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非平稳异常噪声条件下的扩展目标跟踪方法
1
作者 陈辉 张欣雨 +2 位作者 连峰 韩崇昭 张光华 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期803-813,共11页
针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模... 针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模为分层高斯形式。其次,在随机矩阵(RMM)滤波框架下,使用变分贝叶斯方法详细推导了非平稳厚尾噪声下的GSTM扩展目标跟踪算法。该算法通过建模高斯噪声与厚尾噪声之间的非平稳过程,精确表征噪声特性,从而在非平稳异常噪声环境下稳健捕捉扩展目标的质心位置和轮廓形态。最后,构建非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪仿真实验,并通过高斯-瓦瑟斯坦距离对实验结果进行效果评估,验证了所提出算法的合理性。此外,真实场景实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 随机矩阵 高斯-学生t混合分布 变分贝叶斯方法
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重尾噪声环境下的自适应TPMBM滤波器
2
作者 李翠芸 赵泽宇 张双武 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第9期2808-2817,共10页
针对未知重尾噪声统计特性的目标跟踪问题,提出基于伽马学生t分布逆威舍特的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法。该算法利用学生t分布和逆威舍特分布对噪声和扩展目标扩展状态进行建模,... 针对未知重尾噪声统计特性的目标跟踪问题,提出基于伽马学生t分布逆威舍特的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法。该算法利用学生t分布和逆威舍特分布对噪声和扩展目标扩展状态进行建模,并将多元多重滤波器(multivariate multiple filter,MMF)嵌入到TPMBM滤波器中以估计新息特征、自适应调整噪声自由度和尺度矩阵;并采用多窗口融合技术进一步提高MMF的自适应估计能力。仿真结果表明,与现有算法相比所提算法的跟踪精度、质心误差和交并比(intersection over union,IOU)形状拟合度均表现最佳,质心误差降低了15%,IOU形状拟合度提升了10%。在重尾噪声环境下具有更高的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 重尾噪声 学生t分布 扩展目标跟踪 轨迹泊松多伯努利混合滤波
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基于改进VB粒子滤波的航空发动机气路故障诊断
3
作者 刘政 于兵强 +3 位作者 魏芳 周鑫 黄金泉 鲁峰 《海军航空大学学报》 2025年第5期697-705,716,共10页
针对航空发动机在异常值干扰下噪声特性未知的情况开展研究,提出了一种基于改进变分贝叶斯的粒子滤波方法。该算法通过相互独立的学生t分布对系统过程噪声和测量噪声进行建模,以保障算法的鲁棒性;采用变分贝叶斯推导未知噪声参数,通过... 针对航空发动机在异常值干扰下噪声特性未知的情况开展研究,提出了一种基于改进变分贝叶斯的粒子滤波方法。该算法通过相互独立的学生t分布对系统过程噪声和测量噪声进行建模,以保障算法的鲁棒性;采用变分贝叶斯推导未知噪声参数,通过粒子群优化算法改进采样粒子质量,实现发动机健康参数估计。在有异常值干扰的复杂噪声特性下,该方法提高了航空发动机气路故障诊断的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 航空发动机 气路分析 变分贝叶斯 粒子滤波 学生t分布
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基于学生t核的最大相关熵卡尔曼滤波及其核带宽自适应选择方法 被引量：2
4
作者 王国庆 张冬生 +2 位作者 朱兆磊 杨春雨 马磊 《控制与决策》 北大核心 2025年第5期1541-1550,共10页
研究时变厚尾非高斯噪声系统的状态估计问题.基于最大相关熵准则的卡尔曼滤波算法具有计算负担小且能够抑制多种类型非高斯噪声的特点,现有方法大多采用高斯核函数进行设计,且现有核带宽自适应选取能力有限.针对现有方法存在的问题,首先... 研究时变厚尾非高斯噪声系统的状态估计问题.基于最大相关熵准则的卡尔曼滤波算法具有计算负担小且能够抑制多种类型非高斯噪声的特点,现有方法大多采用高斯核函数进行设计,且现有核带宽自适应选取能力有限.针对现有方法存在的问题,首先,采用学生t核函数替代现有方法中常用的高斯核函数以更加充分地利用非高斯噪声的厚尾分布信息,进而定义一种新的代价函数,并推导出一种基于学生t核的最大相关熵卡尔曼滤波;然后,针对所提出算法的单一固定核带宽在面对非高斯噪声特性时变时估计精度下降的问题,引入交互多模型框架来实现对多个核带宽的自适应选择,通过运行多个具有不同核带宽的子滤波器,利用似然函数更新不同子滤波器的概率,并利用每个子滤波器估计值的加权融合得到最后的后验估计;最后,通过目标跟踪的仿真实验表明,所提出算法与同类算法相比具有更好的估计精度. 展开更多
