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基于ResNet18与Transformer混合的视线估计方法
1
作者 王艳霞 刘丹 《计算机与数字工程》 2025年第9期2461-2464,共4页
CNN具有强大的特征提取能力,但由于感受野有限,难以捕获全局信息,而Transformer则因其长距离建模能力能够有效获取全局特征,并且针对视线估计任务中眼睛区域微小变化易导致视线角度显著偏差的问题,论文提出GazeTRLM模型,通过结合CNN与Tr... CNN具有强大的特征提取能力,但由于感受野有限,难以捕获全局信息,而Transformer则因其长距离建模能力能够有效获取全局特征,并且针对视线估计任务中眼睛区域微小变化易导致视线角度显著偏差的问题,论文提出GazeTRLM模型,通过结合CNN与Transformer的优势,并引入注意力机制和MAD(Multi-Attention Dropping),增强模型对眼部关键区域的关注度,实现局部区域的自适应探索,有效抑制冗余信息干扰,从而提升整体性能。为验证模型有效性,在EyeDiap、MPIIFaceGaze和Gaze360三个数据集上进行了实验,实验结果表明,与目前较好的GazeTR-Hybrid模型相比,GazeTR-LM的性能在EyeDiap、MPIIFaceGaze、Gaze360数据集上分别提高了1.4%、3.5%和2.8%。 展开更多
关键词 transformER 视线估计 注意力机制 正则化
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Zeta Functions of the Complement and xyz-Transformations of a Regular Graph
2
作者 WANG Xueqin DENG Aiping 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2018年第6期480-485,共6页
Let Z(λ,G)denote the zeta function of a graph G.In this paper the complement G^Cand the G^(xyz)-transformation G^(xyz)of an r-regular graph G with n vertices and m edges for x,y,z∈{0,1,+,-},are considerd.The relatio... Let Z(λ,G)denote the zeta function of a graph G.In this paper the complement G^Cand the G^(xyz)-transformation G^(xyz)of an r-regular graph G with n vertices and m edges for x,y,z∈{0,1,+,-},are considerd.The relationship between Z(λ,G)and Z(λ,G^C)is obtained.For all x,y,z∈{0,1,+,-},the explicit formulas for the reciprocal of Z(λ,G^(xyz))in terms of r,m,n and the characteristic polynomial of G are obtained.Due to limited space,only the expressions for G^(xyz)with z=0,and xyz∈{0++,+++,1+-}are presented here. 展开更多
关键词 regular graph COMPLEMENT xyz-transformation ZETA function
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A Regularization Method for Approximating the Inverse Laplace Transform
3
作者 A. Al-Shuaibi (King Fahd University of Petroleum and Minerals, Saudi Arabia.) 《Analysis in Theory and Applications》 1997年第1期58-65,共8页
A new method for approximating the inerse Laplace transform is presented. We first change our Laplace transform equation into a convolution type integral equation, where Tikhonov regularization techniques and the Four... A new method for approximating the inerse Laplace transform is presented. We first change our Laplace transform equation into a convolution type integral equation, where Tikhonov regularization techniques and the Fourier transformation are easily applied. We finally obtain a regularized approximation to the inverse Laplace transform as finite sum 展开更多
