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Carbon star CGCS 673 identified as a semi-regular variable star
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作者 Stephen M.Brincat Charles Galdies Kevin Hills 《Research in Astronomy and Astrophysics》 SCIE CAS CSCD 2020年第11期235-238,共4页
This study reports that the carbon star CGCS 673 is a semi-regular(SR)variable star with a period of 135 d and an amplitude of 0.18mag in the V-band.The light curve obtained by this study correlates well with the SR c... This study reports that the carbon star CGCS 673 is a semi-regular(SR)variable star with a period of 135 d and an amplitude of 0.18mag in the V-band.The light curve obtained by this study correlates well with the SR classification as the photometric data obtained show noticeable periodicity in the light changes of CGCS 673 that is occasionally interrupted by a period of irregular variability.The derived period and colour index obtained from our data and those from professional databases indicate that the attributes of this star fall within the parameters of the SR class of variable stars.Following our notification of the discovery that this star is a variable source,CGCS 673 has received the AAVSO Unique Identifier of(AAVSO UID)000-BMZ-492. 展开更多
关键词 techniques photometric stars VARIABLES semi-regular variable stars INDIVIDUAL CGCS
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Tiling a Plane with Semi-Regular Equilateral Polygons with 2m-Sides
2
作者 Nenad Stojanovic 《Open Journal of Discrete Mathematics》 2021年第1期13-30,共18页
<p align="justify"> <span style="font-family:Verdana;">In this paper, tiling a plane with equilateral semi-regular convex polygons is considered, and, that is, tiling with equilateral p... <p align="justify"> <span style="font-family:Verdana;">In this paper, tiling a plane with equilateral semi-regular convex polygons is considered, and, that is, tiling with equilateral polygons of<span style="font-family:Verdana;"> the same type. Tiling a plane with semi-regular polygons depends not only on the type of a semi-regular polygon, but also on its interior angles that join at a node. In relation to the interior angles, semi-regular equilateral polygons with the same or different interior angles can be joined in the nodes. Here, we shall first consider tiling a plane with semi-regular equilateral polygons with 2m-sides. The analysis is performed by determining the set of all integer solutions of the corresponding Diophantine equation in the form of <img alt="" src="Edit_c185b1c4-6b78-4af5-b1c2-4932af77bf65.png" />, where<img