关键词 厚尾非高斯噪声 最大相关熵准则 学生t核 鲁棒卡尔曼滤波 核带宽自适应
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2013—2022年南昌市青年学生艾滋病基本特征及首次随访检测分析
5
作者 邱丽萍 付玲 +3 位作者 涂志斌 罗生根 童小琴 路亮 《中国校医》 2025年第7期523-527,共5页
目的分析2013—2022年南昌市新报告的青年学生HIV/AIDS基本特征、首次CD4+T淋巴细胞(CD4细胞)计数和病毒载量情况,为今后制订青年学生艾滋病防治措施提供依据。方法从“中国疾病预防控制信息系统”中下载2013—2022年南昌市新报告的15~2... 目的分析2013—2022年南昌市新报告的青年学生HIV/AIDS基本特征、首次CD4+T淋巴细胞(CD4细胞)计数和病毒载量情况,为今后制订青年学生艾滋病防治措施提供依据。方法从“中国疾病预防控制信息系统”中下载2013—2022年南昌市新报告的15~24岁HIV/AIDS数据信息,描述其发病基本特征,分析首次CD4细胞计数和病毒载量情况;采用趋势χ^(2)检验分析不同年份CD4细胞计数的变化趋势。结果2013—2022年南昌市新报告15~24岁青年学生HIV/AIDS病例374例,年均增长率为12.7%,样本主要来源于检测咨询(50.3%)。以男性(99.5%)、18~22岁(83.7%)、未婚(100%)、汉族(97.9%)和大专及以上(88.0%)人群为主。感染途径主要是同性传播(86.4%),且同性传播比例近3年均在90%以上。首次CD4细胞计数中位数为345个/μL,首次CD4细胞<200个/μL组占15.8%;病毒载量水平主要分布在104~105 cps/mL。结论2013—2022年南昌市新报告青年学生HIV/AIDS病例先快速增加后趋于平稳,以男性同性传播为主,首次CD4细胞计数和病毒载量检测分析提示存在一定比例的晚发现病例,今后应进一步加强对青年学生中男男性行为者人群的宣传和干预,尽早开展抗病毒治疗。 展开更多
关键词 艾滋病 青年学生 基本特征 CD4+T细胞 病毒载量
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基于Student’s T分布的SINS/USBL安装误差标定算法
6
作者 彭佩瑶 刘射德 姚逸卿 《全球定位系统》 2025年第4期53-60,共8页
针对水下环境中声学量测不确定性引发的安装误差角标定精度下降问题,提出一种基于变分贝叶斯(variational Bayesian,VB)框架的鲁棒捷联式惯性导航(strapdown inertial navigation system,SINS)/超短基线(ultra-short base line,USBL)标... 针对水下环境中声学量测不确定性引发的安装误差角标定精度下降问题,提出一种基于变分贝叶斯(variational Bayesian,VB)框架的鲁棒捷联式惯性导航(strapdown inertial navigation system,SINS)/超短基线(ultra-short base line,USBL)标定方法.通过构建安装误差标定的几何模型,推导了状态空间方程与非线性量测方程,将Student’s T分布嵌入VB滤波框架这一算法创新性地应用在安装误差标定中.针对声学定位中的野值干扰问题,利用Student’s T分布的重尾特性对量测噪声进行建模,结合VB推断对噪声协方差矩阵和辅助变量进行动态联合估计,有效抑制异常量测对状态更新的影响.仿真实验表明:与传统高斯假设的卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)方法相比,所提方法在仿真野值污染环境下将安装误差角估计精度提升了64.6%,在江试实验中经所提算法标定后在不同方向上定位精度均有提升,提高了复杂水下环境下标定算法的鲁棒性. 展开更多
关键词 水下定位 超短基线(USBL) 安装误差角 Student’s T分布 变分贝叶斯(VB)
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基于BP神经网络的大学生创新竞赛评审方案研究
7
作者 曹雨 黄术军 +2 位作者 张嘉璇 姜东序 张艳艳 《中国民航飞行学院学报》 2025年第5期58-63,共6页