关键词 A regularization Method for Approximating the Inverse Laplace transform
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Laplacian Energies of Regular Graph Transformations
4
作者 邓爱平 王雯 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2017年第3期392-397,共6页
Let LE(G) denote the Laplacian energy of a graph G. In this paper the xyz-transformations G^(xyz) of an r-regular graph G for x,y,z∈{0,1, +,-} are considered. The explicit formulas of LE(G^(xyz)) are presented in ter... Let LE(G) denote the Laplacian energy of a graph G. In this paper the xyz-transformations G^(xyz) of an r-regular graph G for x,y,z∈{0,1, +,-} are considered. The explicit formulas of LE(G^(xyz)) are presented in terms of r,the number of vertices of G for any positive integer r and x,y,z∈{ 0,1},and also for r = 2 and all x,y,z∈{0,1,+,-}. Some Laplacian equienergetic pairs of G^(xyz) for r = 2 and x,y,z∈{0,1, +,-} are obtained. This also provides several ways to construct infinitely many pairs of Laplacian equienergetic graphs. 展开更多
关键词 Laplacian integer infinitely regular vertex explicit formulas isomorphic multiplicity polynomial
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电动机故障诊断联邦学习模型研究及技术应用
5
作者 周奇才 黄至恺 +2 位作者 钟小勇 卢浩 邱彦杰 《起重运输机械》 2025年第1期78-84,共7页
文中提出了一种基于深度学习以及联邦学习的电动机故障诊断模型。使用Transformer模型对电动机的运行数据进行分析以及故障诊断分类,在此基础上使用FedProx联邦学习算法,在多个客户端上使用不同的数据训练模型,并将训练后的模型上传到... 文中提出了一种基于深度学习以及联邦学习的电动机故障诊断模型。使用Transformer模型对电动机的运行数据进行分析以及故障诊断分类,在此基础上使用FedProx联邦学习算法,在多个客户端上使用不同的数据训练模型,并将训练后的模型上传到中央服务器进行聚合,使用聚合后的模型对设备进行故障诊断。实验结果表明,所提出的模型具有良好的性能,对数据的故障分类准确率满足电动机故障诊断的要求,同时联邦学习的方法有助于模型获得更多的数据特征,使得模型可以更好地进行故障诊断,同时对保护数据隐私也有一定作用。 展开更多
关键词 电动机 故障诊断 transformer模型 联邦学习 联邦正则算法
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基于潜在正则化对抗的主变压器声音异常检测
6
作者 唐明珠 左佳文 +2 位作者 王智弘 王展图 熊富强 《兵器材料科学与工程》 北大核心 2025年第4期167-176,共10页
