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多传感器融合的放射源搜寻机器人自主定位与导航系统研究
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作者 陶泽勇 张建 +2 位作者 郑怡廷 顾铭 赵琛 《核电子学与探测技术》 北大核心 2026年第2期270-276,共7页
针对传统放射源搜寻方法效率低、定位精度差、作业风险高等问题,本研究提出了一种基于多传感器融合的放射源搜寻机器人自主定位与导航方法。该系统搭载可见光相机、三维激光雷达、惯性测量单元及辐射传感器,通过梯度计算确定辐射源方位... 针对传统放射源搜寻方法效率低、定位精度差、作业风险高等问题,本研究提出了一种基于多传感器融合的放射源搜寻机器人自主定位与导航方法。该系统搭载可见光相机、三维激光雷达、惯性测量单元及辐射传感器,通过梯度计算确定辐射源方位,结合全局与局部路径规划算法,实现了复杂辐射环境下自主导航、环境建图与放射源定位的一体化作业,并生成三维可视化结果。实验表明:该系统平均搜寻偏差为0.147 m,最小偏移误差为1.37%,导航轨迹与环境地图精度均达到预期要求。 展开更多
关键词 SLAM 自主导航 多传感器融合 放射源梯度
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基于多策略融合算法的两栖机器人路径规划
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作者 刘成业 戴晓强 +3 位作者 黄鑫 李昂 曾庆军 刘明 《自动化技术与应用》 2026年第2期97-103,152,共8页
为满足水陆两栖机器人在复杂环境下完成搜寻任务的要求,解决跨环境路径规划存在的评价指标不全、精度低、收敛慢等问题,在建立融合栅格代价的水-陆综合环境模型、制定综合路径评价指标基础上,提出了一种多策略融合的改进哈里斯鹰优化算... 为满足水陆两栖机器人在复杂环境下完成搜寻任务的要求,解决跨环境路径规划存在的评价指标不全、精度低、收敛慢等问题,在建立融合栅格代价的水-陆综合环境模型、制定综合路径评价指标基础上,提出了一种多策略融合的改进哈里斯鹰优化算法。通过梅特罗波利斯-哈斯廷斯(Metropolis-Hastings, MH)抽样方法优化初始种群提升哈里斯鹰初期的搜索能力和收敛速度,通过自适应梯度算法优化莱维飞行策略提高哈里斯鹰的寻优精度。通过仿真和湖试实验表明,本方法解决了跨环境下路径评价指标单一、收敛速度慢、质量差等问题,能够在不同任务目标作做出更优的路径规划决策,在路径质量和规划时间等方面具备适用性和高效性。 展开更多
关键词 水陆两栖机器人 路径规划 改进哈里斯鹰优化算法 自适应梯度算法 多策略融合
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多粒度特征融合的分层式机器学习情感分析
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作者 赵金鑫 郭荣新 施一帆 《华侨大学学报(自然科学版)》 2026年第2期164-174,共11页
针对现有情感分析方法在多类别文本分类任务中对语义特征利用不足的问题,提出多粒度特征融合的分层式机器学习情感分析模型。首先,利用极限梯度提升(XGBoost)算法与支持向量机(SVM)并行进行基础分类,分别生成10个类别概率分布;然后,以... 针对现有情感分析方法在多类别文本分类任务中对语义特征利用不足的问题,提出多粒度特征融合的分层式机器学习情感分析模型。首先,利用极限梯度提升(XGBoost)算法与支持向量机(SVM)并行进行基础分类,分别生成10个类别概率分布;然后,以逻辑回归作为元分类器,对双通道输出结果实施特征级融合;最后,对10个类别共计62 774条评论的公开数据集进行验证。实验结果表明:HML-MGFF模型准确率较传统单分类器模型平均提升15.6%,较其他4种复合模型平均提升4.6%。 展开更多
关键词 多粒度特征融合 分层式机器学习 极限梯度提升 支持向量机 逻辑回归
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Autonomous orbit determination using epoch-differenced gravity gradients and starlight refraction 被引量:4
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作者 Pei CHEN Tengda SUN Xiucong SUN 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第5期1740-1749,共10页
Autonomous orbit determination via integration of epoch-differenced gravity gradients and starlight refraction is proposed in this paper for low-Earth-orbiting satellites operating in GPSdenied environments. Starlight... Autonomous orbit determination via integration of epoch-differenced gravity gradients and starlight refraction is proposed in this paper for low-Earth-orbiting satellites operating in GPSdenied environments. Starlight