alt="" src="Edit_2e6548d5-3254-4005-b19e-9d49cd5d6f81.png" />are the non-negative integers which are not equal to zero at the same time, and <img alt="" src="Edit_a6dbde8a-5f3a-43d4-bc89-27dcc3057d23.png" />are the interior angles of a semi-regular equilateral polygon from the characteristic angle. It is shown that of all semi-regular equilateral polygons with 2m-sides, a plane can be tiled only with the semi-regular equilateral quadrilaterals and semi-regular equilateral hexagons. Then, the problem of tiling a plane with semi-regular equilateral quadrilaterals is analyzed in detail, and then the one with semi-regular equilateral hexagons. For these semi-regular polygons, all possible solutions of the corresponding Diophantine equations were analyzed and all nodes were determined, and then the problem for different values of characteristic elements was observed. For some of the observed cases of tiling a plane with these semi-regular polygons, some graphical presentations of tiling constructions are also given. 展开更多
关键词 Tiling a Plane semi-regular Plane Tiling Diophantine Equations
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基于图拉普拉斯正则化深度学习模型的TBM滚刀磨损预测方法
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作者 王开松 郭旭华 +3 位作者 唐威 魏一鸣 李朝阳 邹俊 《工程设计学报》 北大核心 2026年第1期33-43,共11页
针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过... 针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题,提出了一种基于(graph Laplacian regularization,GLR)深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程,构建了数据高效预处理体系:通过掘进循环动态提取法精准识别并剔除非掘进段和空推段的数据,采用四分位法进行异常值剔除,并结合SG(Savitzky-Goloy)滤波降噪,提升了数据质量;融合GLR和深度学习技术,利用k-NN(k-nearest neighbor,k近邻)图构建数据流形结构,通过拉普拉斯矩阵约束相邻样本的预测平稳性,生成了高置信度伪标签扩充训练集,并分别结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、深度神经网络(deep neural network,DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),构建了GLR-LSTM、GLR-DNN和GLRCNN等3种预测模型。实验结果表明,GLR-LSTM模型的预测性能最优,相较岭回归、支持向量机回归和梯度提升回归树等传统小样本机器学习方法,预测精度显著提高。该方法仅需TBM刀盘转矩、总推进力等运行参数即可实现滚刀实时磨损速率的精准预测,为减少开仓检测、优化维护决策提供了技术支撑。 展开更多
关键词 全断面隧道掘进机 图拉普拉斯正则化 半监督学习 小样本学习 长短期记忆网络
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Samuel multiplicity and the structure of essentially semi-regular operators: A note on a paper of Fang
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作者 ZENG QingPing ZHONG HuaiJie WU ZhenYing 《Science China Mathematics》 SCIE 2013年第6期1213-1231,共19页
