基于机器学习的 Android平台恶意软件检测方法提取的权限信息特征维度高且类别区分能力弱，导致检测精度低及复杂度高。为此，提出一种基于特征占比差与加权随机森林的恶意软件检测方法。通过获取
2021-06-10 10:47
针对有新类的动态数据流分类算法检测新类性能不高的问题，提出一种基于k近邻的完全随机森林算法（ Kcrforest）。该算法利用动态数据流中已知类样本构建完全随机森林的完
2021-04-02 10:01
数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题，提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法 REDPP-Gini。将随机森林与差分隐
2021-05-12 14:14
针对使用传统分类器预测配变重过载会因为重过载样本率较低而带来的总正确率很高，重过载预测正确率却很低这一问题，将重抽样与随机森林理论引入分类模型中，构建重抽样一随机森林分
2017-12-20 13:38
随着智能电网的不断推进与传感技术的高速发展，我国电网用电侧数据逐步呈现出高复杂度、高冗余度的幂指数增长态势。传统的用电行为模式检测技术己无法满足其分析处理需求。为此提出基于稀疏随机森林模型的用电侧
2017-12-26 10:19
为解决垃圾网页检测过程中的不平衡分类和维数灾难问题，提出一种基于随机森林（ RF）和欠采样集成的二元分类器算法。首先使用欠采样技术将训练样本集大类抽样成多个子样本集，再将其分别与小类样本集合并构成
2017-12-22 11:32
针对现有跌倒检测算法由于缺乏真实老人跌倒样本以及使用年轻人仿真跌倒样本规模较小导致的过拟合和适应性不足等问题，提出了基于随机森林的跌倒检测算法。该算法采用滑动窗口机制，对窗口内的加速度数据进行时间域
2017-12-29 14:50
回归预测是机器学习中重要的研究方向之一，有着广阔的应用领域。为了进一步提升回归预测的精度，提出了基于遗传算法与随机森林的 Gboost改进方法（ GA Xgboost_RF）。首先利用遗传算法
2021-04-26 15:44
用于销售预测的历史数据存在稀疏性与波动性等特点，当预测周期较长时，传统统计学或者机器学习领域预测算法的预测效果较差。为此，利用随机森林的集成思想与训练数据集的随机分割重组，提出一种基于数据集成的
2021-03-16 11:37
针对计算机辅助诊断（CAD）技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题，提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法（RFGSVM）。该方法利用了随机森林
2017-11-22 15:57