主变压器是电力系统的核心设备,其运行状态直接影响电力系统的稳定性和安全性。声音信号作为主变压器状态的直接表征,为设备异常检测提供了一种非侵入式的监测手段。然而,异常数据稀缺及工况复杂的多样性,使得传统基于生成对抗网络的异... 主变压器是电力系统的核心设备,其运行状态直接影响电力系统的稳定性和安全性。声音信号作为主变压器状态的直接表征,为设备异常检测提供了一种非侵入式的监测手段。然而,异常数据稀缺及工况复杂的多样性,使得传统基于生成对抗网络的异常检测方法在潜在空间中难以有效区分正常数据与异常数据。针对这些问题,本文提出基于潜在变量正则化对抗的异常检测方法(latent regularization adversarial anomaly detection,LRAAD)。该方法通过重构生成对抗网络架构,将编码器改造为具有分布判别能力的智能判别器。生成对抗网络的判别器将输入的频谱图映射到一个标量值,表示输入图像是真实数据的概率。而LRAAD的判别器引入KL散度度量机制,使编码器能够通过潜在空间表征与标准正态分布的偏离度判别输入频谱图的真实性。这种判别方式使得编码器在判别过程中同步提取关键声纹特征,指导生成器合成更逼真的训练样本,从而学习到更真实的数据分布。实验基于主变压器声音实测数据集进行验证。结果表明:LRAAD在AUC和p-AUC指标上均显著优于其他基准模型,同时t-SNE可视化结果表明,LRAAD能够在潜在空间中实现异常样本的清晰分离。 展开更多
关键词 主变压器 异常声音检测 潜在变量正则化 无监督学习 声音信号分析
原文传递
基于二阶同步提取变换的厚度随机分布薄互层时频响应规律研究
7
作者 李雪英 邢博 +2 位作者 文慧俭 王鑫 赵新竹 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期3235-3246,共12页
厚度随机分布薄互层体现地层原始沉积特点,更具一般性,是实际地层分布最广泛的薄互层类型,其时频特征及时变规律的准确刻画对于识别和解释该类薄互层具有重要意义.本文针对厚度随机分布薄互层尚缺少有效的地质建模方法和传统时频分析方... 厚度随机分布薄互层体现地层原始沉积特点,更具一般性,是实际地层分布最广泛的薄互层类型,其时频特征及时变规律的准确刻画对于识别和解释该类薄互层具有重要意义.本文针对厚度随机分布薄互层尚缺少有效的地质建模方法和传统时频分析方法无法定位、划分薄互层内部精细结构的技术难题,利用马尔科夫链建立厚度随机分布薄互层地质模型,采用波动方程正演模拟获取理论合成数据,通过二阶同步提取变换获取时频谱及二阶算子谱.在此基础上,系统总结时域波形、二阶瞬时频谱和二阶算子谱的时频特征及变化规律.研究表明:马尔科夫链是实现厚度随机分布及岩性转换的有效薄互层地质模型方法;二阶同步提取变换方法可高精度表征瞬时频率的变化规律,具有分层次定位及精细划分薄互层内部结构功能:时频谱上的主脊线表征薄互层宏观整体结构及主要能量分布;二阶算子谱中的上、下拱形结构指示次级复合结构突变层位置;高频“X”形结构表征超薄结构突变层产生精微信号.上述成果丰富薄互层地质认识,推进薄互层理论研究工作. 展开更多
关键词 厚度随机分布薄互层 马尔科夫链 二阶同步提取变换 地质建模 时频响应规律
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警务档案工作的法治化、正规化建设与警务管理现代化转型 被引量:5
8
作者 胡文宇 《山西档案》 北大核心 2025年第1期75-77,81,共4页
当前,警务档案工作面临着法治化建设不完善、正规化水平不足等问题,已成为制约警务管理现代化转型的重要因素。从警务档案工作法治化建设入手,系统分析了当前存在的主要问题和面临的新挑战,提出了完善法律规范体系、健全执法保障机制的... 当前,警务档案工作面临着法治化建设不完善、正规化水平不足等问题,已成为制约警务管理现代化转型的重要因素。从警务档案工作法治化建设入手,系统分析了当前存在的主要问题和面临的新挑战,提出了完善法律规范体系、健全执法保障机制的建议。在此基础上,探讨了警务档案工作正规化建设的基本要求、具体措施和保障机制。最后,从构建智慧警务数据资源体系、完善警务档案信息共享机制、创新警务管理决策模式三个方面,提出了基于档案资源推进警务管理现代化转型的策略建议。 展开更多
关键词 警务档案工作 法治化建设 正规化建设 警务管理 现代化转型
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国家更新者的机制与启示——奥斯曼巴黎改造的规制化及其“中介结构”的演进研究
9
作者 莫浙娟 周剑云 《城市规划》 北大核心 2025年第9期66-74,共9页
当前实施城市更新已经成为国家发展战略,国家在更新项目中的角色及作用是制度建构的关键议题,奥斯曼巴黎改造及其“规制化”进程中国家主导的更新发展模式值得参考。本文首先聚焦奥斯曼巴黎改造的“规制化”过程,探究奥斯曼作为国家更... 当前实施城市更新已经成为国家发展战略,国家在更新项目中的角色及作用是制度建构的关键议题,奥斯曼巴黎改造及其“规制化”进程中国家主导的更新发展模式值得参考。本文首先聚焦奥斯曼巴黎改造的“规制化”过程,探究奥斯曼作为国家更新者原型的历史渊源,分析奥斯曼“规划-实施”的双重角色,进而定义其省长身份成就的“中介结构”。随后选取20世纪法国城市规划发展的四个典型历史截面,阐述奥斯曼角色向国家更新者——“中介结构”体系的转化与衍化,从央地协同治理、规划与实施一体化行动、项目的资源整合等多个维度解释各种类型“中介结构”的功能与作用,以及实践成效的社会评价。最后,针对我国城市更新行动力的问题,建议参考“中介结构”运作机制,将国家角色从纯粹的规划管理者转型为“规划-实施”一体化的行动者。 展开更多
关键词 国家更新者 “规划-实施”一体化 奥斯曼巴黎改造 规制化 中介结构
