[1] 周文波.盾构法隧道施工技术及应用[M].北京:中国建筑工业出版社,2004. [2] 吕国岭,黄威然,庞红军.盾构自动导向方法的应用研究[J].隧道建设,2005,25(5):11-14. [3] 潘明华,朱国力.盾构机自动导向系统的测量方法研究[J].施工技术,2005,34(6):34-36. [4] 王暖堂,盾构隧道施工中的测量技术研究[J].铁道建筑,2002(12):2-5. [5] 张厚美,古力.盾构姿态参数的测量及计算方法研究[J].现代隧道技术, 2004, 4(2):14-20. [6] 朱国力,熊建桥,潘明华.隧道掘进施工导向系统的电子激光靶:中国,200410012735[P]. 2004-02-18. [7] 姜留涛.盾构姿态测量原理的比较研究及精度分析[J].测绘通报, 2016(8):86-88. [8] 郭沈凡.盾构隧道精密定位导向技术研究[D].南京:河海大学,2005:51-52. [9] 杨立洪, 白肇强. 基于二次组合的特征工程与XGBoost模型的用户行为预测[J]. 科学技术与工程, 2018,18(14):186-189. [10] 俞高. 基于XGBoost算法的病例分型系统设计[J]. 中国数字医学, 2018,13(3):69-71. [11] CHEN T,GUESTRIN C. XGBoost:a scalable tree boosting system[C]//ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.[S.l.]:ACM, 2016. [12] 周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社, 2016. [13] 张丽新. 高维数据的特征选择及基于特征选择的集成学习研究[D]. 北京:清华大学, 2004. [14] 李蝉娟. 高维数据降维处理关键技术研究[D]. 成都:电子科技大学, 2017. [15] 蒋胜利. 高维数据的特征选择与特征提取研究[D]. 西安:西安电子科技大学,2011. [16] 黄晓娟,张莉. 改进的多类支持向量机递归特征消除在癌症多分类中的应用[J]. 计算机应用,2015,35(10):2798-2802. [17] SHIEH M D, YANG C. Multiclass SVM-RFE for product form feature selection[J]. Expert Systems with Applications,2008,35(1):531-541. [18] 姚登举, 杨静, 詹晓娟. 基于随机森林的特征选择算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(1):137-141. [19] 刘凯,郑山红,蒋权,等. 基于随机森林的自适应特征选择算法[J]. 计算机技术与发展,2018,28(9):101-104. [20] 赵伟卫. 基于互信息和随机森林的混合特征选算法研究[D]. 西安:西安电子科技大学,2017. |