refraction compensates for the significant along-track position error that occurs from only using gravity gradients and benefits from integration in terms of improved accuracy in radial and cross-track position estimates. The between-epoch differencing of gravity gradients is employed to eliminate slowly varying measurement biases and noise near the orbit revolution frequency. The refraction angle measurements are directly used and its Jacobian matrix derived from an implicit observation equation. An information fusion filter based on a sequential extended Kalman filter is developed for the orbit determination. Truth-model simulations are used to test the performance of the algorithm, and the effects of differencing intervals and orbital heights are analyzed. A semi-simulation study using actual gravity gradient data from the Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer(GOCE) combined with simulated starlight refraction measurements is further conducted, and a three-dimensional position accuracy of better than 100 m is achieved. 展开更多
关键词 Autonomous orbit determination Epoch-differenced gravity gradients GOCE Information fusion filter NAVIGATION Starlight refraction
原文传递
融合梯度预测和无参注意力的高效地震去噪Transformer 被引量:1
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作者 高磊 乔昊炜 +2 位作者 梁东升 闵帆 杨梅 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1342-1352,共11页
压制随机噪声能够有效提升地震数据的信噪比(SNR)。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在地震数据去噪领域展现出显著性能。然而,CNN中的卷积操作由于感受野的限制通常只能捕获局部信息而不能建立全局信息的长距离连接,可能会... 压制随机噪声能够有效提升地震数据的信噪比(SNR)。近年来,基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法在地震数据去噪领域展现出显著性能。然而,CNN中的卷积操作由于感受野的限制通常只能捕获局部信息而不能建立全局信息的长距离连接,可能会导致细节信息的丢失。针对地震数据去噪问题,提出了一种融合梯度预测和无参注意力的高效Transformer模型(ETGP)。引入多头“转置”注意力来代替传统的多头注意力,它能在通道间计算注意力来表示全局信息,缓解了传统多头注意力复杂度过高的问题。提出了无参注意力前馈神经网络,它能同时考虑空间和通道维度计算注意力权重,而不向网络增加参数。设计了梯度预测网络以提取边缘信息,并将信息自适应地添加到并行Transformer的输入中,从而获得高质量的地震数据。在合成数据和野外数据上进行了实验,并与经典和先进的去噪方法进行了比较。结果表明,ETGP去噪方法不仅能更有效地压制随机噪声,并且在弱信号保留和同相轴连续性方面具有显著优势。 展开更多
关键词 地震数据去噪 卷积神经网络 TRANSFORMER 注意力模块 梯度融合
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Product Image Classification Based on Fusion Features
6
作者 杨晓慧 刘静静 杨利军 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 2015年第3期429-441,共13页