大学生创新竞赛作为高校教育培养体系的重要组成部分,能够促进学生理论和实践相结合,从而提升学生的综合素质。目前,大学生创新竞赛一般采用两阶段评审(网评、现场评审)的方法进行评审。本文首先采用了0-1整数规划模型进行分析设计,确... 大学生创新竞赛作为高校教育培养体系的重要组成部分,能够促进学生理论和实践相结合,从而提升学生的综合素质。目前,大学生创新竞赛一般采用两阶段评审(网评、现场评审)的方法进行评审。本文首先采用了0-1整数规划模型进行分析设计,确定了最优的“交叉分发”方案。其次,基于BP神经网络讨论比较了T分数法和加权T分数法两种评审方案之间的优劣。最后,针对大学生创新竞赛具有极差大和创新性强的特点,本文提出了相应的改进方案。通过讨论相关指标和实施细节,提出了改进方案,从而保证竞赛成绩的公平性、公正性以及科学性。 展开更多
关键词 BP神经网络 大学生创新竞赛 T分数法 加权T分数法
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基于SSA-XGBoost-tSNE的学生成绩预测研究
8
作者 王娴哲 宋雨键 刘坤 《计算机时代》 2025年第5期19-22,27,共5页
针对学生成绩预测精度不足和可解释性不强等问题,提出一种基于SSA-XGBoost-tSNE的成绩预测模型。该模型采用三级递进式优化架构:首先利用集成随机森林填补数据缺失值,经t-SNE降维构建高质量特征空间;其次运用麻雀搜索算法优化XGBoost模... 针对学生成绩预测精度不足和可解释性不强等问题,提出一种基于SSA-XGBoost-tSNE的成绩预测模型。该模型采用三级递进式优化架构:首先利用集成随机森林填补数据缺失值,经t-SNE降维构建高质量特征空间;其次运用麻雀搜索算法优化XGBoost模型参数;最后借助SHAP值解析特征贡献度。采用公开数据集进行实验,结果表明,该模型适用于学生成绩预测分析,能为教育决策和教学策略制定提供重要参考。相比传统方法,RMSE、MAE和MAPE均为最低,表明该模型预测性能优于其他模型。 展开更多
关键词 学学生成绩预测 XGBoost 麻雀搜索算法 t-SNE
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扩展目标跟踪Student’s t逆Wishart平滑算法 被引量：2
9
作者 陈辉 张丁丁 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3353-3362,共10页
脉冲干扰和离群量测信息等因素通常会导致异常的厚尾噪声,这使得以高斯假设为前提的扩展目标跟踪(ETT)估计器的性能急剧降低,针对该问题该文提出一种基于扩展目标随机矩阵模型(RMM)的Student’s t逆Wishart平滑(StIWS)算法。首先,将目... 脉冲干扰和离群量测信息等因素通常会导致异常的厚尾噪声,这使得以高斯假设为前提的扩展目标跟踪(ETT)估计器的性能急剧降低,针对该问题该文提出一种基于扩展目标随机矩阵模型(RMM)的Student’s t逆Wishart平滑(StIWS)算法。首先,将目标的运动状态以及过程噪声和量测噪声建模为Student’s t分布以表征异常噪声对扩展目标概率分布的影响,将目标扩展状态建模为服从逆Wishart分布的随机矩阵。然后,在Student’s t贝叶斯平滑框架下,详细推导了能在扩展目标的多重特征动态演变的过程中有效估计目标状态的StIWS算法。最后,通过扩展目标跟踪的仿真实验结果和真实场景实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 Student’s t平滑 逆Wishart分布 厚尾噪声
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基于厚尾双学生氏t分布的非线性状态空间系统鲁棒辨识方法
10
作者 刘鑫 海洋 代伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3052-3064,共13页
状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一... 状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一种更加全面的鲁棒辨识算法.首先利用两个相互独立的学生氏t分布分别对状态噪声和输出噪声进行建模以保障算法的鲁棒性;其次利用粒子平滑算法估计状态变量的后验概率分布以解决状态未知问题;最后利用期望最大化算法实现未知参数估计.在算法实现过程中使用了学生氏t分布表达式的数学分解,这样做的好处是:(1)更加有利于算法的推导和实现;(2)更清晰地解释了算法的鲁棒性能.并且本文通过数值算例和应用算例验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性状态空间系统 鲁棒辨识 学生氏t分布 粒子平滑 期望最大化算法
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非对称偏斜噪声条件下一种鲁棒概率系统辨识算法研究
11
作者 刘鑫 陈强 +1 位作者 王兰豪 代伟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2022-2035,共14页
