基于Bi-LSTM-Dropout的蓄电池剩余使用寿命预测方法 被引量：5

1

作者 黄晓智 张华明 +1 位作者 黄艺航 许志杰 《自动化与信息工程》 2024年第1期42-46,60,共6页

蓄电池剩余使用寿命预测对能源的安全性和可持续发展至关重要。该文提出一种蓄电池剩余使用寿命的预测方法,利用蓄电池的历史运行数据和充放电周期,构建Bi-LSTM-Dropout网络模型。利用Bi-LSTM提取时间序列中蓄电池长期依赖的特征,采用Dr... 蓄电池剩余使用寿命预测对能源的安全性和可持续发展至关重要。该文提出一种蓄电池剩余使用寿命的预测方法,利用蓄电池的历史运行数据和充放电周期,构建Bi-LSTM-Dropout网络模型。利用Bi-LSTM提取时间序列中蓄电池长期依赖的特征,采用Dropout优化算法降低Bi-LSTM网络模型的复杂度,提高模型的泛化能力。实验结果表明,该方法在测试集上的准确率达96.2%,实现了蓄电池剩余使用寿命的精确预测。 展开更多

关键词 蓄电池 剩余使用寿命预测 Bi-LSTM dropout优化算法

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基于ABC-LSTM模型的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量：2

2

作者 刘勇 于怀汶 +3 位作者 刘大鹏 穆勇 王瀛洲 张秀宇 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期331-345,共15页

为了保证储能系统的安全稳定运行,准确预测锂离子电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)至关重要。本工作提出了一种基于人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(long short-term memory,L... 为了保证储能系统的安全稳定运行,准确预测锂离子电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)至关重要。本工作提出了一种基于人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的综合预测模型,可有效提高锂离子电池RUL预测的准确性。首先,利用dropout正则化方法有效减轻过拟合现象的优势,提高预测模型的泛化能力。其次,引入针对容量回升及数据噪声问题的激活层网络结构,显著提升模型对复杂非线性数据的处理能力。然后,结合ABC算法优化LSTM综合预测模型的超参数,避免模型陷入局部最优解,提高RUL预测精度。最后,通过NASA研究中心及CALCE的公开数据集验证所提模型的预测准确性和鲁棒性。本工作对基于40%和60%训练数据的不同算法预测性能进行实验分析验证,并与麻雀优化算法、座头鲸优化算法等群体优化算法进行比较。实验结果表明,所提出的ABC-LSTM综合预测模型可以更加准确地捕获锂离子电池容量退化的全局趋势及局部特征,其中60%比例的RUL预测结果的均方根误差平均保持在1.02%以内,平均绝对误差平均保持在0.86%以内,拟合系数高达97%以上。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 长短期记忆网络 人工蜂群算法 dropout技术

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多尺度融合dropout优化算法 被引量：4

3

作者 钟忺 陈恩晓 +1 位作者 罗瑞奇 卢炎生 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期35-39,共5页

为了改善传统标准dropout无法根据特定数据集确定合适尺度的不足,提出了多尺度融合dropout（MSF dropout）方法.利用验证数据集对多个不同尺度的网络模型进行训练,通过学习得到符合该数据集特征的最佳尺度组合,让MSFdropout具备自适应... 为了改善传统标准dropout无法根据特定数据集确定合适尺度的不足,提出了多尺度融合dropout（MSF dropout）方法.利用验证数据集对多个不同尺度的网络模型进行训练,通过学习得到符合该数据集特征的最佳尺度组合,让MSFdropout具备自适应数据集的能力,从而使网络能够使用最佳尺度来进行高精确度的预测.首先训练若干组不同尺度的网络模型,使用遗传算法求出各网络模型的最优尺度;然后通过最优尺度对对应的网络参数进行缩小得到预测子模型;最后以一定的权重将这些子模型融合成为最终的预测模型.使用MSFdropout在标准数据集MNIST和CIFAR-10中进行实验,实验表明：当选择了合适的尺度数量和尺度梯度后,预测精度获得了明显的提升,同时很好地控制了计算时间,验证了多尺度融合方法的有效性. 展开更多