Motivated by a paper of Fang (2009), we study the Samuel multiplicity and the structure of essentially semi-regular operators on an infinite-dimensional complex Banach space. First, we generalize Fang's results co... Motivated by a paper of Fang (2009), we study the Samuel multiplicity and the structure of essentially semi-regular operators on an infinite-dimensional complex Banach space. First, we generalize Fang's results concerning Samuel multiplicity from semi-Fredholm operators to essentially semi-regular operators by elementary methods in operator theory. Second, we study the structure of essentially semi-regular operators. More precisely, we present a revised version of Fang's 4 × 4 upper triangular model with a little modification, and prove it in detail after providing numerous preliminary results, some of which are inspired by Fang's paper. At last, as some applications, we get the structure of semi-Fredholm operators which revised Fang's 4 × 4 upper triangular model, from a different viewpoint, and characterize a semi-regular point λ∈ C in an essentially semi-regular domain. 展开更多
关键词 samuel multiplicity essentially semi-regular operators semi-Fredholm operators semi-regularoperators Kato decomposition
原文传递
基于多元扰动均值教师模型的半监督医学图像分割框架
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作者 安仲柏 刘念 刘彦 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期36-45,共10页
在半监督医学图像分割领域,一致性正则化理论是广为推崇的。即在训练中对特征图施加不同的扰动,通过一致性正则化约束模型从扰动后的特征中学习到对象的本质特征。其中,扰动形式决定了特征偏移的程度,从而影响了一致性正则化方法的效果... 在半监督医学图像分割领域,一致性正则化理论是广为推崇的。即在训练中对特征图施加不同的扰动,通过一致性正则化约束模型从扰动后的特征中学习到对象的本质特征。其中,扰动形式决定了特征偏移的程度,从而影响了一致性正则化方法的效果。为解决当前扰动形式单一化,扰动后训练稳定性差等问题,提出了一种多元扰动均值教师模型。引入置信度联合监督策略(CJS),保证框架训练的稳定性;利用Beta分布构造了多元扰动选择器(MFPS),可根据不同训练时期的需要进行特征扰动的层次化随机组合,从而实现不同训练阶段扰动组合多样性,增强一致性正则化程度;在师生模型中加入双重注意力模块(DAM),强化模型对边缘信息的感知。在ACDC数据集10%,20%,30%标注条件下DSC分别达到87.75%,89.13%,89.82%,在MMWHS数据集20%,35%,50%标注条件下DSC分别达到83.24%,87.65%,88.96%均优于其他先进半监督方法。实验结果表明,该模型在半监督任务中具有较好的分割精度。 展开更多
关键词 医学分割 半监督学习 一致性正则化 特征扰动
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Modular responsive facade proposals based on semi-regular and demi-regular tessellation:daylighting and visual comfort 被引量:1
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作者 Ecenur Kızılorenli Feray Maden 《Frontiers of Architectural Research》 CSCD 2023年第4期601-612,共12页
Responsive facades can reduce building energy consumption and control daylight and natural ventilation to improve user comfort.This study aims to develop alternative responsive facade systems based on semi-regular and... Responsive facades can reduce building energy consumption and control daylight and natural ventilation to improve user comfort.This study aims to develop alternative responsive facade systems based on semi-regular and demi-regular tessellations.For this purpose,first,the tessellation method used to generate responsive facades is introduced.Then,the geometric