Two key challenges raised by a product images classification system are classification precision and classification time. In some categories, classification precision of the latest techniques, in the product images cl... Two key challenges raised by a product images classification system are classification precision and classification time. In some categories, classification precision of the latest techniques, in the product images classification system, is still low. In this paper, we propose a local texture descriptor termed fan refined local binary pattern, which captures more detailed information by integrating the spatial distribution into the local binary pattern feature. We compare our approach with different methods on a subset of product images on Amazon/e Bay and parts of PI100 and experimental results have demonstrated that our proposed approach is superior to the current existing methods. The highest classification precision is increased by 21% and the average classification time is reduced by 2/3. 展开更多
关键词 product image CLASSIFICATION FAN refined local binary pattern(FRLBP) PYRAMID HISTOGRAM of orientated gradients(PHOG) fusion FEATURES
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面向多源数据的CNN-XGB抽油机井故障诊断技术 被引量:2
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作者 张黎明 吴雨垣 +4 位作者 李敏 尹承哲 王鑫炎 刘冰 王树源 《石油钻采工艺》 北大核心 2025年第1期44-52,共9页
在油田生产过程中,抽油机井的稳定运行对于提高生产效率和经济效益至关重要。然而,现有的故障诊断技术大多依赖于单一数据源(如示功图数据或生产参数)进行模型训练,在面对杆断脱和泵漏失等复杂工况时,诊断精度严重不足,甚至出现诊断失... 在油田生产过程中,抽油机井的稳定运行对于提高生产效率和经济效益至关重要。然而,现有的故障诊断技术大多依赖于单一数据源(如示功图数据或生产参数)进行模型训练,在面对杆断脱和泵漏失等复杂工况时,诊断精度严重不足,甚至出现诊断失效的情况。为此,提出了一种面向多源数据融合的CNN-XGB故障诊断模型,结合卷积神经网络(CNN)和极端梯度提升(XGB)算法,分别提取泵功图图像特征和油井生产参数特征,从多个角度捕捉反映不同工况的特征信息。通过将这些特征整合并输入多层感知机(MLP),模型能够实现更精准的分类结果,从而显著提高特异性识别能力。实验结果表明,该融合模型在6种典型工况下的诊断精确率和召回率均超过95%,相较于传统的CNN和XGB模型,展现出更高的诊断准确性和鲁棒性。这一方法有效解决了单一数据源在故障诊断中的局限性,为油田抽油机井工况的智能诊断提供了一种新的技术手段,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 抽油机井 示功图 多源数据 卷积神经网络 极端梯度提升 模型融合 工况诊断
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Seismic Attribute Gradient Analysis and Reservoir Configuration Study of Shallow Water Delta Reservoir in Huanghekou Sag
8
作者 Jianmin Zhang Xijie Wang +3 位作者 Pengfei Mu Guokun Zhang Wei Guo Wen Zhang 《Open Journal of Applied Sciences》 CAS 2023年第5期696-703,共8页
The geological conditions of shallow offshore delta oil reservoirs are complex. Under the condition of less well data and larger well spacing, the traditional reservoir configuration method is difficult to solve the d... The geological conditions of shallow offshore delta oil reservoirs are complex. Under the condition of less well data and larger well spacing, the traditional reservoir configuration method is difficult to solve the detailed study of such reservoirs in offshore oil fields. Based on the comprehensive analysis of the