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Asymptotics for Nonlinear Transformations of Fractionally Integrated Time Series
10
作者 李松臣 张世英 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2007年第5期387-390,共4页
The asymptotic theory for nonlinear transformations of fractionally integrated time series is developed. By the use of fractional Occupation Times Formula, various nonlinear functions of fractionally integrated series... The asymptotic theory for nonlinear transformations of fractionally integrated time series is developed. By the use of fractional Occupation Times Formula, various nonlinear functions of fractionally integrated series such as ARFIMA time series are studied, and the asymptotic distributions of the sample moments of such functions are obtained and analyzed. The transformations considered in this paper includes a variety of functions such as regular functions, integrable functions and asymptotically homogeneous functions that are often used in practical nonlinear econometric analysis. It is shown that the asymptotic theory of nonlinear transformations of original and normalized fractionally integrated processes is diffent from that of fractionally integrated processes, but is similar to the asymptotic theory of nonlinear transformations of integrated processes. 展开更多
关键词 fractionally integrated processes additive transformations regular transformations fractional Brownian motion fractional local time
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基于全局和局部令牌变换的行人再识别算法
11
作者 吴婷婷 王苹宇 陈洪刚 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期399-411,共13页
行人再识别在智慧安防、智慧城市和智慧交通等领域具有广泛的研究和应用价值,但是就目前的研究和应用需求来看,面向真实场景的行人再识别仍然是一项挑战.针对真实场景下行人目标具有复杂的图像变化,本文提出一种全局和局部令牌变换(GLTT... 行人再识别在智慧安防、智慧城市和智慧交通等领域具有广泛的研究和应用价值,但是就目前的研究和应用需求来看,面向真实场景的行人再识别仍然是一项挑战.针对真实场景下行人目标具有复杂的图像变化,本文提出一种全局和局部令牌变换(GLTT)框架,以学习具有鉴别性和鲁棒性的行人特征.首先,在GLTT框架上引入一种全局令牌变换(GTT)模块,考虑到单个类别令牌难以应对复杂的行人图像变化,该模块利用多个类别令牌从不同语义空间中学习多个全局行人特征,提升行人再识别模型的全局鲁棒性.然后,考虑到行人局部细节包含关键身份信息,本文设计一种局部令牌变换(LTT)模块,通过融合自注意力权重来动态选择具有语义相关性的块令牌,并在所选择的块令牌和类别令牌之间进行信息交互,从而提升行人再识别模型的局部鉴别性.最后,本文提出一种简单有效的类别令牌正则化(CTR)方法,以使每个类别令牌的特征空间不重叠,从而提高多个类别令牌特征的表示能力.实验结果表明,与多种行人再识别方法相比,本文所提出的GLTT框架在Market1501、CUHK03、DukeMTMC和MSMT17数据集上均取得最优的识别效果,验证了此框架具有良好的鉴别性和鲁棒性. 展开更多
关键词 行人再识别 全局令牌变换 局部令牌变换 类别令牌正则化
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应用动态Token的融合特征的持续图像字幕生成 被引量:1
