XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemENSEMBLE
量子分类器集合
在当今被称为噪声中型量子 (NISQ) 的时代，在量子设备中编码大量数据具有挑战性，噪声的影响会严重影响所获得结果的质量。执行量子分类算法的一种可行方法是引入一个众所周知的机器学习范式，即集成方法。事实上，集成结合了多个内部分类器，由于用于训练的数据子集较小，这些分类器的特点是紧凑，以实现更准确和稳健的预测性能。通过这种方式，可以减少相对于单个较大分类器的量子比特要求，同时实现相当或改进的性能。在这项工作中，我们提出了一种实现方法和广泛的实证评估，用于二元分类的基于量子实例的分类器集成，目的是深入了解它们的有效性、局限性以及提高基本量子模型性能的潜力。特别是，这里考虑了三种经典的集成方法和三种基于量子实例的分类器。因此，已实施的方案（使用 Python）具有混合性质。结果（在真实数据集上获得）表明，集成技术相对于单个量子分类器具有准确性优势，并且鲁棒性也有所提高。事实上，事实证明，集成不仅可以有效缓解不合适的数据规范化，还可以减少噪声对量子分类器的影响，从而提高其稳定性。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。