与树之间的独立,又保证了每棵树的分类性能。在树与树之间的组合中,根据人体部件构造,引入了和分层树的组合模型方式,提高了差异较小类的分类性能,进而提高了森林的准确性。     

基于贝叶斯模型组合的随机森林预测方法

为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性.     

基于随机森林的公路隧道CO气体浓度预测模型

汽车尾气的主要成分是CO气体,是公路隧道通风设计的一项重要参数。准确、快速地预测隧道内CO气体浓度,能够为隧道通风控制提供有力参考,有助于CO气体浓度的及时控制,对保障隧道内人员的健康、安全和隧道绿色节能十分必要。采用公路隧道实地监测CO气体浓度数据,建立了以监测点位置、交通量、车速、风速为输入特征的公路隧道CO气体浓度预测随机森林模型。通过整理3 300 m长隧道CO气体浓度数据,对比了CO气体浓度实测数据与模型预测值,验证了模型的预测精度。结果表明,基于随机森林建立的CO气体浓度预测模型具有良好的预测精度,能够准确地预测隧道内CO气体浓度,测试集的均方根误差(root mean square error, RMSE)和决定系数R²分别为0.497 4和0.943 7;该预测模型性能显著优于线性回归模型和支持向量机模型;预测模型能够推广应用于其他隧道的CO气体浓度预测,对应的RMSE和R²分别为0.909 5和0.729 5,可以在已知测点位置、交通量、车速、风速的情况下预判隧道内CO气体浓度,为隧道通风控制或安全预警提供数据参考;特征重要...     

基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法

现今的推荐算法大多忽略用户偏好和项目属性中的多个特征,而是在单一推荐准则的基础上训练模型进行推荐. 基于多准则的推荐算法通过考虑用户偏好的多个方面,可以为用户行为提供更加准确的预测. 酒店是旅游行业中重要的环节,为了提高旅客体验,实现酒店评分预测,提出了基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法. 该算法分两步实现,通过矩阵分解训练得出用户对物品在各个准则上的评分特征,然后随机森林学习评分特征预测最终评分. 实验结果显示,相较传统算法,基于矩阵分解与随机森林的多准则推荐算法的准确性和实用价值更高.     

基于CGRU模型的语音情感识别研究与实现

语音情感识别是人机交互、情感计算中重要的研究方向.目前普遍使用深度神经网络用于语音情感特征的提取,但使用哪种神经网络模型、如何缓解模型过拟合问题还需进一步研究.针对这些问题,提出了一种结合一维卷积(CNN)以及门控循环单元(GRU)的CGRU模型,从原始语音信号的MFCC特征中提取语音的低阶以及高阶情感特征,并通过随机森林对其进行特征选择,在三种公用的情感语料库EMODB,SAVEE,RAVDESS上分别取得了79%,69%以及75%的识别精度.通过添加高斯噪声及改变速度等方法来增加样本量实现数据扩充,进一步提高了识别精度.通过在线识别系统验证了模型在实际环境中的可用性.     

蛋白质中RNA-结合残基预测的随机森林模型

构建了用于预测蛋白质序列中RNA-结合残基的分类模型.在模型的特征提取方面,除了与功能相关的结构特征和序列正交编码信息以外,还提出了一个新颖的特征PSSM-PP.该特征不仅包含蛋白质序列的进化保守特征,还包含与蛋白质和RNA结合有关的氨基酸理化特征.在设计模型时,考虑到样本数据量大的问题,选用了快速的随机森林算法.该预测模型总体预测准确率达到87.02％,特异性达到95.62％,敏感性达51.16％,Matthew相关系数为0.533 6.此外,还构建了RNA结合残基的预测平台.     