12
作者 晋嘉利 余璐 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期176-191,共16页
基于自注意力的结构(如Transformer)在图像字幕生成任务中有着突出的性能优势。但在大多数方法中模型只在静态、同分布数据集上进行训练,而真实世界中的数据分布大多是非独立同分布的数据流,这种设置下的持续图像字幕生成任务更具有挑... 基于自注意力的结构(如Transformer)在图像字幕生成任务中有着突出的性能优势。但在大多数方法中模型只在静态、同分布数据集上进行训练,而真实世界中的数据分布大多是非独立同分布的数据流,这种设置下的持续图像字幕生成任务更具有挑战性。目前针对图像字幕生成的多模态任务的持续学习研究较少,缺乏更适用于基于自注意力模型的持续图像字幕生成方法。针对以上挑战提出了一种应用动态Token的融合特征的持续图像字幕生成方法。在Transformer中对图像字幕生成任务所涉及的不同模态的数据特征进行融合,并对融合特征进行正则化计算;为每一个子任务定义一个Token,Token将随着子任务的切换而变化,这种Token即为动态Token,相比于整个训练阶段只定义一个且被所有子任务共用的静态Token而言,动态Token更能保存每个子任务特有的信息和特点。利用这些动态任务Token和任务标识融合特征注意力模块进一步获得具有任务标识信息的融合特征,并在每个子任务训练结束后保存其对应的Token,以保持模型对旧任务的记忆和表达能力,减少模型对旧任务的灾难性遗忘。在MS-COCO和Flickr30k数据集上的实验结果表明,应用动态Token的融合特征的持续图像字幕生成方法在Transformer架构上优于所有基线方法。以CIDEr指标为例,所有训练任务结束后CIDEr指标的平均分数相较于微调和所有基线方法中的最优方法分别提高了31.06%和13.94%。 展开更多
关键词 图像字幕生成 持续学习 transformER 融合特征 动态Token 正则化
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关于二重极限的极坐标变换法
13
作者 汪继林 马迪 曹怀信 《文山学院学报》 2025年第5期60-66,共7页
极坐标变换法在讨论函数的二重极限时经常使用,但在一般教材中并未给出使用该方法的条件与相应证明,使得解题者在使用该方法时导致困惑。基于二重极限的定义,提出了关于二重极限的极坐标变换定理,并进行了理论证明与应用举例,明晰了二... 极坐标变换法在讨论函数的二重极限时经常使用,但在一般教材中并未给出使用该方法的条件与相应证明,使得解题者在使用该方法时导致困惑。基于二重极限的定义,提出了关于二重极限的极坐标变换定理,并进行了理论证明与应用举例,明晰了二重极限与方向极限有关系。 展开更多
关键词 平面点集 局部星凸性 正则性 二重极限 极坐标变换法
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基于傅立叶变换的高速公路周期性规律用户识别与分析
14
作者 邵娟 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第3期601-611,共11页
【目的】识别高速公路规律出行群体是精准引导出行需求、提供个性化出行服务的前提与基础。【方法】既有研究主要面向城市交通、基于时间-频率指标提取出行特征来识别规律出行群体,而针对高速公路出行用户的周期性规律特征分析未能得到... 【目的】识别高速公路规律出行群体是精准引导出行需求、提供个性化出行服务的前提与基础。【方法】既有研究主要面向城市交通、基于时间-频率指标提取出行特征来识别规律出行群体,而针对高速公路出行用户的周期性规律特征分析未能得到充分探索,导致部分周期性出行用户识别的缺失。【结果】本文基于广西壮族自治区高速公路联网收费数据,以用户进出收费站轨迹作为信号输入,通过傅立叶变换计算前3幅值对应周期的方差作特指标研判该用户是否为高速公路公路规律出行群体。【结论】研究提出了基于傅立叶变换的“轨迹绘制-频谱变换-周期分析”高速公路周期性用户识别与分析方法,以广西壮族自治区为案例研究,结果发现:(1)广西壮族自治区高速公路出行记录具有一定的头部效应,20%的车辆提供了55%~60%的通行记录;(2)在0.5的周期方差阈值下约有12%的客、货车辆为规律用户;在1.0和1.5的周期方差阈值下,约18%的客、货车辆为规律用户;在2.0的周期方差阈值下,约25%的客、货车辆为规律用户;(3)高频的出行客车不一定具有更强的周期性规律;而周期性规律强的客、货车通常具有更短的出行距离,且在出行时刻上亦更具稳定性。本文的研究对于拓展公路规律用户识别方法、探索公路用户出行周期性特征具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 高速公路出行 联网收费 规律用户识别 傅立叶变换 周期分析 出行轨迹 出行特征分析 广西壮族自治区
原文传递
基于鲁棒对抗防御边界的语音伪造方法识别
15
作者 张强 张雄伟 +1 位作者 孙蒙 杨吉斌 《电子学报》 北大核心 2025年第6期2022-2037,共16页