在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Gen... 在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Generalized hyperbolic skew student's t,GHSkewt)分布,并在非对称偏斜噪声条件下,提出一种线性系统鲁棒辨识算法.首先,对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述,数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例;其次,引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解,以方便算法的推导和实现;最后,在期望最大化(Expectation-maximization,EM)算法下,重构具有隐含变量系统的代价函数,通过迭代优化的方式,不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布,实现噪声参数和模型参数的联合估计. 展开更多
关键词 鲁棒系统辨识 非对称偏斜噪声 广义双曲倾斜学生氏t 分布 期望最大化算法
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含未知非高斯噪声的自适应量测转换水下目标跟踪 被引量：2
12
作者 吴心童 刘宇 +1 位作者 马晓川 马中静 《声学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期671-682,共12页
针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t... 针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t分布近似的先验线性化建模,然后通过变分贝叶斯方法迭代地更新伪线性量测尺度阵及目标状态的后验分布,并在迭代过程中利用目标位置的更新结果对量测转换二阶矩的计算进行校正,由此形成先验−后验循环更新。仿真及湖上试验结果表明,VBICMSTF在含未知非高斯量测噪声的强非线性跟踪场景下,相比伪线性学生t分布变分贝叶斯方法跟踪误差降低25%以上,且维持了滤波的一致性。 展开更多
关键词 目标跟踪 量测转换 学生t分布 变分贝叶斯方法 自适应噪声估计
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厚尾噪声条件下的学生t泊松多伯努利混合滤波器
13
作者 赵子文 陈辉 +1 位作者 连峰 张光华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1598-1609,共12页
针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题,本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器.首先,直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布.随后,将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和... 针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题,本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器.首先,直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布.随后,将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)的概率密度参数合理的近似为学生t混合形式.其次,基于多目标概率密度的学生t混合模型,详细推导了泊松多伯努利混合滤波器学生t混合共轭先验形式,建立了学生t混合泊松多伯努利混合的闭式递推框架.最后,通过带显著拖尾分布特性的过程噪声和量测噪声共同干扰的复杂多目标跟踪仿真实验,验证了所提滤波算法的有效性. 展开更多
关键词 随机有限集 多目标跟踪 学生t混合 厚尾噪声 泊松多伯努利混合
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量测随机丢失下基于容积卡尔曼滤波的厚尾噪声处理方法 被引量：3
14
作者 李帅永 聂嘉炜 郭成春 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第3期572-581,共10页