and parametric design principles and the movement capabilities of the proposed facade systems are presented.Finally,a set of analyses are performed to test and compare the performances of the facade systems based on daylight metrics and indoor glare comfort.This study contributes to the literature with the proposed facade systems that can adapt to changing environmental conditions,provide flexibility in shape control and simplicity in mechanism design,and improve building performance.The analysis results show that all the proposed facade systems provide the desired visual comfort and daylight levels at different configurations. 展开更多
关键词 Responsive facades semi-regular tessellation Demi-regular tessellation Parametric design Daylight performance
原文传递
均值教师方法在半监督医学图像分割中的应用
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作者 杨金柱 魏美 +1 位作者 于琪 孙松 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期20-30,共11页
医学图像分割是临床诊疗的重要技术基础,精准的医学图像分割有助于提升疾病诊断准确率与效率.深度学习方法在该领域取得了显著进展,然而,这类方法高度依赖人工标签数据,而高质量分割标签获取成本高,限制了其实际应用.半监督学习通过联... 医学图像分割是临床诊疗的重要技术基础,精准的医学图像分割有助于提升疾病诊断准确率与效率.深度学习方法在该领域取得了显著进展,然而,这类方法高度依赖人工标签数据,而高质量分割标签获取成本高,限制了其实际应用.半监督学习通过联合利用少量标签数据与大量无标签数据,有效缓解了标签匮乏问题.其中,均值教师(mean teacher,MT)是当前主流的半监督学习方法,其通过指数移动平均从无标签数据提取信息,提升模型精度与泛化性能,目前已被广泛应用于医学图像分割.本文对MT进行了深入综述,重点从一致性正则化、不确定性、注意力机制、多任务学习、辅助校正及模型变体等方面介绍其在医学图像分割领域的应用和改进.本文简要分析了MT方法的应用和改进趋势,罗列了医学图像分割中常见对比实验方法、数据集、MT骨干网络和评价指标.最后,讨论了MT在医学图像分割中面对的挑战和未来潜在的研究方向. 展开更多
关键词 均值教师 医学图像分割 深度学习 半监督学习 一致性正则化
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基于软约束潜在正则化对抗的高压并联电抗器异常声音检测
8
作者 王智弘 熊富强 +3 位作者 左佳文 唐明珠 章健军 唐星昱 《电力科学与技术学报》 北大核心 2026年第1期307-318,共12页
随着高压并联电抗器在电力系统中的广泛应用,其运行过程中产生的异常现象逐渐引起关注。现有潜在正则化对抗异常检测(latent regularization adversarial anomaly detection,LRAAD)方法中,超参数M对生成器生成频谱图的KL散度上限施加了... 随着高压并联电抗器在电力系统中的广泛应用,其运行过程中产生的异常现象逐渐引起关注。现有潜在正则化对抗异常检测(latent regularization adversarial anomaly detection,LRAAD)方法中,超参数M对生成器生成频谱图的KL散度上限施加了硬约束,导致模型难以在潜在空间中有效区分正常数据和异常数据,会给模型训练带来不稳定和异常检测效果不足的问题。对此,提出了一种软约束潜在正则化对抗异常检测(Soft-LRAAD)方法,Soft-LRAAD方法引入软约束损失来替代硬约束损失,通过使用平滑函数逼近KL散度上限,增强了模型在潜在空间中的区分能力和训练的稳定性。实验结果表明,Soft-LRAAD方法有效提升了高压并联电抗器异常检测的准确性和鲁棒性,为电力设备故障诊断提供了更优的解决方案。 展开更多
关键词 声学异常检测 半监督学习 对抗学习 潜在变量正则化对抗
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无网格数值波浪水池中的波浪生成研究
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作者 付祥龙 任地 +2 位作者 韩翔希 蒙占彬 胡泽坤 《船舶》 2026年第1期44-54,共11页