深度伪造语音的反欺骗是生成式人工智能安全领域的一项重要技术.除了对真实语音和伪造语音进行二元分类外,语音伪造方法识别正在成为可解释的反欺骗策略的重要组成部分.但为了逃避对语音伪造方法的识别,攻击者很有可能利用对抗样本攻击... 深度伪造语音的反欺骗是生成式人工智能安全领域的一项重要技术.除了对真实语音和伪造语音进行二元分类外,语音伪造方法识别正在成为可解释的反欺骗策略的重要组成部分.但为了逃避对语音伪造方法的识别,攻击者很有可能利用对抗样本攻击技术,在伪造语音中加入人耳无法感知的对抗扰动,来降低语音伪造方法识别(Speech Forgery Method Recognition,SFMR)模型的准确性.针对SFMR所面临的对抗样本攻击问题,从防御者的角度出发,提出了对抗防御边界概念.基于此,使用泰勒分析技术,理论分析了网络随机性和决策边界距离对模型对抗鲁棒性的影响,并提出了基于鲁棒对抗防御边界(Robust Adversarial Defense Boundary,RADB)的SFMR算法.该算法采用随机变换(Random Transform,RT)和决策边界距离正则化(Decision Boundary Distance Regularization,DBDR)两个模块实现鲁棒对抗防御.RT模块通过模拟真实世界场景中伪造语音可能受到的干扰,在训练和推理时,均对输入语音进行随机组合变换,利用随机性提高对抗鲁棒性.DBDR模块引入决策边界距离正则化损失函数,鼓励模型提高对抗鲁棒性上限,降低模型的类别预测关于对抗扰动的敏感性.在典型SFMR数据集,即中文伪造音频检测(Chinese Fake Audio Detection,CFAD)数据集和2019年自动说话人验证欺骗与对策挑战赛(2019 Automatic Speaker Verification spoofing and countermeasures challenge,ASVspoof2019)数据集上的实验结果表明,在对抗攻击条件下,与现有先进基线方法相比,所提算法能够将SFMR准确率分别提高5.63%、5.95%,至93.98%、91.71%. 展开更多
关键词 语音伪造方法识别 对抗防御边界 随机变换 决策边界距离正则化 对抗样本
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输变电工程限价中关键参数挖掘算法设计
16
作者 陈付雷 赵迎迎 付安媛 《微型电脑应用》 2025年第8期216-219,共4页
输变电工程限价管理模式复杂,存在参数选取与实际工程不匹配的问题。为此,提出输变电工程限价中关键参数挖掘算法。从模型库、标准工程量库、价格规整库和设备材料价格库中选取基础数据,降低数据协调难度。利用关联规则对历史数据关联分... 输变电工程限价管理模式复杂,存在参数选取与实际工程不匹配的问题。为此,提出输变电工程限价中关键参数挖掘算法。从模型库、标准工程量库、价格规整库和设备材料价格库中选取基础数据,降低数据协调难度。利用关联规则对历史数据关联分析,将项目实际发生费用与设计费用、工程定额标准进行比较,实现对关键参数的有效挖掘。实验结果表明:所提算法挖掘的关键参数对成本预测精度高、限价结余率高、支路能耗低,有效完成了限价管理。 展开更多
关键词 工程限价 关联规则数据挖掘 频繁规则网络 输变电站工程 工程定额标准
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高维局部数据体中线性信号预测基本理论与方法
17
作者 王华忠 项健 +2 位作者 张力起 欧阳志远 宋家文 《石油物探》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
首先,提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式,认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测,从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending... 首先,提出了若干线性结构(可以视为局部平面波)飘在具有不同概率分布特征的、实测的局部高维数据体中是地震信号处理的核心概念模式,认为对局部高维数据体中的线性结构进行建模及最佳预测,从而解决去噪、数据规则化和解混叠(Deblending)等问题是地震数据处理中的基本环节;认为对线性信号进行最佳的建模和预测包括模型驱动和数据驱动的方法。前者是由预先选定的局部平面波基函数的线性叠加表示局部高维数据体中包含的信号;后者由数据矩阵(张量)分解的方法推断局部高维数据体中包含的线性结构。然后,全面分析了频率-空间域高维Wiener滤波方法、自相关矩阵及Hankel矩阵正交分解方法(SSA方法)、高维线性Radon变换方法(高维Beamforming方法)和张量分解方法的基本理论,为进行局部高维数据体中线性信号预测及各种应用奠定了理论基础。最后,指出山前带及其他复杂地表探区实际数据中的相干噪声和非相干噪声往往不符合线性信号建模及预测的理论假设条件,因而必须发展非线性去噪方法。 展开更多
关键词 局部高维数据体 线性结构 最佳预测 高维Wiener滤波方法 高维SSA方法 高维线性Radon变换方法 张量分解方法 去噪与数据规则化