针对量测随机丢失和厚尾量测噪声条件下的非线性状态估计易发散问题,提出了一种新的非线性卡尔曼滤波方法。引入服从Gamma分布的辅助参数,将厚尾量测噪声建模为Student’s t分布,以解决厚尾噪声导致的状态估计易发散问题,并采用服从Benr... 针对量测随机丢失和厚尾量测噪声条件下的非线性状态估计易发散问题,提出了一种新的非线性卡尔曼滤波方法。引入服从Gamma分布的辅助参数,将厚尾量测噪声建模为Student’s t分布,以解决厚尾噪声导致的状态估计易发散问题,并采用服从Benroulli分布的随机变量来描述量测信号随机丢失的现象;在量测随机丢失下,基于目标状态和未知参数建立联合后验分布,并使用变分贝叶斯方法,联合估计系统状态、量测丢失概率和未知的厚尾噪声。非线性目标跟踪仿真实验表明,提出的算法可自适应估计未知的量测丢失概率,在野值概率为5%的条件下,算法目标跟踪的位置、速度和转动速率均方根误差分别为对比算法的37%、28%和60%;在野值概率为10%的条件下,其他算法均出现了发散现象,而提出的算法依然能够以较低的误差跟踪目标,体现了所提算法良好的鲁棒性和优越性。 展开更多
关键词 非线性状态估计 量测随机丢失 厚尾噪声 Student’s t分布 变分贝叶斯
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厚尾噪声环境下基于置信传播的鲁棒跟踪算法 被引量：1
15
作者 李固冲 李天成 严瑞波 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第11期2007-2017,共11页
多目标跟踪技术可从目标个数未知且存在漏检、杂波和噪声的复杂跟踪环境中同时估计出目标状态和目标个数,已经广泛应用于空中预警、自动驾驶和移动机器人等领域,对国防军事和民生科技都具有重要的应用价值。然而,在实际的跟踪环境中,外... 多目标跟踪技术可从目标个数未知且存在漏检、杂波和噪声的复杂跟踪环境中同时估计出目标状态和目标个数,已经广泛应用于空中预警、自动驾驶和移动机器人等领域,对国防军事和民生科技都具有重要的应用价值。然而,在实际的跟踪环境中,外界的干扰和传感器自身的不稳定会使得量测噪声中出现野值而表现出厚尾特性,此外,目标在杂波环境下发生机动时,运动模型的不准确也会产生厚尾过程噪声。此时若继续在高斯假设下进行多目标滤波处理会使得跟踪精度大大下降。针对该问题,常用的解决方案是将厚尾的过程噪声和量测噪声建模为学生t分布,并用来修正随机有限集(Random Finite Set,RFS)理论下的标准多目标滤波器,进而确保跟踪性能不发散。然而,基于RFS理论的多目标跟踪方法往往需要较大的计算代价,导致系统的延迟增加。本文利用扩展性强且计算复杂度较低的置信传播(Belief Propagation,BP)策略,提出了一种基于BP的多目标鲁棒跟踪算法。该算法首先将每个目标的后验概率密度函数近似为学生t分布混合模型,然后通过BP模式进行递归更新,最后基于判决门限,实现目标状态的估计。仿真实验表明,相比于现有算法,本文提出的算法能够在过程噪声和量测噪声同时存在厚尾时的跟踪场景中实现稳健有效的跟踪性能。 展开更多
关键词 厚尾噪声 置信传播 多目标跟踪 学生t分布
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基于变分贝叶斯算法的多模型车载组合导航算法
16
作者 王红茹 朱东琴 +1 位作者 国强 戚连刚 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第2期98-103,109,共7页
在行车过程中强机动引起全球卫星导航系统(GNSS)量测噪声产生野值,表现出厚尾特性导致常规状态估计精度下降的问题,为此提出一种基于变分贝叶斯的SINS/GNSS组合导航信息融合方法。构建车载组合导航系统模型,采用Student’s t分布对量测... 在行车过程中强机动引起全球卫星导航系统(GNSS)量测噪声产生野值,表现出厚尾特性导致常规状态估计精度下降的问题,为此提出一种基于变分贝叶斯的SINS/GNSS组合导航信息融合方法。构建车载组合导航系统模型,采用Student’s t分布对量测异常情况下噪声建模,并用变分贝叶斯的方法对系统状态和隐变量进行求解,实现对模型参数的后验估计。针对城市行车存在GNSS测量失效的问题,利用交互式多模型算法实现了GNSS量测中断情况下的SINS/GNSS和SINS/OD子系统的动态交互融合。通过跑车实验进行验证,实验结果表明,所提算法可有效抑制GNSS量测野值噪声对SINS/GNSS/OD组合导航系统的影响,与传统交互式多模型算法相比,具有较高的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 车载组合导航 变分贝叶斯 Student’s t分布 交互式多模型 野值噪声
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基于t-SNE的多参数岩体结构面分步聚类方法 被引量：5
17
作者 李新正 王述红 +1 位作者 侯钦宽 董福瑞 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1540-1550,共11页