移动粒子半隐式(moving particle semi-implicit,MPS)方法是一种基于拉格朗日观点的无网格方法,在处理结构出入水、数值造波和溃坝等问题时,能很好地避免网格畸变;同时,该方法的自由表面识别算法简单且能保证界面追踪的精度,具有广阔的... 移动粒子半隐式(moving particle semi-implicit,MPS)方法是一种基于拉格朗日观点的无网格方法,在处理结构出入水、数值造波和溃坝等问题时,能很好地避免网格畸变;同时,该方法的自由表面识别算法简单且能保证界面追踪的精度,具有广阔的应用前景。迄今为止基于MPS方法,针对数值造波问题的相关研究多集中于波浪与结构物相互作用,而对波浪生成的验证性分析较少。针对该问题,该文结合改进型粒子迁移技术和稳定算子技术,构建二维数值波浪水池模型,采用推板造波和数值阻尼消波技术生成规则波,并模拟多组不同参数的规则波,以分析阻尼参数对造波结果的影响。在此基础上,文中依据波浪中浮箱运动的实验数据,对模型进行了进一步检验。研究结果表明:该模型能较为准确地模拟不同参数的规则波,波幅误差与反射率正相关,合理选择阻尼参数能有效减小反射波对数值模拟结果的影响;同时,该文模拟的波浪中浮箱运动时历曲线与实验数据吻合良好,证明了文中模型用于波浪与结构物相互作用问题的可行性。 展开更多
关键词 无网格法 移动粒子半隐式方法 数值波浪水池 规则波生成
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基于半监督多尺度一致性学习的医学影像分割 被引量:2
10
作者 李萍 张雪英 +2 位作者 王夙喆 李凤莲 张华 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期295-307,共13页
深度监督学习在医学图像分割领域已经取得了显著成就,但它在很大程度上依赖于大量标签数据,难以获取高质量标签的医学图像数据。基于此,提出一种半监督多尺度一致性网络(SSMC-Net)的医学图像病灶分割方法。该方法构建的网络采用联合训... 深度监督学习在医学图像分割领域已经取得了显著成就,但它在很大程度上依赖于大量标签数据,难以获取高质量标签的医学图像数据。基于此,提出一种半监督多尺度一致性网络(SSMC-Net)的医学图像病灶分割方法。该方法构建的网络采用联合训练架构,同时从标签数据和无标签数据中学习。此外,为了减少下采样和上采样过程中细节信息的丢失,设计了多尺度减法(MS)模块来捕获更广泛的差分特征,包括减法单元(SU)和多特征融合单元(MFFU)。SU负责提取多尺度编码器中的差分信息,MFFU有选择性地融合其中最相关的重要特征,为解码器提供更精确的特征表示。最后,重新设计了损失函数,在有监督部分综合计算各分辨率下的像素级输出的损失值,在无监督部分提出多尺度联合一致性损失,并设计距离函数来减少不可靠样本的影响。在CPD、ATLAS和ACDC数据集上的实验结果表明,相比现有半监督分割方法,该方法在50%标签占比下的Dice相似系数(DSC)、F2值等关键评价指标更优。 展开更多
关键词 病灶分割 半监督学习 一致性正则化 多尺度减法 多特征融合
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波流作用下半潜式养殖平台水动力特性物理模型试验
11
作者 宋峥嵘 唐鸣夫 +4 位作者 胡性涛 刘俊斐 梅华东 郑振钧 杨传东 《渔业现代化》 北大核心 2025年第3期53-61,共9页
半潜式平台在无遮蔽海况下面临波流联合作用引发的系泊失效与运动失稳风险。针对可升降式养殖平台设计方案,通过物理模型试验校核其在维修、漂浮、坐底三类典型工况下的水动力性能。试验采用1∶75缩尺模型,测量平台6自由度运动响应及系... 半潜式平台在无遮蔽海况下面临波流联合作用引发的系泊失效与运动失稳风险。针对可升降式养殖平台设计方案,通过物理模型试验校核其在维修、漂浮、坐底三类典型工况下的水动力性能。试验采用1∶75缩尺模型,测量平台6自由度运动响应及系泊链张力动态特征。结果显示:维修和漂浮工况下,波流联合作用导致锚泊力达到最大,且不同荷载组合对平台运动的影响很小。波浪周期对锚泊力及纵摇影响显著,但对线位移影响较小。波流联合作用下,锚泊力和线位移随波周期增大而增加,而在纯浪作用下,这一趋势则相反。坐底工况下,平台具有富裕重力,抗滑和抗倾覆性能较强,运动量和锚泊力可忽略。对比了维修状态和漂浮状态的平台动力响应,在海流或波流联合作用下,增加吃水会增大锚泊力并加剧纵摇,同时限制线位移,而在纯浪作用下,增加吃水深度会减小运动响应和锚泊力。研究结果验证了6点系泊方案的稳定性和锚链强度均满足设计要求,为平台建设提供了依据。 展开更多
关键词 半潜式平台 规则波 物理模型试验 浪流联合作用
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基于对抗学习和一致性正则的半监督语义分割方法 被引量:1
12
作者 冯兴杰 南博公 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期182-188,共7页
为了降低语义分割任务对像素级标签的需求,提出一种基于对抗学习和Mean teachers模型的半监督语义分割方法。该方法训练过程分为两个阶段,第一阶段在分割网络之后连接判别网络,通过对抗学习使分割网络预测结果逐渐接近真实标签;第二阶... 为了降低语义分割任务对像素级标签的需求,提出一种基于对抗学习和Mean teachers模型的半监督语义分割方法。该方法训练过程分为两个阶段,第一阶段在分割网络之后连接判别网络,通过对抗学习使分割网络预测结果逐渐接近真实标签;第二阶利用第一阶段的网络参数做指数移动平均得到教师网络,与分割网络做一致性训练,使模型性能进一步提升。使用PASCAL VOC 2012数据集进行实验,结果表明在使用相同数量的标签训练下,该方法的分割图的质量和评价指标mIoU优于现有半监督语义分割方法。 展开更多
关键词 语义分割 半监督学习 对抗学习 一致性正则
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Hölder半模的性质及其证明
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作者 王兢 刘豪杰 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2025年第3期92-96,共5页
本文系统处理了偏微方程正则理论中常用的Hölder半模的性质,给出了统一简洁的证明。
关键词 偏微分方程 Hölder半模 正则性
