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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供了一种基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备。所述方法包括：步骤1：对原始肌体数据进行预处理；步骤2：构建类别性特征梯度提升树CatB模型，使用改进红狐优化算法对类别性特征梯度提升树CatB模型的参数进行分布式优化；步骤3：将最优参数代入优化后的类别性特征梯度提升树CatB模型，读取预设数量的肌体数据集进行模型训练；步骤4：将训练完毕的模型用于肌体异常检测。本发明可以有效地推动相关检测行业的智能化发展，提高肌体检测的效率和准确性，有着重要的社会和经济意义。
主权项：1.一种基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法，其特征在于，包括：步骤1：对原始肌体数据进行预处理；步骤2：构建类别性特征梯度提升树CatB模型，使用改进红狐优化算法对类别性特征梯度提升树CatB模型的参数进行分布式优化；步骤3：将最优参数代入优化后的类别性特征梯度提升树CatB模型，读取预设数量的肌体数据集进行模型训练；步骤4：将训练完毕的模型用于肌体异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 基于红狐优化算法的分布式CatB肌体检测方法及设备
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