基于随机森林的数据分类应用研究

机器学习在近几年得到了迅猛的发展,其中随机森林(Random Forest)在决策树的基础上演变出来的一种机器学习方法,利用其可以进行数据建模,分类,预测等。探索了随机森林算法在数据预测上的应用,基于一个泰坦尼克乘客数据集,预测泰坦尼克号乘客的命运(是否生存)。此数据集包含了将近80%乘客的信息和生存状态,包含1 309个样本,每个样本包含14个属性。实验验证了随机森林算法在受试者工作特征曲线等方面表现较好,具有一定的参考性和可拓展性。     

基于随机森林分类的微博机器用户识别研究

针对网络上机器用户大量散布谣言, 发布虚假信息, 误导网民舆论, 严重影响网络环境的问题, 以微博中的机器用户为研究对象, 结合其自动化程度高、伪装能力强、信息发布有针对性的特点, 从行为模式、微博内容、用户关系和发布平台4个维度分析机器用户的特征指标, 利用信息熵、内容重复率等8个指标构建微博用户的特征向量, 通过随机森林算法设计微博中机器用户的识别模型。最后, 在真实的新浪微博数据集上进行验证, 结果表明本模型识别机器用户的准确度达到96.7%, 可以有效地区分微博中的机器用户和普通用户。     

基于语音声学特征的情感信息识别

为提高情感语音识别的正确率,研究了声学参数的统计特征和时序特征在区分情感中的作用,并提出了一种将两者相融合的情感识别方法。在提取出基本的韵律参数和频谱参数后,首先利用PNN(probab ilistic neura l netw ork)和HMM(h idden m arkov m ode l)分别对声学参数的统计特征和时序特征进行处理。计算它们各自属于每类情感的概率,获得采用加法规则和乘法规则融合统计特征和时序特征的识别结果。实验结果表明:各组特征在区分情感方面的侧重不尽相同,通过特征融合,平均识别正确率相较单独采用统计特征或时序特征均有提高,在最好情况下达到了92.9%。这说明了该方法的有效性。     

基于MFCC的语音情感识别

情感语音中携带着丰富的信息,在人机交互领域有着广阔的应用.Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的.它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征,MFCC已经广泛地应用在语音识别领域.由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系,使得MFCC随着频率的提高,其计算精度随之下降.因此,在应用中常常只使用低频MFCC,而丢弃中高频MFCC.针对该问题进行了研究,修正了Hz-Mel非线性对应关系,提升了中高频系数的计算精度,并将其作为低频MFCC的补充,应用到语音情感识别中.实验证明,改进之后的算法与经典算法比较,在不同的特征组合上识别率都有不同程度的提高,从而证明了Mid MFCC特征计算方法的有效性.     

基于随机森林的认知网络主用户信号调制类型识别算法

针对低信噪比情况下主用户信号调制类型识别率低的问题,提出了一种使用信号循环谱中特征参数作为样本参数的基于随机森林的认知网络信号类型识别算法,通过使用训练完成的随机森林对主用户信号类型识别,有效抑制了采用ANN和SVM进行识别所造成的误差影响,提高了低信噪比下信号识别的精确度,实现了不同调制类型信号的有效检测与识别.实验结果表明:所提出的算法有较高的主用户信号调制类型识别精度,进而验证了算法的有效性.     

基于改进随机森林的火山岩测井岩性识别

准噶尔盆地石炭系火山岩岩性复杂,在某种岩性薄片、岩心等资料数量明显少于其他岩性时,常规方法划分岩性存在困难。为了解决上述问题,提高火山岩岩性识别精度,运用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)算法增加少数岩性类别样本数量,解决数据不均衡问题;通过网格搜索和K折交叉验证法确定最优参数组合,开展基于改进随机森林的火山岩岩性识别研究。通过分析火山岩岩心、薄片、测井响应特征等资料,建立了岩性交会图版,确定了研究区对岩性敏感的测井参数重要性程度。实例资料应用表明,改进的随机森林算法有效地解决了传统随机森林算法受岩性样本类型不均衡及数据量较小的影响,火山岩岩性识别准确率由87%提升到了94%,为不均衡样本情况下火山岩岩性识别提供借鉴。     

