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[发明专利]一种基于XGBoost的眼屈光矫正多源数据自动分类方法-CN202010234736.0有效
发明人：王雁;马娇楠;孟祥冰 -专利权人：王雁
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于XGBoost的眼屈光矫正多源数据自动分类方法，利用眼科医生的临床经验与统计策略相结合的方案，挑选出与眼屈光数据分类相关的属性特征作为训练所用的最原始的特征；基于筛选之后的数据，利用XGBoost算法按照其特征重要性进一步进行特征筛选，选取与目标最为相关的相关属性特征；基于选取的训练样本，考虑样本不均衡的问题给予每个样本以不同权重以及避免训练过拟合设置相应的早停函数，训练XGBoost模型用以对样本进行分类
一种基于 xgboost 眼屈光矫正数据自动分类方法

[发明专利]一种基于优化XGBoost的磨煤机故障预警方法-CN202210792268.8有效
发明人：陈思勤;张仲毅;张豪庆;王学海;陈杰;张燕军 -专利权人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于优化XGBoost的磨煤机故障预警方法，其包括：从SIS数据库提取研磨机的原始数据，对原始数据进行预处理，剔除异常数据，确定正常运行工况下的参数数值；利用PCA对数据进行特征提取，并剔除边缘数据；采用XGBoost方法构造磨煤机故障预测模型，采用贝叶斯优化方法，实现XGBoost超参数的优化；设定故障阈值，采用滑动窗口法进行故障预警。
一种基于优化 xgboost 磨煤机故障预警方法

[发明专利]一种基于xgboost的移动应用众包测试任务推荐方法-CN202011234774.2在审
发明人：刘莹;张涛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-11-07 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于xgboost的移动应用众包测试任务推荐方法。针对现阶段移动应用众包测试网站对测试人员任务推荐缺乏个性化，众包测试人员难以快速找到适合自己的任务的问题。本发明采用经典机器学习算法‑xgboost，结合移动应用众包测试场景，对移动应用众包测试人员进行任务的实时个性化推荐，能有效提升测试质量，缩短测试人员搜索任务花费的时间。
一种基于 xgboost 移动应用测试任务推荐方法

[发明专利]一种网络流量预测方法和系统-CN202111488229.0在审
发明人：夏慧维;陆涛;田武星;谢辉 -专利权人：天翼数字生活科技有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：对原始数据进行清洗转换和缺失值填充等预处理后，从中提取流量特征，构建加权XGBoost‑Bagging网络流量预测模型，来预测测试数据。通过使用加权XGBoost‑Bagging算法模型提升了网络流量预测的准确度，相比现有网络流量预测方法而言在空间复杂度几乎不变的情况下具有更低的时间复杂度。
一种网络流量预测方法系统

[发明专利]一种解决计数问题的方法及相关设备-CN202110924073.X在审
发明人：杨光 -专利权人：杨光
申请日： 2021-08-14 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种解决计数问题的XGBoost类方法。本方案采用负二项分布或其变形的负对数似然函数作为XGBoost类方法的损失函数，以解决计数问题。
一种解决计数问题方法相关设备

[发明专利]基于XgBoost算法的交通高危人员识别方法-CN201810783018.1有效
发明人：吕伟韬;刘林;陈凝;饶欢 -专利权人：江苏智通交通科技有限公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种基于XgBoost算法的交通高危人员识别方法，基于原始的交通违法数据与事故数据，采用XgBoost算法进行高危人员识别模型训练与校正，将人员违法属性信息输入模型，则能够实现高危人员的识别与预测
基于 xgboost 算法交通高危人员识别方法

[发明专利]一种库岸边坡时变失效概率评估方法及装置-CN202211236605.1有效
发明人：王林;王鲁琦;仉文岗;章润红;巫崇智 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明公开了滑坡灾害防治技术领域一种滑坡时变失效概率评估方法及装置，所述方法引入极限梯度提升(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)构建机器学习模型，利用构建的XGBoost和LightGBM
一种岸边坡时变失效概率评估方法装置

[发明专利]基于XGBoost的算法生成域名检测模型的方法-CN201910420847.8在审
发明人：杨武 -专利权人：哈尔滨英赛克信息技术有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost的算法生成域名检测模型的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、根据DNS数据报文的格式，从域名中提取网络属性的特征和基于域名词汇的特征，然后进行数据筛选，从而滤除缺失和重复的数据；步骤二、对步骤一处理后的数据特征进行归一化处理；步骤三、选择XGBoost算法对步骤二归一化处理后的数据进行进行训练和分类。本发明针对域名生成算法生成的域名具有一定迁移性和跳变性的特点，提出一种白名单与分类算法相结合的检测模型，使用白名单对良性域名进行有效过滤，减轻后续分类模型的压力，对比SVM和NB，采用XGBoost作为分类算法能提升检测的准确率
归一化处理分类算法算法生成域名检测分类模型生成算法数据筛选数据特征网络属性迁移性检测变性准确率报文滤除算法过滤词汇分类重复

[发明专利]一种风电齿轮箱异常数据分类方法-CN202010226956.9在审
发明人：张昱平;杨辉 -专利权人：西安迅和电气科技有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种风电齿轮箱异常数据分类方法，首先将采集到的风场中各风电齿轮箱的振动数据放入数据集中并划分为训练集、测试集和预测集，将数据集内数据分段，计算各段各参数值，然后初始化多目标粒子群算法，用训练集来训练各粒子对应参数的XGboost算法，对测试集进行预测，记录准确率与耗时，并生成精英集，通过迭代改变粒子群的位置与速度，并更新精英集，在精英集中选择合适的一个粒子，将学习率和树的个数输入算法中，得到优化好的MOPSO‑XGboost算法，最后利用优化好的MOPSO‑XGboost算法对预测集进行分类，从而区分出正常与各类异常的风电齿轮箱数据。
一种齿轮箱异常数据分类方法