seismic phase, data of well log. The paper identifies criteria of the quaternary configuration boundary in shallow water delta of different types with distributary sand dam is established. At the same time, this paper used sensitive factor to construct the edge detection operator based on the amplitude attribute, characterizing the boundary of sand body thickness mutation or physical property mutation quantitatively, realizing the quantitative characterization of four-stage configuration boundary in the region with no wells or few wells, guiding the efficient development of offshore shallow water delta oilfield, and realizing the increase of storage and production of Bohai oilfield. 展开更多
关键词 Shallow Water Delta Reservoir Configuration Attribute gradient Attribute fusion
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基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法 被引量:3
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作者 马长青 李旭阳 +3 位作者 李峰 毛俊杰 魏祥宇 马肖杨 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期114-119,共6页
为精确感知扰动环境下液压支架位姿信息,提出了一种基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法。首先,在液压支架顶梁、掩护梁、后连杆和底座4个构件上部署九轴姿态传感器,利用其陀螺仪、加速度计和磁力计分别解算出其所在构件的横滚... 为精确感知扰动环境下液压支架位姿信息,提出了一种基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法。首先,在液压支架顶梁、掩护梁、后连杆和底座4个构件上部署九轴姿态传感器,利用其陀螺仪、加速度计和磁力计分别解算出其所在构件的横滚角、俯仰角和偏航角等位姿数据;然后,通过无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和梯度下降(IGD)算法(IGD-UKF算法)对位姿数据进行滤波处理,降低扰动因素对位姿数据的干扰;最后,采用自适应加权融合算法对滤波处理后的液压支架顶梁和底座的偏航角和横滚角数据进行融合处理,消除外界振动、噪声等因素引起的液压支架顶梁和底座传感器数据误差。对施加扰动下液压支架顶梁低头和抬头、底座低头和抬头、液压支架左倾和右倾、液压支架左偏和右偏等工况下顶梁、掩护梁、后连杆和底座的位姿进行感知实验,结果表明:经IGD-UKF算法处理后的数据曲线波动趋于平缓,在抑制振荡、减小振幅上的效果明显;液压支架偏航角误差为0.001 8~0.025 1°,平均绝对误差为0.004 8°,横滚角误差为0.001 4~0.028 1°,平均绝对误差为0.004 7°,实现了扰动环境下液压支架位姿的精确感知。 展开更多
关键词 液压支架 支架位姿感知 多传感器融合 无迹卡尔曼滤波 梯度下降 自适应加权融合 九轴姿态传感器
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基于全域信息融合和多维关系感知的命名实体识别模型 被引量:1
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作者 胡婕 武帅星 +1 位作者 曹芝兰 张龑 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1511-1519,共9页
现有的基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络的命名实体识别(NER)模型难以全面理解文本的整体语义以及捕捉复杂的实体关系。因此,提出一种基于全域信息融合和多维关系感知的NER模型。首先,通过BERT(Bidirectional Encoder Representations fr... 现有的基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络的命名实体识别(NER)模型难以全面理解文本的整体语义以及捕捉复杂的实体关系。因此,提出一种基于全域信息融合和多维关系感知的NER模型。首先,通过BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)获取输入序列的向量表示,并结合BiLSTM进一步学习输入序列的上下文信息。其次,提出由梯度稳定层和特征融合模块组成的全域信息融合机制:前者使模型保持稳定的梯度传播并更新优化输入序列的表示,后者则融合BiLSTM的前后向表示获取更全面的特征表示。接着,构建多维关系感知结构学习不同子空间单词的关联性,以捕获文档中复杂的实体关系。此外,使用自适应焦点损失函数动态调整不同类别实体的权重,提高模型对少数类实体的识别性能。最后,在7个公开数据集上将所提模型和11个基线模型进行对比,实验结果表明所提模型的F1值均优于对比模型,可见该模型的综合性较优。 展开更多