结构面聚类是进行岩体稳定性评价的重要步骤。常用聚类方法多以产状作为分组依据,忽略了结构面物理特性指标对岩体稳定性的影响。针对分组依据单一化的不足,综合考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、填充状态和粗糙度的影响,提出一种... 结构面聚类是进行岩体稳定性评价的重要步骤。常用聚类方法多以产状作为分组依据,忽略了结构面物理特性指标对岩体稳定性的影响。针对分组依据单一化的不足,综合考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、填充状态和粗糙度的影响,提出一种基于学生分布随机邻近嵌入(student-distributed stochastic neighbor embedding,简称t-SNE)的多参数岩体结构面分步聚类方法。首先,利用t-SNE算法对除产状外的结构面特征进行数据降维;进而利用模拟退火算法搜索K-means算法的全局最优初始值,并采用分步聚类思想完成聚类。研究表明:所提方法有效地解决了高维空间样本稀疏的问题,同时保留了数据的局部结构与全局结构。新方法相比于传统方法能对空间分布相似区内结构面的物理特性进行精确划分,分组精度更高,且在避免复杂权重值计算的条件下,能有效区分产状与物理特性参数对岩体稳定性的影响差异。最后,将所提方法应用于中国新疆某露天矿坡结构面实测数据分析中,所得分组结果合理可靠,进一步证明该方法在实际工程中的有效性。研究方法可为多参数岩体结构面的分步聚类提供参考。 展开更多
关键词 岩体结构面 多参数 分步聚类 t-SNE K-MEANS算法
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贝叶斯优化的学生T过程用于微带天线谐振频率建模
18
作者 李清 田雨波 +1 位作者 韩束丹 李睿 《江苏科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期89-94,共6页
学生T过程的核心是核函数设计以及超参数优化,其中超参数直接影响模型的泛化能力.为提升学生T过程模型的预测精度,基于一种自适应的贝叶斯优化算法,实现对学生T过程超参数的全局优化.以多组Benchmark问题和矩形微带天线谐振频率建模为... 学生T过程的核心是核函数设计以及超参数优化,其中超参数直接影响模型的泛化能力.为提升学生T过程模型的预测精度,基于一种自适应的贝叶斯优化算法,实现对学生T过程超参数的全局优化.以多组Benchmark问题和矩形微带天线谐振频率建模为仿真实例,并与多种机器学习模型进行了对比实验.结果表明:采用贝叶斯优化超参数的学生T过程具有较高的拟合精度. 展开更多
关键词 超参数 学生T过程 贝叶斯优化 天线
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基于厚尾噪声分布的重介质分选密度辨识 被引量：1
19
作者 梁旭 贺亚飞 王宇 《选煤技术》 CAS 2024年第3期17-23,共7页
为解决重介质选煤过程中分选密度识别易受厚尾噪声污染的问题,建立了ARX分选密度辨识模型,并利用学生式t分布建模了密度辨识系统中的厚尾噪声,而后采用期望最大化(EM)算法将厚尾噪声识别问题公式化,最后通过仿真模拟对密度及厚尾噪声辨... 为解决重介质选煤过程中分选密度识别易受厚尾噪声污染的问题,建立了ARX分选密度辨识模型,并利用学生式t分布建模了密度辨识系统中的厚尾噪声,而后采用期望最大化(EM)算法将厚尾噪声识别问题公式化,最后通过仿真模拟对密度及厚尾噪声辨识模型进行了验证。结果表明:用于厚尾噪声识别的EM算法与传统极大似然估计算法(MLE)相比,可有效处理隐含变量或数据丢失问题,相应偏差范数(BN)和方差范数(VN)也均低于后者,具有更佳的鲁棒性;所估计的模型参数在有限次数迭代下即可收敛于真实值附近,算法处理厚尾噪声有效。研究结果可一定程度上提升重介质选煤过程中重悬浮液密度自动检测的准确性。 展开更多
关键词 重介质选煤 分选密度辨识 厚尾噪声污染 ARX模型 学生式t分布 期望最大化算法 鲁棒性
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基于文本在线聊天中非语言行为线索的识别、提取与统计分析
20
作者 刘浪沙 《贵州科学》 2024年第3期90-96,共7页
目的:旨在探讨基于文本的在线聊天中不同性别和不同角色之间是否存在非语言线索的使用差异,并找出可作为性别和角色识别指标的非语言线索。方法:首先对30对受试者之间产生的文本聊天数据中的非语言线索进行识别和提取;再对不同类型的线... 目的:旨在探讨基于文本的在线聊天中不同性别和不同角色之间是否存在非语言线索的使用差异,并找出可作为性别和角色识别指标的非语言线索。方法:首先对30对受试者之间产生的文本聊天数据中的非语言线索进行识别和提取;再对不同类型的线索,分别进行卡方检验和学生T检验。结果:有5种线索在不同性别间存在显著差异,有4种线索在不同角色间存在显著差异。该研究结果对电子商务等领域智能客服的研发、用户行为习惯的分析具有一定价值。 展开更多
关键词 文本分析 自然语言处理 在线聊天 非语言行为线索 卡方检验 学生T检验
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