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半监督遥感图像建筑物变化检测算法
14
作者 柴文光 罗崇熙 《广东工业大学学报》 2025年第3期36-43,共8页
建筑物的变化检测在遥感图像处理和模式识别领域中具有重要意义,但在深度学习算法的应用中,数据标注一直是一个显著的挑战,特别是在变化检测的场景下。因此,针对基于深度学习的变化检测算法中数据标注的难题,本文提出了一种半监督学习... 建筑物的变化检测在遥感图像处理和模式识别领域中具有重要意义,但在深度学习算法的应用中,数据标注一直是一个显著的挑战,特别是在变化检测的场景下。因此,针对基于深度学习的变化检测算法中数据标注的难题,本文提出了一种半监督学习方法。该方法采用了融合双时相特征的孪生网络来进行特征提取,并构建了一个教师-学生网络框架以实施模型的半监督训练。为了进一步提升半监督变化检测的准确度,本文在深度特征上引入了随机扰动,以此来实现一致性正则化。此外,在图像深度特征的层面上,本文还提出通过捕获双时相图像特征的差异来形成决策边界以区分双时相图变化的方法。该方法在Levir-CD和WHU_Building两个公开数据集上分别实现了83.04%和85.57%的交并比(Intersection over Union,IoU)。实验结果表明,本文提出的方法在使用少量标注数据的前提下,能够达到与全监督训练相近的性能。 展开更多
关键词 遥感图像 变化检测 一致性正则化 半监督学习
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规则截面无限长柱体的光散射研究
15
作者 颜兵 张华永 +1 位作者 陈平 刘晨华 《激光技术》 北大核心 2025年第1期62-66,共5页
为了研究任意规则截面的无限长柱体对入射光束的散射特性,提出了一种半解析方法。采用适当的圆柱矢量波函数来展开散射场和内场,通过电磁场边界条件和投影法确定展开系数;以基模高斯光束和径向环状光束照射横截面为圆形、椭圆形和矩形... 为了研究任意规则截面的无限长柱体对入射光束的散射特性,提出了一种半解析方法。采用适当的圆柱矢量波函数来展开散射场和内场,通过电磁场边界条件和投影法确定展开系数;以基模高斯光束和径向环状光束照射横截面为圆形、椭圆形和矩形的无限长柱体为例,对归一化的近场强度分布进行了数值仿真。结果表明,光束经过圆柱和椭圆柱传输后发生明显的干涉现象,而矩形柱对光束具有一定的汇聚作用。该研究为求解任意规则横截面的无限长柱体对任意光束的散射提供了一个应用方便的半解析解。 展开更多
关键词 散射 干涉现象 半解析方法 规则截面无限长柱体 圆柱矢量波函数 归一化场强分布
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基于特征细化与一致性的半监督遥感图像变化检测 被引量:1
16
作者 邓文琴 陈雪云 +3 位作者 海涛 吴天任 叶程宏 王鸿铭 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1058-1072,共15页
针对半监督遥感图像变化检测中存在的特征提取不充分与一致性学习效果有限的问题,提出一种结合特征细化机制与一致性学习的半监督遥感图像变化检测方法。在特征提取方面,构建交叉注意力融合模块以强化双时相图像特征之间的关联,提升对... 针对半监督遥感图像变化检测中存在的特征提取不充分与一致性学习效果有限的问题,提出一种结合特征细化机制与一致性学习的半监督遥感图像变化检测方法。在特征提取方面,构建交叉注意力融合模块以强化双时相图像特征之间的关联,提升对真实变化的感知并抑制伪变化;同时提出了上下文感知增强模块,集成多尺度膨胀卷积、重叠窗口自注意力和通道注意力,有效融合局部细节与全局语义信息,增强变化区域的结构完整性和细节判别能力。在一致性学习方面,结合双视图扰动和一致性约束,利用学生网络从教师网络生成的高置信伪标签中学习变化特征。在LEVIR-CD和WHU-CD数据集上的实验结果表明,在仅使用5%标注数据时,交互比分别达到了77.95%和78.49%,验证了该方法在低标注数据比例下的有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 变化检测 半监督学习 一致性正则化 注意力机制
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基于意图正则化的深度半监督文本聚类
17
作者 徐乐 黄瑞章 +1 位作者 白瑞娜 秦永彬 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2145-2152,共8页
针对现有半监督文本聚类方法无法同时在表示学习和聚类过程中考虑用户意图的问题,提出基于意图正则化的深度半监督文本聚类(IRDSTC)模型。通过引入意图正则化策略,设计意图正则化的表示学习(IRRL)模块和意图正则化的聚类(IRC)模块。首先... 针对现有半监督文本聚类方法无法同时在表示学习和聚类过程中考虑用户意图的问题,提出基于意图正则化的深度半监督文本聚类(IRDSTC)模型。通过引入意图正则化策略,设计意图正则化的表示学习(IRRL)模块和意图正则化的聚类(IRC)模块。首先,根据用户提供的意图约束信息构建意图矩阵,以捕获用户对文本之间关系的期望。其次,将该矩阵应用到表示学习阶段和聚类阶段:在表示学习阶段,将深度模型提取的中间层表示转换为表示关联性矩阵,并结合意图矩阵构造正则项,以利用用户意图驱动表示学习;在聚类阶段,根据聚类迭代得到的类簇分配概率构造分配一致性矩阵,并结合意图矩阵构造正则项,以实现用户意图对聚类过程的指导。实验结果表明,IRDSTC模型在Reu-10k、BBC、ACM和Abstract数据集上相较于其他聚类方法在聚类准确率(ACC)、标准化互信息(NMI)和调整兰德指数(ARI)上均具有更好的表现。具体而言,相较于次优模型改进的深度嵌入聚类(IDEC),IRDSTC模型的NMI分别提升了28.26%、32.58%、27.13%和34.94%,表明IRDSTC模型具有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 意图 正则化 半监督 文本聚类