关键词 神经网络 正则化 多尺度融合 遗传算法 dropout 深度学习

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一种基于分段驱动的双环路数模混合LDO

4

作者 罗金伟 黄晓宗 +1 位作者 万瑞捷 廖鹏飞 《微电子学》 北大核心 2025年第1期127-133,共7页

设计了一种可适用于数字负载的双环路数字辅助模拟低压差线性稳压器(Low Dropout Regulator, LDO)电路架构。数字逻辑控制器采用分段和二分搜索的混合算法,当发生瞬态事件时,以数字环路控制为主,快速搜索确定功率管组导通数量,提供粗调... 设计了一种可适用于数字负载的双环路数字辅助模拟低压差线性稳压器(Low Dropout Regulator, LDO)电路架构。数字逻辑控制器采用分段和二分搜索的混合算法,当发生瞬态事件时,以数字环路控制为主,快速搜索确定功率管组导通数量,提供粗调电流,实现快速瞬态响应,然后进入稳态,以模拟环路控制为主,提供微调电流,实现高精度直流电压输出。提出的混合LDO基于55 nm CMOS工艺设计,具有最大52 mA负载能力,数字逻辑控制器工作时钟为50 MHz。仿真结果表明,负载电流在200 ns内在2~52 mA之间跳变时,混合LDO电路的最大过冲电压和上冲电压分别为121 mV和154 mV,瞬态恢复时间<1μs。 展开更多

关键词 低压差线性稳压器 混合算法 数字逻辑 瞬态响应

原文传递

人工智能在陆相低渗油田地质甜点预测的深度应用

5

作者 王宗俊 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期1285-1299,共15页

为解决传统地球物理方法无法有效预测深层陆相低渗透甜点分布的局限性问题,提出了一套基于人工智能的高精度地质甜点预测方法流程,为压裂方案优化和开发井位部署提供可靠依据。通过多步骤人工智能算法,包括:XGBoost算法构建改进的低渗... 为解决传统地球物理方法无法有效预测深层陆相低渗透甜点分布的局限性问题,提出了一套基于人工智能的高精度地质甜点预测方法流程,为压裂方案优化和开发井位部署提供可靠依据。通过多步骤人工智能算法,包括:XGBoost算法构建改进的低渗储层经验性品质指数(RQI)、蜂群算法深度神经网络实现一维井点RQI曲线预测、基于随机失活策略的改进CNN算法,实现空间三维RQI展布预测,突破了传统甜点预测的局限性,实现了由一维到三维的多尺度智能预测,显著提升了低渗储层表征精度。某油田应用表明,该方法克服各不利因素影响,地质甜点预测精度较传统方法有明显提升。 展开更多

关键词 改进储层经验性品质指数 人工智能(AI) XGBoost 蜂群算法 随机失活(dropout)

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基于双重去噪与ResNet的农业机械故障检测研究

6

作者 李培东 《计算机测量与控制》 2025年第7期72-80,89,共10页

针对现有农业机械故障检测算法存在的检测率低、不同故障分类精度差等不足,设计了一种基于优化ResNet模型的检测方案;先通过布置高精度传感器动态采集农业机械的工作状态数据集,采用样本熵和小波阈值的双重降噪方案对故障集进行降噪处理... 针对现有农业机械故障检测算法存在的检测率低、不同故障分类精度差等不足,设计了一种基于优化ResNet模型的检测方案;先通过布置高精度传感器动态采集农业机械的工作状态数据集,采用样本熵和小波阈值的双重降噪方案对故障集进行降噪处理,以更好地降低噪声干扰;构建以残差块为核心的ResNet网络模型,并增加BN层提高改进模型数据标准化处理能力,同时提升模型的过拟合控制能力;利用优化的麻雀搜索算法确定模型的最优参数集,显著提升了深度网络的性能,同时引入SVM模型提升模型特征分类能力;在模型的数据输出环节引入Dropout层和支持向量机工具降低模型复杂度,同步提升对多种不同故障的分类精度;实验结果显示,提出故障检测算法模型的降噪能力较强,在训练集和测试集的故障定位精度分别为99.2%和99.1%,同时对不同故障的分类精度也优于传统故障检测算法,消融实验结果验证了优化ResNet网络模型各组成部分的有效性。 展开更多

