Random forests

Predicting the macroscopic permeability of porous media is critical in various scientific and engineering applications. This study proposes a novel model that combines Random Forest (RF) and rime-ice (RIME) optimization algorithm, denoted RIME-RF-RIME, to predict permeability based on six key features covering fluid phase dimensions, geometric characteristics, surrounding phase permeability, and media porosity.

14p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

This article uses Random Forest (RF) and k-fold cross-validation to predict the hourly count of rental bikes (cnt/h) in the city of Seoul (Korea) using information related to rental hour, temperature, humidity, wind speed, visibility, dewpoint, solar radiation, snowfall, and rainfall.

9p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

In this study, the Machine Learning (ML) approach has been adopted using Random Forest (RF) model to estimate the CBR of the soil based on 10 input parameters such as Plasticity Index (PI), Liquid Limit (LL), Silt Clay content (SC), Fine Sand content (FS), Coarse sand content (CS), Optimum Water Content (OWC), Organic content (O), Plastic Limit (PL), Gravel content (G), and Maximum Dry Density (MDD), which can be easily determined in the laboratory.

14p viengfa 28-10-2024 4 1   Download

Bệnh tim mạch (CVD) đã cướp đi khoảng 19,1 triệu người, chiếm 33% số ca tử vong toàn cầu vào năm 2022 (theo thống kê của WHO). Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng kỹ thuật máy học có giám sát xây dựng mô hình hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch dựa trên một số triệu chứng cận lâm sàng trong hai tệp dữ liệu.

8p viling 11-10-2024 2 0   Download

This article develops the algorithms, models and program to assess the technical risks in the period of construction and service of expressway bridges in Vietnam using Machine Learning, in order to solve the current limitations in this work. The selection of key influencing factors is especially important in the field of risk assessment.

13p vibecca 01-10-2024 3 1   Download

In this study, we use various features, including permission lists, API system calls, and library lists, to create a system named AnLibsXAI to classify Android malware. We experimented with six machine learning models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbors (KNN) and Multilayer Perceptron (MLP).

12p viyoko 01-10-2024 2 1   Download

Trong bài báo "Phát hiện malware dựa trên header của tập tin Portable Executable sử dụng Machine Learning", nhóm tác giả dựa vào cấu trúc phần Portable Executable header của các tập tin Portable Executable để đề xuất một hướng tiếp cận khác trong việc sử dụng Machine learning để phân loại các tập tin này, là tập tin mã độc hay tập tin lành tính. Kết quả thực nghiệm cho thấy, tiếp cận đề xuất vẫn sử dụng thuật toán Random Forest cho bài toán phân loại nhưng độ chính xác và thời gian thực thi được cải thiện so với một số công bố gần đây (độ chính xác đạt 99.71%).

6p xuanphongdacy09 29-09-2024 4 1   Download

Hòa Vang là huyện nông nghiệp của thành phố Đà Nẵng. Do đó, việc quản lý, sử dụng đất nông nghiệp là nhiệm vụ quan trọng của huyện. Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm sử dụng ảnh Sentinel 2 để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp năm 2023 ở huyện Hòa Vang trên Google Earth Engine.

17p vinatis 02-08-2024 6 1   Download

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) với thuật toán học máy (Machine Learning) Random Forest (RF) thực hiện phân loại, giám sát biến động các lớp phủ bề mặt tại khu vực Hà Nội giai đoạn 2013-2023. Các dữ liệu ảnh vệ tinh và các kết quả phân tích được thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây GEE và sử dụng ngôn ngữ lập trình Javascript.

11p viambani 18-06-2024 4 2   Download

Bài viết Hướng tiếp cận phát hiện mã độc dựa trên phân tích tĩnh kết hợp thuật toán học máy đề xuất phương pháp phát hiện mã độc dựa trên kỹ thuật phân tích PE File sử dụng thuật toán học máy có giám sát bao gồm rừng ngẫu nhiên (Random forest -RF), và máy học( Support Vector Machine- SVM).

6p viambani 18-06-2024 7 2   Download

Nghiên cứu này nhằm cung cấp dữ liệu đáng tin cậy về thay đổi lớp phủ, đặc biệt là diện tích rừng, giúp các nhà hoạch định chính sách có thêm cơ sở trong việc lập kế hoạch, quy hoạch và đề ra các chiến lược phát triển phù hợp cho huyện Đắk Glong trong tương lai.