[发明专利]一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法-CN202010146856.5在审
发明人：尹清锋;王春河;程跃胜;韩维畴;何文超;翟梁旭;王翠莲;吕晓宁;吕波;康晋明 -专利权人：中建交通建设集团有限公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： E21D9/093 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost的盾构掘进参数特征提取与姿态偏差预测方法，其包括以下步骤：S1，采集盾构掘进数据；S2，盾构掘进数据预处理；S3，通过数据分析和专家经验结合提取数据特征，并对提取数据特征进行相关性分析本发明提供的一种基于XGBoost的盾构姿态偏差预测方法，其设计严谨，使用XGBoost算法进行了特征的提取，分析盾构姿态与掘进参数的内在联系，并结合专家经验特征，对特征进行相关性分析后，使得预测模型和输入数据更加匹配
一种基于 xgboost 盾构掘进参数特征提取姿态偏差预测方法

[发明专利]基于空间特征和XGBoost-神经网络融合模型的住宅价格预测方法-CN202010207936.7在审
发明人：袁春;黄熠姿;刘广灵 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于空间特征和XGBoost‑神经网络融合模型的住宅价格预测方法，包括：根据训练集的住宅样本之间的空间物理距离，计算住宅价格的局部莫兰指数，表示住宅价格之间的空间相关性；利用k‑means聚类算法，根据住宅的属性特征将训练集的住宅样本分成多个类，并得到住宅的空间聚类标签值；根据住宅的属性特征、局部莫兰指数和空间聚类标签值，用神经网络模型对测试集的住宅的价格进行预测，并将预测值作为输入特征加入到训练集中，用XGBoost本发明在住宅价格的预测模型属性中加入了空间相关性和空间聚类标签，并融合神经网络和XGBoost算法建立新的预测模型，能够提高预测准确度。
基于空间特征 xgboost 神经网络融合模型住宅价格预测方法

[发明专利]一种基于Xgboost算法的储层岩性预测方法-CN201910997740.X在审
发明人：史长林;魏莉;张剑;杨丽娜;但玲玲;许胜利;吴蔚;牛雪;田盼盼;李芳芳 -专利权人：中国海洋石油集团有限公司;中海油能源发展股份有限公司
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Xgboost算法的储层岩性预测方法：叠后地震属性提取，获得振幅类、频率类、时间类及吸收衰减类地震属性体；地震属性时深转换，获得深度域地震属性体；对测井岩性数据和深度域地震属性数据重采样获得纵向采样精度一致的测井岩性数据和深度域地震属性数据；地震属性数据归一化处理，获得无量纲地震属性数据体；提取地震属性数据的井旁道数据，获得与测井岩性数据在同深度对应的各类井旁道地震属性数据；模型训练，采用Xgboost算法获得储层岩性预测体；模型评估，通过修改Xgboost算法中的敏感参数，优化算法模型，获得最佳储层岩性预测数据体。
一种基于 xgboost 算法储层岩性预测方法

[发明专利]基于XGBoost模型的异常下单重量预警方法及系统-CN201910656907.6在审
发明人：龚泳旭 -专利权人：深圳市跨越新科技有限公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost模型的异常下单重量预警方法及系统，其中，方法包括：接收客户当前下单数据；结合客户当前下单和历史下单数据进行特征工程，构建当前下单关联的入模特征变量集；将当前下单关联的入模特征变量集输入至训练好的XGBoost模型中，分别获得当前下单为坏订单和好订单的概率；根据当前下单为坏订单和好订单的概率，判断是否作出调整下单重量预警。本发明通过将当前下单数据结合历史下单数据进行特征工程，并输入至XGBoost模型中，得到当前下单为坏订单和好订单的概率，进而判断是否作出调整下单重量预警，避免因客户提供的下单重量不准确而导致安排的取件车辆不合理
特征变量预警取件入模概率客户关联数据结合运输成本构建

[发明专利]基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法及装置-CN201911201625.3在审
发明人：刘胜;梁淑云;马影;陶景龙;王启凡;魏国富;徐明;殷钱安;余贤喆;周晓勇 -专利权人：上海观安信息技术股份有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：，建立主叫号码与金融机构之间的关联特征；3)、得到对应于主叫号码的样本数据，并为样本数据增加标签，将增加标签后的样板数据的集合作为第二特征宽表；4)、将第二特征宽表划分为训练集和测试集，利用训练集训练Xgboost模型，并使用测试集测试训练后的目标Xgboost模型的准确率；5)、使用目标Xgboost模型筛选出待识别数据中存在借贷需求的用户。
基于用户网络行为具有借贷需求识别方法装置

[发明专利]基于XGBoost模型的数据评估方法、装置、设备及存储介质-CN202110407646.1在审
发明人：陈博文;黄隆;柳云鹏;李建伟 -专利权人：平安直通咨询有限公司上海分公司
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及数据分析技术领域，揭露一种基于XGBoost模型的数据评估方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括获取样本数据，并对样本数据进行预处理，得到基础数据，并对基础数据进行切片，得到时间序列数据；采用XGBoost模型对时间序列数据进行特征提取，得到目标特征，从而得到目标数据；使用目标数据对XGBoost模型进行训练，得到训练好的评估模型，然后获取任一用户的在线流数据，从而得到待评估数据，最后通过训练好的评估模型输出待评估数据到评估结果
基于 xgboost 模型数据评估方法装置设备存储介质