关键词 优化ResNet模型 农业机械 麻雀搜索算法 dropout层 支持向量机

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类dropout的具有新型栈式结构的层次支持向量机

7

作者 卢剑伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第2期270-277,共8页

基于对抗学习提出一种类dropout的具有新型栈式结构的层次支持向量机(D-S-SVM)。随机抽取一定比例的样本攻击其标签类型使其成为对抗样本,利用支持向量机对包含对抗样本的训练集进行对抗学习生成对抗支持向量机(A-SVM)。通过栈式结构原... 基于对抗学习提出一种类dropout的具有新型栈式结构的层次支持向量机(D-S-SVM)。随机抽取一定比例的样本攻击其标签类型使其成为对抗样本,利用支持向量机对包含对抗样本的训练集进行对抗学习生成对抗支持向量机(A-SVM)。通过栈式结构原理逐层级联一定数量的子分类器(即A-SVM)构建D-S-SVM。在该模型中计算子分类器输出误差对输入样本的一阶梯度信息,并结合dropout将部分一阶梯度信息嵌入到原输入样本特征中生成新样本作为下一个子分类器的输入。该模型不仅提供了一种新颖的层次结构级联方式,且实验结果表明它能够逐层提高数据分类精度且具有较强的泛化性能。 展开更多

关键词 支持向量机 对抗样本 对抗学习 堆栈结构原理 dropout 分类算法

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基于改进降噪自编码器的馈线终端失效率预测 被引量：1

8

作者 赵建军 刘佳林 +2 位作者 李洋 王珩瑜 杨挺 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第5期537-542,557,共7页

配电网中馈线终端设备由于运行环境恶劣,往往面临意外失效问题。本文针对海量馈线终端装置的失效率预测问题,使用堆叠降噪自编码器实现基于馈线终端的各个关键元件的失效率预测;采用基于Dropout的模型正则化方法防止自编码器训练过程中... 配电网中馈线终端设备由于运行环境恶劣,往往面临意外失效问题。本文针对海量馈线终端装置的失效率预测问题,使用堆叠降噪自编码器实现基于馈线终端的各个关键元件的失效率预测;采用基于Dropout的模型正则化方法防止自编码器训练过程中出现过拟合现象,同时采用Adadelta算法对堆叠自编码器进行优化,在保证预测准确率的同时提高学习速率,实现馈线终端故障失效率的高效准确预测;最后基于馈线终端装置现场数据进行仿真验证。仿真结果验证了本文方法对失效率预测的准确性和泛化能力。 展开更多

关键词 馈线终端装置 dropout方法 Adadelta算法 堆叠降噪自编码器

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应用改进卷积神经网络的客户服务业务中台资源异常信息主动报警

9

作者 丁颖 邱伟 熊伟光 《电气自动化》 2024年第1期43-46,51,共5页

针对客户服务业务中台资源异常信息人工诊断不及时、故障辨识率低等问题,提出一种基于改进卷积神经网络的故障诊断方法。卷积层后引入批量归一化层提高模型的泛化能力,在全连接层引入Droupout函数来缓解过拟合问题,还对数据进行了增强... 针对客户服务业务中台资源异常信息人工诊断不及时、故障辨识率低等问题,提出一种基于改进卷积神经网络的故障诊断方法。卷积层后引入批量归一化层提高模型的泛化能力,在全连接层引入Droupout函数来缓解过拟合问题,还对数据进行了增强处理以及运用灰狼算法对超参数进行寻优。该模型在Pytorch和Pycharm环境下进行仿真,得出经典卷积神经网络的测试集准确率在85%左右,而改进后的测试集准确率在94%左右,表明所提设计具有明显效果。 展开更多