关键词 命名实体识别 全域信息融合机制 梯度稳定层 多维关系感知 自适应焦点损失
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面向数据并行深度学习的准确率感知稀疏梯度融合算法
11
作者 李洪亮 张蒙 +1 位作者 王子琛 李想 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1356-1365,共10页
针对数据并行的深度学习作业中梯度同步导致的性能瓶颈问题,提出一种动态的稀疏梯度融合算法.该算法将梯度压缩、流水线技术与张量融合技术进行协同建模,建立稀疏梯度融合行为对准确率影响的理论模型,并基于此寻找加快梯度同步的同时提... 针对数据并行的深度学习作业中梯度同步导致的性能瓶颈问题,提出一种动态的稀疏梯度融合算法.该算法将梯度压缩、流水线技术与张量融合技术进行协同建模,建立稀疏梯度融合行为对准确率影响的理论模型,并基于此寻找加快梯度同步的同时提高验证准确率的梯度融合方案,以解决稀疏梯度融合导致验证准确率不稳定的问题.实验结果表明,该稀疏梯度融合算法比分层稀疏化方法缩短了1.63倍的通信时间,比已有的稀疏梯度融合算法缩短了2.68倍的收敛时间. 展开更多
关键词 并行深度学习 梯度稀疏化 张量融合 通信流水线技术
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叠覆段断控破碎体精细描述方法研究及应用
12
作者 张军华 桂志鹏 +3 位作者 邓兴梁 曹青松 王彭 尹朋博 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第6期1595-1607,共13页
依托走滑断裂发育的破碎体,其内部孔、缝、洞、流体与断层多呈相互叠合状态,单从地震相无法准确解释。传统相干属性仅能描述破碎体边界轮廓,结构张量也只能描述主要能量带,难以满足勘探开发的精度需求。为此,针对塔里木盆地某井区叠覆... 依托走滑断裂发育的破碎体,其内部孔、缝、洞、流体与断层多呈相互叠合状态,单从地震相无法准确解释。传统相干属性仅能描述破碎体边界轮廓,结构张量也只能描述主要能量带,难以满足勘探开发的精度需求。为此,针对塔里木盆地某井区叠覆段断控破碎体储层,提出了一套核带结构精细识别方法。首先,通过空间—波数域滤波去除奥陶系顶部强反射地层以及水平地层的影响,分离出“立式”破碎体储层的地震反射能量;在此基础上提取结构张量第一特征值属性体,再计算特征值梯度方向并追踪断裂;最后,对第一特征值和追踪的断裂进行概率融合,得到最终的破碎体核带结构数据体。实例表明,本文方法能够有效描述断控破碎体核部和破碎带带部特征,井震吻合度高。该方法可以在类似井区推广应用。 展开更多
关键词 塔里木盆地 走滑断层 断控破碎体 结构张量 相干体 梯度追踪 属性融合
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基于DMD的红外与可见光图像融合
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作者 杨艳春 李毅 +1 位作者 李佳龙 王泽煜 《激光与红外》 北大核心 2025年第8期1305-1313,共9页
针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息... 针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息,利用梯度残差密集块(GRDB)提取特征的深层次细粒度信息;然后,通过混合注意力机制,获取到更加丰富的细节信息;最后,采用DMD与生成器构建对抗博弈机制,估计红外图像与可见光图像的分布概率,专注于区分输入图像的每一个局部块,从而促使融合图像保留更多的纹理细节信息。实验结果表明,本文方法的融合图像在纹理细节和对比度信息上表现丰富,同时在平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等客观评价指标上也优于其他图像融合方法。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 双马尔可夫鉴别器 生成器 梯度残差密集块
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梯度递归模型优化注入系数的全色锐化算法 被引量:1
14
作者 戴欢 杨勇 +2 位作者 卢航远 黄淑英 陈常杰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期143-155,共13页
遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像,有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系,导致提取源图像的细节特... 遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像,有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系,导致提取源图像的细节特征不准确和融合结果的空间失真。为了解决上述问题,提出一种基于梯度递归模型优化注入系数的全色锐化方法。该方法首先分析源图像和融合图像的梯度关系,构建全尺度下理想HRMS图像与源图像之间的递归模型;然后设计梯度递归算法对注入系数进行迭代求解;最后利用该注入系数优化经多分辨率分析方法得到细节,并将优化后的细节注入到MS图像中得到最优的HRMS图像。方法在Pléiades、IKONOS和WorldView-3这3个数据集上进行了仿真实验和真实实验,并与8种不同类型的方法进行了对比分析,仿真实验结果表明,方法的ERGAS值相较于性能第二的方法,分别提高了3.59%,4.46%和2.18%;真实实验的QNR值在Pléiades和IKONOS数据集上达到最优,相对于性能第二的方法分别提高了3.83%,1.92%,在WorldView-3数据集上次优。在消融实验中,相较于无梯度域的全色锐化方法,ERGAS值分别提高了11.33%,14.08%和1.95%。实验结果表明,方法在客观指标上均取得了较为满意的效果;主观视觉效果上能够更好地融合MS图像的光谱信息和PAN图像的空间信息,从而显著提升MS图像的全色锐化质量,同时文中方法具有较快的计算效率。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 全色锐化 注入系数 梯度 递归 迭代优化
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基于梯度融合的极化SAR图像引导滤波
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作者 李响 曾顶 +2 位作者 殷君君 国贤玉 杨健 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第9期2890-2904,共15页
在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的引导滤波降噪算法中,常见的方法都引入了非线性核函数,而忽略了优化引导图像的构造方法。对此,提出一种基于梯度融合的极化SAR引导滤波算法进行舰船数据降噪。对比不同梯度计... 在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的引导滤波降噪算法中,常见的方法都引入了非线性核函数,而忽略了优化引导图像的构造方法。对此,提出一种基于梯度融合的极化SAR引导滤波算法进行舰船数据降噪。对比不同梯度计算方法,利用优化后的似然比梯度获取舰船边缘梯度图像,通过图像二值化以及形态学操作获取到梯度信息和强度信息的融合图像,并将其作为引导图像对原极化SAR数据进行引导滤波。通过多幅SAR图像引导滤波降噪实验证明,所提算法能够解决SAR领域现有引导滤波中非线性核函数降噪效果不佳问题,其目测结果和数值指标优于改进Lee滤波以及非线性核函数引导滤波算法。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 引导滤波 似然比梯度 信息融合
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基于融合特征选择协同GBDT的热连轧板宽预测 被引量:2
16
作者 李俊祥 任彦 +2 位作者 王静宇 苏楠 高晓文 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第3期152-161,共10页
提出一种基于融合特征选择协同梯度提升决策树(GBDT)的热连轧板宽预测模型。首先,建立线性回归、主成分回归及支持向量回归的特征选择模型,引入序列最小二乘规划算法对单一模型得到的特征相关性进行加权融合以筛选出最具有信息量的输入... 提出一种基于融合特征选择协同梯度提升决策树(GBDT)的热连轧板宽预测模型。首先,建立线性回归、主成分回归及支持向量回归的特征选择模型,引入序列最小二乘规划算法对单一模型得到的特征相关性进行加权融合以筛选出最具有信息量的输入特征;其次,利用贝叶斯网络的主动选择机制寻找GBDT模型的全局最优超参数组合,消除传统人工参数选择的主观性和盲目性;最后,采用国内某板材厂的历史生产数据对所提方法进行实验验证。结果表明:模型预测结果的绝对误差在4 mm内的准确率达到96.65%,该预测模型可以有效地提高热连轧板宽的预测精度。 展开更多
关键词 板宽预测 融合特征选择 SLSQP 梯度提升决策树 贝叶斯网络
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基于融合XGBoost的变电工程造价数据预测算法 被引量:2
17
作者 周波 刘云 +2 位作者 李维嘉 亓彦珣 王立功 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期317-323,共7页
【目的】传统电网变电工程造价预测方法通常依赖单一影响因子或线性假设模型,难以全面捕捉多因子间复杂的非线性关系,预测精度不足。此外,现有方法在处理高维度分类变量时面临维度爆炸或信息损失等问题,尤其在小样本数据场景下容易过拟... 【目的】传统电网变电工程造价预测方法通常依赖单一影响因子或线性假设模型,难以全面捕捉多因子间复杂的非线性关系,预测精度不足。此外,现有方法在处理高维度分类变量时面临维度爆炸或信息损失等问题,尤其在小样本数据场景下容易过拟合。因此,本文构建了一种能有效融合多源影响因子、适应非线性关系且在小样本数据中表现稳健的变电工程造价预测模型,为电网企业的投资决策提供更精准的技术支持。【方法】提出了一种基于均值编码(ME)并融合极端梯度提升框架(XGBoost)的变电工程造价预测模型(ME-XGB)。首先,从设备和材料、施工工艺、施工规模、地理环境及设计标准等多维度中提取13个关键影响因子,涵盖分类变量与连续变量。针对分类变量与造价间的非线性关系,利用均值编码进行特征工程处理,通过计算类别内目标变量即单位容量造价的均值并结合平滑因子,将分类变量转化为连续特征,既保留类别信息又避免维度爆炸。