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CONVERGENCE ANALYSIS OF THE LOPING OS-EM ITERATIVE VERSION OF THE CIRCULAR RADON TRANSFORM 被引量:2
18
作者 郭娟 王金平 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2014年第6期1875-1884,共10页
The loping OS-EM iteration is a numerically efficient regularization method for solving ill-posed problems. In this article we investigate the loping OS-EM iterative method in connection with the circular Radon transf... The loping OS-EM iteration is a numerically efficient regularization method for solving ill-posed problems. In this article we investigate the loping OS-EM iterative method in connection with the circular Radon transform. We show that the proposed method converges weakly for the noisy data. Numerical tests are presented for a linear problem related to photoacoustic tomography. 展开更多
关键词 ill-posed equations regularization loping OS-EM iteration circular Radon transform
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青虾transformer-2基因RNA干扰规律的研究 被引量:5
19
作者 江丰伟 傅洪拓 +6 位作者 乔慧 张文宜 蒋速飞 熊贻伟 孙盛明 龚永生 金舒博 《中国农学通报》 CSCD 2014年第32期32-37,共6页
通过对青虾性别调控相关基因transformer-2(tra-2)的RNA干扰规律进行研究,探讨了tra-2基因RNA干扰的最适注射部位、注射剂量、干扰效果以及干扰规律等。通过对青虾肌肉、心脏、围心腔和眼柄基部注射比较发现,围心腔注射死亡率最低,适宜... 通过对青虾性别调控相关基因transformer-2(tra-2)的RNA干扰规律进行研究,探讨了tra-2基因RNA干扰的最适注射部位、注射剂量、干扰效果以及干扰规律等。通过对青虾肌肉、心脏、围心腔和眼柄基部注射比较发现,围心腔注射死亡率最低,适宜RNA干扰研究。采用4μg/g的dsRNA剂量进行时间依赖性干扰试验,RT-PCR检验注射后第1,7,14天的卵巢tra-2表达量,结果显示第7天基因表达量出现显著降低(P<0.05)。不同剂量水平(0.4μg/g、4μg/g以及12μg/g)干扰研究发现,0.4μg/g dsRNA没有干扰结果,4μg/g和12μg/g剂量的干扰效果均显著。与4μg/g的剂量相比,12μg/g的dsRNA能在较短时间内起到明显的干扰效果,且能持续较长的时间,表明干扰规律会随着剂量的改变而变化。但两组tra-2的最低表达量分别为正常水平的23%和21%,无显著差异(P>0.05)。 展开更多
关键词 青虾 RNAI transformer-2 注射剂量 注射部位 干扰规律
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基于小波变换和L2正则化LSTM的股票价格预测
20
作者 唐旋 李路 《上海工程技术大学学报》 2025年第1期86-92,共7页
长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)被广泛运用于股票的价格预测,但面对波动幅度较大的股票价格数据时,其预期效果不佳。提出一种基于小波变换和L2正则化LSTM的WT-L2-LSTM模型,利用小波变换对原始宽频数据分解得到多层窄频数... 长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)被广泛运用于股票的价格预测,但面对波动幅度较大的股票价格数据时,其预期效果不佳。提出一种基于小波变换和L2正则化LSTM的WT-L2-LSTM模型,利用小波变换对原始宽频数据分解得到多层窄频数据,再逐层使用L2正则化LSTM(L2-LSTM)模型进行预测,分解后数据较平滑且可以逐层调参。预测结果显示,WT-L2-LSTM模型在拟合优度和均方误差上均优于LSTM模型,表明WT-L2-LSTM模型对股价预测具有更好的精度和泛化性能。 展开更多
关键词 股价预测 小波变换 长短时记忆网络 L2正则化
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