关键词 卷积神经网络 批量归一化 dropout层 灰狼算法 台资源

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分段卷积神经网络在文本情感分析中的应用 被引量：32

10

作者 杜昌顺 黄磊 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期173-179,共7页

文本情感分析是当前网络舆情分析、产品评价、数据挖掘等领域的重要任务。由于当前网络数据的急剧增长,依靠人工设计特征或者传统的自然语言处理语法分析工具等进行分析,不但准确率不高而且费时费力。而传统的卷积神经网络模型均未考虑... 文本情感分析是当前网络舆情分析、产品评价、数据挖掘等领域的重要任务。由于当前网络数据的急剧增长,依靠人工设计特征或者传统的自然语言处理语法分析工具等进行分析,不但准确率不高而且费时费力。而传统的卷积神经网络模型均未考虑句子的结构信息,并且在训练时很容易发生过拟合。针对这两方面的不足,使用基于深度学习的卷积神经网络模型分析文本的情感倾向,采用分段池化的策略将句子结构考虑进来,分段提取句子不同结构的主要特征;并且引入Dropout算法以避免模型的过拟合和提升泛化能力。实验结果表明,分段池化策略和Dropout算法均有助于提升模型的性能,所提方法在中文酒店评价数据集上达到了91%的分类准确率,在斯坦福英文情感树库数据集五分类任务上达到了45.9%的准确率,较基线模型都有显著的提升。 展开更多

关键词 情感分析 深度学习 卷积神经网络 分段池化 dropout算法

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边缘智能背景下的手写数字识别 被引量：11

11

作者 王建仁 马鑫 +1 位作者 段刚龙 薛宏全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3548-3555,共8页

随着边缘智能的快速发展,现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求,且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络(CNN)经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及... 随着边缘智能的快速发展,现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求,且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络(CNN)经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及自适应和混合池化思想构建了基于LeNet-DL改进网络的手写数字识别模型,分别在大样本数据集MNIST和小样本真实数据集REAL上与LeNet、LeNet+sigmoid、AlexNet等算法进行对比实验。改进网络的大样本识别精度可达99.34%,性能提升约0.83%;小样本识别精度可达78.89%,性能提升约8.34%。实验结果表明,LeNet-DL网络相较于传统CNN在大样本和小样本数据集上的训练成本更低、性能更优且模型泛化能力更强。 展开更多

关键词 边缘智能 卷积网络 手写数字识别 Leaky_ReLU 混合池化 自适应 dropout 遗传算法

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网络化控制多目标无功优化的进化算法 被引量：3

12

作者 彭可 盘清琳 +1 位作者 李仲阳 兰浩 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期3073-3079,共7页

针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的... 针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的数学模型,进而引入去冗-保持处理方法。其次,给出一种基于双群体搜索机制的改进差分进化算法,通过对约束条件的可行和不可行双群体处理,解决多目标优化过程中陷入局部最优的问题,并改进变异和交叉操作以提高优化速度与性能。最后,利用IEEE 30节点系统进行仿真计算及分析。研究结果表明:该算法不仅能保证系统达到次优状态,而且收敛速度、均匀性及逼近性等方面均有较大提高。 展开更多

关键词 网络化控制 多目标无功优化 差分进化算法 数据丢包 时间驱动 去冗保持处理

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基于BP神经网络的低压差线性稳压器电磁干扰损伤模型 被引量：11

13

作者 周长林 王振义 +2 位作者 刘统 钊守国 梁臻鹤 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期973-979,共7页

低压差线性稳压器(LDO)在电磁干扰影响下会发生不同程度的性能受损,进而影响到整个系统的电磁兼容性能。为解决这一问题,提出了一种基于误差反向传播(BP)神经网络的建模方法,并使用遗传算法优化网络初始权值与阈值矩阵。采用直接功率注... 低压差线性稳压器(LDO)在电磁干扰影响下会发生不同程度的性能受损,进而影响到整个系统的电磁兼容性能。为解决这一问题,提出了一种基于误差反向传播(BP)神经网络的建模方法,并使用遗传算法优化网络初始权值与阈值矩阵。采用直接功率注入法设计电路板,在100 MHz^1 GHz频率范围、-15~25 d Bm W功率范围内对LDO进行电磁干扰注入实验;采样LDO的输出作为训练数据,对不同结构的BP神经网络预测性能进行对比,选取合适的网络结构,进而构建LDO的电磁干扰损伤模型。从多个角度使用模型预测了电磁干扰对LDO输出数据和传导电磁敏感性的影响,并进行实验验证;最终采用该模型预测了LDO的传导电磁敏感度,并对比分析了模型预测数据和实验测试数据。结果表明,在100 MHz^2 GHz频率范围内,模型仿真输出与LDO测试输出的最大相对误差<8%,模型仿真所得电磁敏感度与实验测试数据的最大相对误差<9%。 展开更多