其次,利用XGBoost构建预测模型,通过集成多棵决策树逐步修正残差,并引入正则化项和超参数调优,提升模型泛化能力。实验选取某电网公司200个变电工程样本,随机划分为训练集(80%)与测试集(20%),以平均绝对误差(M_(AE))和拟合优度(R^(2))作为评价指标,与MK-TESM、BP神经网络和XGBoost模型的性能进行对比分析。【结果】ME-XGB模型在测试集上的预测精度显著优于对比模型。其M_(AE)中位数与均值分别为5和6.875,较MK-TESM、BP神经网络和XGBoost模型均有所降低。同时,ME-XGB模型的R^(2)值达到0.8579,远高于对比模型,表明该模型对数据变动的解释能力更强。此外,箱线图分析结果显示,ME-XGB模型的预测误差分布范围最窄,验证了该模型的稳定性更强。超参数调优结果表明,XGBoost模型的树深度和学习率等超参数设置有效平衡了模型复杂度与过拟合风险。【结论】ME-XGB模型通过均值编码解决了分类变量非线性表达与维度控制问题,结合XGBoost模型的集成学习能力,显著提升了小样本场景下的预测性能。ME-XGB模型在平均绝对误差、拟合优度及误差稳定性方面均优于对比模型,可为电网企业提供更可靠的造价预测。未来研究可进一步探索动态影响因子的建模,并结合迁移学习拓展模型在跨区域工程中的应用。 展开更多
关键词 变电工程 造价预测 非线性 影响因子 极端梯度提升 均值编码 融合框架 特征工程
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基于GradGR多源特征融合的面部伪造检测方法 被引量:1
18
作者 韩栋宇 郭婷 +2 位作者 杨高明 朱鹏 宋一帆 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 2025年第2期217-223,258,共8页
针对当前的面部伪造检测方法在特定伪造操作上表现良好,但其跨数据集泛化能力存在明显不足的问题,提出了基于图像梯度引导重建(image gradient-guided reconstruction, GradGR)的面部伪造检测模型。该模型在图像重建主干的基础上,构建... 针对当前的面部伪造检测方法在特定伪造操作上表现良好,但其跨数据集泛化能力存在明显不足的问题,提出了基于图像梯度引导重建(image gradient-guided reconstruction, GradGR)的面部伪造检测模型。该模型在图像重建主干的基础上,构建了辅助的梯度重建分支。通过特征传递机制,该分支的中间特征被用来引导主干网络聚焦于梯度所揭示的伪造区域。此外,GradGR模型中还包含了多源特征融合(multi-source feature fusion, MSFF)模块。该模块通过整合编解码器中间特征与双路重建差异,有效加强了跨层级特征的交互,并显著提升了特征融合的效率。结果表明,GradGR模型不仅在数据集内均达到了最优水平,还在跨数据集上较极端初始(extreme inception, Xception)模型的平均准确率提升了3.22%。该模型为面部伪造检测提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 面部伪造检测 深度学习 计算机视觉 图像重建学习 图像梯度 多源特征融合
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电场和压力复合作用下异种铜合金组织强化行为研究
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作者 高勇 张晓乐 +1 位作者 孔德群 陈英 《汽车工艺与材料》 2025年第8期67-72,共6页
为解决电阻点焊冷却水泄漏问题,针对电极帽与电极臂的接口进行分析,通过对电极臂粘连材料进行显微组织分析和硬度梯度分析,发现不同材质的铜合金在电场和压力的复合作用下,强度较低的铜合金发生强化,该强化现象导致在白车身焊接应用场... 为解决电阻点焊冷却水泄漏问题,针对电极帽与电极臂的接口进行分析,通过对电极臂粘连材料进行显微组织分析和硬度梯度分析,发现不同材质的铜合金在电场和压力的复合作用下,强度较低的铜合金发生强化,该强化现象导致在白车身焊接应用场景中产生不良。 展开更多
关键词 电极材料 硬度梯度 界面熔合
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基于多方向梯度网络的自适应边缘信息图像去噪模型
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作者 王梓桐 赵晶 +1 位作者 乔双 朱芮 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期3319-3328,共10页
针对现有的基于学习的图像去噪算法不能很好地保留图像边缘和纹理信息的不足,本文提出了一种基于多方向梯度网络的自适应边缘信息图像去噪模型,能够分别捕获不同类别的图像信息。首先,采用多方向梯度算子过滤干净目标图像以获取无噪声... 针对现有的基于学习的图像去噪算法不能很好地保留图像边缘和纹理信息的不足,本文提出了一种基于多方向梯度网络的自适应边缘信息图像去噪模型,能够分别捕获不同类别的图像信息。首先,采用多方向梯度算子过滤干净目标图像以获取无噪声梯度图,引导多方向梯度网络学习无噪声梯度图。其次,提出自适应梯度融合模块,自适应地融合梯度信息与噪声图像,提高去噪网络对边缘和纹理信息的关注度。实验结果表明,本文模型在PSNR和SSIM指标方面具有良好性能。此外,去噪后的图像始终具有更好的视觉质量,从而展示了其在图像去噪中的应用潜力。 展开更多
关键词 深度神经网络 图像去噪 梯度算子 自适应融合
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