13p viamancio 04-06-2024 3 1   Download

Trí tuệ nhân tạo hiện nay đã và đang được ứng dụng rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Đã có những nghiên cứu sử dụng các thuật toán học máy để phân loại lớp phủ sử dụng đất từ ảnh vệ tinh. Nghiên cứu này sử dụng AI với thuật học máy Random Forest để phân loại, giám sát các lớp phủ bề mặt sử dụng đất từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại khu vực quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2019-2023.

8p viamancio 04-06-2024 43 5   Download

Nghiên cứu áp dụng ba thuật toán học máy Random Forest Regression (RFR), XGBoost Regression (XGBR), Multilayer Perceptron Regression (MLPR) và một thuật toán học sâu Convolutional Neural Network (CNN) để mô phỏng nồng độ bụi PM2.5 tại khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh.

11p gaupanda028 22-04-2024 11 4   Download

Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo hoạt động của ngân hàng dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình dự báo dựa trên RF, các mô hình dự báo khác được dựa trên ba kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác là mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp (ANN-MLP), mạng hàm cơ sở bán kính (RBF) và hồi quy tuyến tính (MLR) cũng được phát triển.

15p vioraclene 01-04-2024 3 1   Download

Bài viết tập trung nghiên cứu ứng dụng thuật toán của Breiman tích hợp trong phương pháp Random Forest để xác định mức độ quan trọng của các yếu tố tới tai biến trượt lở đất trên địa bàn tỉnh Sơn La.

15p visergey 14-03-2024 4 2   Download

Nghiên cứu áp dụng các mô hình học máy bao gồm MLP (Multi-layer Perceptron), RF (Random Forest) và SVR (Support Vector Regression) để dự báo chỉ số chất lượng không khí tại Tp. Hồ Chí Minh. Dữ liệu đầu vào bao gồm chỉ số chất lượng không khí AQI (Air Quality Index) và 5 biến khí tượng (điểm sương, áp suất, nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió) từ tháng 3/2019 đến tháng 6/2021, với 70% dữ liệu đầu vào được sử dụng cho giai đoạn huấn luyện và 30% dữ liệu còn lại sử dụng cho giai đoạn kiểm tra.

12p vicwell 06-03-2024 12 3   Download

Bài viết Đánh giá nguy cơ cháy rừng khu vực tỉnh Phú Yên từ dữ liệu viễn thám và GIS trên cơ sở kỹ thuật học máy Random Forest trình bày kết quả xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng khu vực tỉnh Phú Yên từ dữ liệu viễn thám và GIS.

8p vikissinger 21-12-2023 12 1   Download

Nghiên cứu này sử dụng thuật toán Random Forest, ảnh vệ tinh Landsat 8, Sentinel 1,2, dữ liệu mô hình số địa hình xây dựng mô hình phân loại ảnh viễn thám thành lập bản đồ phủ bề mặt theo khuyến cáo của AFOLU phục vụ kiểm kê khí nhà kính. Kết quả thử nghiệm phân loại ảnh viễn thám trên khu vực Tây Bắc và Tây Nam Bộ cho kết quả độ chính xác tổng thể đạt lần lượt 83% và 80.5%, phù hợp cho xây dựng bản đồ phủ bề mặt phục vụ kiểm kê khí nhà kính.

10p vikissinger 21-12-2023 12 6   Download

Cross-Site Scripting là một dạng tấn công phổ biến trong các ứng dụng web. Các giải pháp hiện có như dựa trên bộ lọc, phân tích động và phân tích tĩnh không hiệu quả trong việc phát hiện các cuộc tấn công XSS không xác định. Một số nghiên cứu phát hiện các cuộc tấn công XSS sử dụng học máy đã công bố có khả năng phát hiện các cuộc tấn công XSS không xác định tuy nhiên tồn tại một số vấn đề như: bộ phân loại cơ sở đơn, tập dữ liệu nhỏ và hiệu suất mô hình chưa cao.

9p visystrom 22-11-2023 11 5   Download

Bài viết Một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc R-Tree kết hợp KD-Tree Random Forest trình bày các công trình liên quan về gom cụm trên R-Tree, phân lớp ảnh bằng KD-Tree và rừng ngẫu nhiên; Đề xuất mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên sự kết hợp của cấu trúc KD-Tree Random Forest và R-Tree; Cấu trúc và phương pháp xây dựng KD-Tree Random Forest, xây dựng và tìm kiếm trên R-Tree cho bài toán tìm kiếm ảnh.

13p visystrom 22-11-2023 11 4   Download