关键词 电磁兼容 BP神经网络 遗传算法 电磁敏感度 低压差线性稳压器 直接功率注入法 电磁干扰

原文传递

含有缺失机制的多元纵向数据分析 被引量：5

14

作者 庄严 邢艳春 马文卿 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第5期489-493,共5页

目的本文旨在对含有不可忽略缺失机制的多元纵向数据建立一个适当的统计模型。方法对纵向数据建立含有潜在变量的线性混合模型;由于潜在变量在本文中代表治疗效果,而且随着时间变化在不断改进,所以本文用一阶的马氏链来反应潜在变量之... 目的本文旨在对含有不可忽略缺失机制的多元纵向数据建立一个适当的统计模型。方法对纵向数据建立含有潜在变量的线性混合模型;由于潜在变量在本文中代表治疗效果,而且随着时间变化在不断改进,所以本文用一阶的马氏链来反应潜在变量之间的这种联系;引入logistic回归模型来描述数据的缺失机制。最后利用EM算法对参数进行估计,并且给出了数据的模拟结果。结果从模拟的结果可以看出,参数的96%置信区间包含了待估计参数的真值。结论本文所提出的方法对于估计类似数据的参数具有一定的有效性,相对于传统方法,适用性更广泛,且大大简化了计算的工作量。 展开更多

关键词 多元纵向数据 潜在变量 不可忽略缺失机制 EM算法 随机效应

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一种不完全信息下递推辨识方法及收敛性分析 被引量：8

15

作者 杜大军 商立立 +1 位作者 漆波 费敏锐 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1502-1515,共14页

针对信号在网络环境下传输带来不完全信息使得在线参数辨识算法和收敛性困难的问题,不同于传统递推最小二乘方法,本文提出了一种不完全信息下递推辨识方法并分析其收敛性.首先运用伯努利分布刻画引起不完全信息的数据丢包特性,然后基于... 针对信号在网络环境下传输带来不完全信息使得在线参数辨识算法和收敛性困难的问题,不同于传统递推最小二乘方法,本文提出了一种不完全信息下递推辨识方法并分析其收敛性.首先运用伯努利分布刻画引起不完全信息的数据丢包特性,然后基于辅助模型方法补偿不完全信息并构造了新的数据信息矩阵,并运用矩阵正交变换性质对数据信息矩阵进行QR分解,推导了融合网络参数的递推辨识新算法,理论证明了在不完全信息下递推参数辨识算法的收敛性.最后仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 数据丢包 参数估计 递推最小二乘 矩阵QR分解 算法收敛性

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具有数据丢包的神经网络PID控制器 被引量：2

16

作者 付子义 张艺 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第5期419-422,431,共5页

基于BP神经网络整定参数的PID控制算法有着广泛的应用,然而现有的研究主要针对控制器和被控对象在同一位置的点对点系统。实际中网络控制系统被广泛采用,由于通信网络的存在使得控制系统的数据经常发生丢失现象,对控制性能造成很大影响... 基于BP神经网络整定参数的PID控制算法有着广泛的应用,然而现有的研究主要针对控制器和被控对象在同一位置的点对点系统。实际中网络控制系统被广泛采用,由于通信网络的存在使得控制系统的数据经常发生丢失现象,对控制性能造成很大影响。针对上述问题,将数据丢包描述为一个随机的伯努利序列,在此基础上给出了存在数据丢包的神经网络PID控制算法。仿真结果表明,当控制系统存在一定的数据丢失时,神经网络PID控制算法仍然可以保证系统的稳定性,但输出性能随着数据丢失程度的增加变差。 展开更多

关键词 比例积分微分控制算法 神经网络 网络控制系统 丢包

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带丢包Markov切换线性系统的状态估计问题研究 被引量：2