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自步学习指导下的半监督目标检测框架
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作者 谢斌红 剌颖坤 +1 位作者 张英俊 张睿 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2546-2554,共9页
为了提高伪标签质量并解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,提出一种基于动态参数的自步学习(SPL)指导下的SSOD框架。在该框架中设计动态自步参数和连续权重变量,以优化SSOD的效果。具体地,动态自步参数根据模型在训练过程中的实... 为了提高伪标签质量并解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,提出一种基于动态参数的自步学习(SPL)指导下的SSOD框架。在该框架中设计动态自步参数和连续权重变量,以优化SSOD的效果。具体地,动态自步参数根据模型在训练过程中的实时表现评估样本的难易程度,而连续权重变量则通过比较样本损失与动态自步参数的关系精确评估每个样本在训练中的重要性和可靠性,并对样本中的每个物体都进行精细化权重设计。此外,该框架采用单一模型迭代训练,并引入一致性正则化策略评估模型预测的一致性。这种设计不仅能为模型提供更有针对性的权重信息,还可使模型通过权重信息的动态调整自适应地优化训练过程。在PASCAL VOC和MS-COCO数据集上的广泛对比实验结果不仅显示所提框架显著提升了模型的检测精度,还验证了所提框架良好的通用性和高效的收敛性能。特别在PASCAL VOC数据集上,所提框架相较于LabelMatch、Unbiased Teacher V2和MixTeacher在检测精度上分别提升了0.65、4.84和0.28个百分点。 展开更多
关键词 半监督目标检测 自步学习 一致性正则化 动态自步参数 连续权重变量
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采用多层次一致性和半监督深度网络的轴承域适应故障诊断方法 被引量:1
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作者 沈建军 于树源 +1 位作者 贾峰 蒋昭宇 《机电工程》 北大核心 2025年第2期267-276,共10页
在滚动轴承的故障诊断中,深度学习智能故障诊断的成功很大程度上依赖于充足的标记数据;然而,实际的情况是,收集大量标记数据常常面临困难和高昂成本,而大量未标记的数据则未被有效利用。针对这一难题,提出了一种基于多层次一致性半监督... 在滚动轴承的故障诊断中,深度学习智能故障诊断的成功很大程度上依赖于充足的标记数据;然而,实际的情况是,收集大量标记数据常常面临困难和高昂成本,而大量未标记的数据则未被有效利用。针对这一难题,提出了一种基于多层次一致性半监督深度网络(MLC-SDN)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,将轴承原始信号经过数据预处理转为二维时频图,建立了特征提取器模块,利用深度卷积网络将轴承样本映射到高维特征空间;然后,在域间层面,采用基于样本的最优传输方法,利用目标样本不同视图的优缺点,稳健准确地对齐源域和目标域;在样本层面上,将弱增强视图的预测设置为强增强视图的伪标签,以保证一致性,同时,将非目标类的预测分布纳入优化目标,避免其与目标类的竞争,从而提高了伪标签生成的预测置信度;最后,为了验证MLC-SDN的有效性,利用三种轴承数据集进行了对比实验。研究结果表明:该方法在不同数据集上均取得了预测精度超过95%的结果。MLC-SDN方法不仅可以充分利用有限标记数据,同时在处理未标记数据和实现高精度故障诊断方面具有广泛的适用性。 展开更多
关键词 轴承智能故障诊断 多层次一致性 半监督深度网络 领域自适应 伪标签 一致性正则化
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流形正则化支持高阶张量机及其在行星齿轮箱半监督故障诊断中的应用 被引量:1
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作者 杨诚 何清波 +2 位作者 贾民平 李志农 彭志科 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期78-87,共10页
本文提出了一种基于流形正则化支持高阶张量机(MRSHTM)的行星齿轮箱半监督故障诊断方法。在MRSHTM中引入CP分解挖掘张量数据中的内在结构信息,并定义张量逆多元二次核函数(Tensor‐IMKF)以构建图拉普拉斯算子,从而更好地描述张量数据之... 本文提出了一种基于流形正则化支持高阶张量机(MRSHTM)的行星齿轮箱半监督故障诊断方法。在MRSHTM中引入CP分解挖掘张量数据中的内在结构信息,并定义张量逆多元二次核函数(Tensor‐IMKF)以构建图拉普拉斯算子,从而更好地描述张量数据之间的流形结构。针对多分类问题,将一对多(OVR)策略引入MRSHTM中,提出一对多流形正则化支持高阶张量机(OVR‐MRSHTM)模型。利用层次多尺度排列熵(HMPE)提取多通道振动信号的“通道×层次×尺度”三阶张量故障特征,并输入OVR‐MRSHTM中进行自动识别。实验结果表明,所提算法能够在张量空间中实现稀缺标记样本下的行星齿轮箱智能故障诊断。 展开更多
关键词 半监督故障诊断 行星齿轮箱 张量学习 流形正则化
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