基于改进随机森林的比特币用户地址分类方法

比特币作为第一个去中心化的加密货币,由于具有匿名性这一特点,被大量用在各种交易服务中,如博彩、跨境支付等,同时也被恶意交易所利用。目前比特币用户地址分类主要通过启发式聚类方法实现,受到比特币协议的变化影响,该方法对出现的新输出地址、单输入地址以及参与混币交易的地址无法分类,因此仅适用于现有比特币地址中很小一部分。针对该问题,本文提出一种基于改进随机森林的比特币地址分类方法,对区块链原始区块数据进行解析,直接提取用于机器学习的地址特征,进而学习一个随机森林分类器,能对任何一个没有标签的比特币地址进行分类,同时为了降低特征集中的冗余,对传统的随机森林进行改进以获取最终有助于地址分类的重要特征。实验结果表明,该方法可以准确地对比特币用户地址进行分类,仅仅需要14个重要特征。     

基于MF-DFA的语音情感识别

针对语音情感线性参数在刻画不同情感类型特征上的不足,将多重分形理论引人语音情感识别中．通过分析不同语音情感状态下的多重分形特征,提取多重分形谱参数和广义hurst指数作为新的语音情感特征参数,并结合传统语音声学特征,采用支持向量机SVM对其进行语音情感识别．试验结果表明,该方法可使系统的准确率和稳定性得到有效提高．非线...     

基于随机森林算法的混凝土早期抗裂性预测研究

将随机森林(Random Forest)回归算法应用于混凝土早期抗裂性研究.以松通项目混凝土为例,基于大量文献和工程经验选取了7个主要影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系.以原始数据建立训练样本集和测试集,通过计算基于Bootstrap自助重抽样得到的袋外数据(OOB)的模型误判率,确定随机森林预测模型的最优参数,并对影...     

基于信噪比与随机森林的肿瘤特征基因选择

在肿瘤特征基因选择过程中,传统分类方法会选出大量冗余基因,而大量冗余基因会造成分类精度低和时间复杂度较高等问题,为了解决上述问题,提出一种结合信噪比过滤法与随机森林算法的肿瘤特征基因选择方法.该方法包含两个过程:首先使用信噪比过滤法剔除原始特征空间中的无关和冗余基因,从而获得与分类属性相关性较高的基因,选择出分类能力较强的预选特征子集;其次使用随机森林算法对特征基因子集进行分类,最终获得分类结果.实验结果显示,该算法可以快速有效地选择出肿瘤特征基因,并具有较高的分类精度.     

基于随机森林和支持向量机的分类特征选择

由于数据具有海量、高相关性和非线性的特点,所以如何选择原始数据的本质特征,是关系到能否有效提高问题分类器推广能力的关键问题。本文讨论了目前基于所有特征以及词袋和词序列袋的特征选择方法,提出了采用随机森林和支持向量机(SVM)相结合的方法来进行特征选择。实验证明,此方法能够有效地选择分类特征,从而提升问题分类的效率和精度。     

基于高维特征聚类优化的随机森林算法研究

针对传统的随机森林算法（RF）在对高维特征数据集计算速度慢、聚类效果不佳的缺陷,提出了一种基于高维特征聚类的随机森林算法（HDFC-RF）,首先用传统RF方法对初始高维数据集聚类后,使用K均值聚类（KM）和模糊C-均值（FCM）结合,计算样本相似度,并对聚类特征划分族群,最后通过计算DBI指标,并与相关性阈值δ比较和排序,得到最终的高维特征序列。将HDFC-RF算法应用于高维特征数据集Colon Tumor,与传统的RF和FSRF算法比较。实验结果表明,HDFC-RF算法对于高维特征的数据集具有更好的聚类效果、训练速度也更快,具备良好的可行性。