17

作者 周卫东 刘萌萌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期646-652,共7页

针对一类带丢包的Markov切换系统,提出一种含有双Markov切换参数的交互式多模型算法.该算法利用一个二态的Markov链对系统是否丢包进行建模,得到双Markov链系统,通过定义乘积集将两个Markov切换参数所对应的模型集进行融合,并给出单个... 针对一类带丢包的Markov切换系统,提出一种含有双Markov切换参数的交互式多模型算法.该算法利用一个二态的Markov链对系统是否丢包进行建模,得到双Markov链系统,通过定义乘积集将两个Markov切换参数所对应的模型集进行融合,并给出单个模型集中各模型与乘积集中各模型的对应关系.在此基础上,以交互式多模型算法为框架,采用分层的方法,并利用一种新的最优估计算法对双Markov链系统进行滤波.仿真实验证明了该算法的有效性. 展开更多

关键词 Markov系统 量测丢包 双Markov链 最优滤波估计 交互式多模型算法

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具有反馈数据丢包的网络化控制电力无功优化改进算法

18

作者 彭可 盘清琳 +4 位作者 邵添 聂健 李国平 李仲阳 金耀 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期3752-3758,共7页

分析网络传输通道中通信时延、远动数据丢失对于电力无功优化的影响。针对由于时延与丢包等因素导致系统状态反馈变量出现误差和缺失的情况,提出一种具有反馈数据缓存的网络化控制无功优化改进算法。该算法在状态估计算法的基础上,引入... 分析网络传输通道中通信时延、远动数据丢失对于电力无功优化的影响。针对由于时延与丢包等因素导致系统状态反馈变量出现误差和缺失的情况,提出一种具有反馈数据缓存的网络化控制无功优化改进算法。该算法在状态估计算法的基础上,引入接收缓存器对反馈通道中状态变量的缺失或误差进行修正,以保证无功优化运行时所需要的远程观测数据。采用差分进化算法,对于IEEE 14节点及IEEE 30节点系统进行仿真研究。研究结果表明:当网络化控制无功优化系统中反馈通道的量测数据出现缺失或误差时,利用改进后的状态估计方法可以较好地求出系统的状态量,并能应用于后续的相应无功优化计算过程,从而保证系统性能达到较优状态。 展开更多

关键词 网络化控制 无功优化 状态估计 反馈数据丢包 接收缓存 差分进化算法

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结合产品特征的评论情感分类模型 被引量：5

19

作者 喻涛 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第16期108-114,共7页

结合不同产品的评论词信息来构建智能化的情感分类器,提出一种结合产品特征的在线商品评论情感分类模型PWCNN(Product Weight Convolution Neural Network)。模型首先进行产品词特征的词向量训练,将评论文本以及产品信息进行向量乘法组... 结合不同产品的评论词信息来构建智能化的情感分类器,提出一种结合产品特征的在线商品评论情感分类模型PWCNN(Product Weight Convolution Neural Network)。模型首先进行产品词特征的词向量训练,将评论文本以及产品信息进行向量乘法组合,结果作为模型输入。然后根据句子的重要性,采用池化加权的卷积神经网络来学习评论的文档级表示。为了防止过拟合且提高泛化能力,在输出层采用dropout策略。实验结果表明,PWCNN模型在平均准确率和F1值等指标上取得最好结果,且提高了模型训练速度。 展开更多

关键词 情感分类 卷积神经网络 产品词向量 加权池化层 dropout算法

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基于网络化控制模型的改进无功优化算法 被引量：3

20

作者 彭可 黄丹 罗安 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期103-107,共5页

针对网络具有前向通道数据丢包的情况,提出一种基于网络化控制模型的改进无功优化算法。首先将网络化控制模型引入无功优化实时控制,实现了基于网络化控制模型的无功优化问题建模,并分析了网络数据丢包对于无功优化算法的影响;进而针对... 针对网络具有前向通道数据丢包的情况,提出一种基于网络化控制模型的改进无功优化算法。首先将网络化控制模型引入无功优化实时控制,实现了基于网络化控制模型的无功优化问题建模,并分析了网络数据丢包对于无功优化算法的影响;进而针对网络前向通道中数据丢包问题,提出利用历史控制量进行去冗–保持处理的改进优化方法;最后以定向变异遗传算法为例,针对IEEE 118节点系统进行了无功优化仿真分析。结果表明:当系统的网络前向通道中存在不可控输出量时,利用该方法不仅能保证系统达到近似的最优状态,而且其收敛性和求解速度都得到提高。 展开更多

关键词 无功优化 网络化控制模型 数据丢包 去冗-保持处理 定向变异遗传算法

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