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申请/专利权人:中铁西南科学研究院有限公司;中铁二院工程集团有限责任公司;中国国家铁路集团有限公司
摘要:本发明涉及数据分类领域,公开了基于混合集成学习的智能围岩分级方法、装置和终端,包括:数据预处理:对原始数据按设定比例划分,并进行清洗、转换以及标准化,得到初始数据集;特征构造:依据初始数据集中数据物理背景进行特征构造,获得试验数据集;训练基学习器:采用Xgboost作为基学习器框架,利用试验数据集训练基学习器,得到初步输出;训练元学习器:拼接初步输出,训练元学习器,元学习器输出围岩识别结果;通过元学习器对采集的围岩数据进行识别,得到围岩识别结果;若分类准确率低于阈值,则模型动态更新。通过本发明,可以实现围岩分类的准确性。
主权项:1.一种基于混合集成学习的智能围岩分级方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、数据预处理:对原始数据按设定比例划分,并进行清洗、转换以及标准化,得到初始数据集;S2、特征构造:依据初始数据集中数据物理背景进行特征构造,获得试验数据集;S3、训练基学习器:采用Xgboost作为基学习器框架,利用试验数据集训练基学习器,得到初步输出;S4、训练元学习器:拼接初步输出,训练元学习器,元学习器输出围岩识别结果;S5、通过元学习器对采集的围岩数据进行识别,得到围岩识别结果;若分类准确率低于阈值,则模型动态更新。
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百度查询: 中铁西南科学研究院有限公司 中铁二院工程集团有限责任公司 中国国家铁路集团有限公司 基于混合集成学习的智能围岩分级方法、装置和终端
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