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基于互信息特征选择和递归特征消除的钢材疲劳强度预测
1
作者 姚磊 黎振 +2 位作者 武川 孟亚飞 王孟超 《机械强度》 北大核心 2026年第1期72-78,共7页
【目的】为了解决疲劳强度预测中由于数据量不足和高维数据而引起的挑战,提出一种互信息特征选择和递归特征消除(Mutual Information Feature Selection and Recursive Feature Elimination,MIFS-RFE)相结合的方法。【方法】首先,采用M... 【目的】为了解决疲劳强度预测中由于数据量不足和高维数据而引起的挑战,提出一种互信息特征选择和递归特征消除(Mutual Information Feature Selection and Recursive Feature Elimination,MIFS-RFE)相结合的方法。【方法】首先,采用MIFS识别对模型预测最关键的特征。其次,在RFE阶段重点处理剩余特征,通过系统迭代过程选择最具信息量的特征,确保最终特征子集能够准确地支持疲劳强度预测。最后,将经过特征选择和消除处理得到的最终特征子集输入到随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)、K最近邻回归(K Nearest Neighbor Regression,KNN)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型中,综合分析各模型的预测性能。【结果】经过优化后,特征数据从原始的25维降到了13维。在测试过程中,RFR、KNN、SVR和MLP的决定系数R^(2)分别为0.9777、0.9725、0.9613和0.9766。相较于全部特征的测试结果,所提方法使得模型的R^(2)最大提升了0.0208。最后基于模型的Shapley加法解释(Shapley Additive Explanation,SHAP)值分析最优特征的影响性,验证了MIFS-RFE方法的有效性,说明所提方法在维持相对高性能的同时成功降低了特征维度,为疲劳强度预测提供了更有效的优化方案。 展开更多
关键词 疲劳强度 互信息特征选择 递归特征消除 机器学习 最优特征子集
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基于电碳分布特性的高速铁路四电系统碳排放因子测算方法
2
作者 苏鹏飞 王果 +3 位作者 闵永智 郭文凯 陶金豆 李嘉祥 《铁道学报》 北大核心 2026年第1期76-87,共12页
为助力铁路行业实现碳达峰、碳中和目标,提出一种铁路四电系统运营期间系统级碳排放因子计算方法。通过设备级参数特征构建铁路四电系统拓扑结构,结合能源结构建立四电系统电碳耦合模型;考虑设备运营特性与碳排放特性建立能流-碳流递归... 为助力铁路行业实现碳达峰、碳中和目标,提出一种铁路四电系统运营期间系统级碳排放因子计算方法。通过设备级参数特征构建铁路四电系统拓扑结构,结合能源结构建立四电系统电碳耦合模型;考虑设备运营特性与碳排放特性建立能流-碳流递归追踪模型,系统刻画四电系统各设备之间的能流-碳流分布特征;基于能流-碳流递归追踪模型提出系统级动态综合碳排放因子计算方法。结果表明,牵引供电系统碳排放占比最高,其综合碳排放因子高达0.63086 kgCO_(2)/(kW·h),最大负荷时刻的电力间接碳排放量占总碳排放的87.88%。且由于直接碳排放的影响,通信、信号的碳排放因子相较于电力碳排放因子均有提升,电力系统的动态平均碳排放因子显著高于静态值。能流-碳流守恒性检查结果显示能流-碳流严格平衡,验证了本文方法的合理性与准确性。 展开更多
关键词 铁路运输 四电系统 电碳耦合 能流递归 碳流追踪 碳排放因子
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道路性能影响因素选择方法研究
3
作者 李毅帆 王维庄 +3 位作者 丁小平 倪静哲 张利维 曹江 《山西建筑》 2026年第1期147-151,共5页
道路性能预测模型在道路养护与管理中发挥着至关重要的作用,然而道路监测数据中包含的影响因素复杂多样,数据规模大、维度高、质量参差不齐,并且影响因素之间存在复杂的非线性关系,评价道路性能影响因素的重要性有助于提高决策模型的有... 道路性能预测模型在道路养护与管理中发挥着至关重要的作用,然而道路监测数据中包含的影响因素复杂多样,数据规模大、维度高、质量参差不齐,并且影响因素之间存在复杂的非线性关系,评价道路性能影响因素的重要性有助于提高决策模型的有效性和可靠性。文中对递归特征消除法进行改进,将道路性能影响因素的筛选流程分成两个阶段:第一阶段基于Spearman系数和随机森林方法进行初筛;第二阶段基于递归消除法进行复筛。研究表明,基于改进递归特征消除法的道路性能影响因素选择方法,降低了模型迭代训练过程中的计算资源消耗,避免了冗余特征的干扰,能够更精确地量化各影响因素与道路性能之间的关联强度,为道路性能的评估提供了更可靠的分析工具。 展开更多
关键词 特征选择 Spearman系数 随机森林 递归特征消除 计算模型
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基于BIM真实构件库的装配式建筑立面模块化智能设计方法研究——以加拿大不列颠哥伦比亚大学Brock Commons学生公寓为例
4
作者 罗佳宁 檀洋林 吴承灏雨 《华中建筑》 2026年第1期20-23,共4页
针对装配式建筑立面模块化设计,在后续建造执行层面,存在拆分设计结果与真实建造需求不匹配的问题,该文提出一种基于BIM真实构件库与递归算法的装配式建筑立面模块化智能设计方法。以加拿大Brock Commons学生公寓为例,通过对墙板构件进... 针对装配式建筑立面模块化设计,在后续建造执行层面,存在拆分设计结果与真实建造需求不匹配的问题,该文提出一种基于BIM真实构件库与递归算法的装配式建筑立面模块化智能设计方法。以加拿大Brock Commons学生公寓为例,通过对墙板构件进行系统集成视角下的拆解分析(建造类设计信息归纳)、BIM构件建造类参数信息的提炼定义、BIM构件建造类参数信息的重组拓展,建立多种标准化墙板组成的BIM真实构件库,继而结合递归算法、Dynamo和Python的协同应用,实现了一种从BIM真实构件库中挑选真实墙板逆向组合、并随机生成多种立面的模块化智能设计范式,为解决拆分设计结果与建造需求不匹配问题提供了新的思路。 展开更多
关键词 装配式建筑 BIM真实构件库 立面模块化 智能设计 递归算法
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GEE遥感特征混合优选提升高海拔树种分类精度
5
作者 周赛 黄凯 +5 位作者 张加龙 王明星 滕晨凯 夏乐艳 姜新周 程滔 《北京林业大学学报》 北大核心 2026年第1期26-40,共15页
【目的】高海拔地区森林资源动态监测面临云雾干扰、训练样本匮乏及树种光谱相似性高等多重瓶颈,严重制约了优势树种空间分布的精准制图。本研究以香格里拉市典型纯林为对象,旨在利用多源遥感数据与多策略特征优选方法提升树种识别精度... 【目的】高海拔地区森林资源动态监测面临云雾干扰、训练样本匮乏及树种光谱相似性高等多重瓶颈,严重制约了优势树种空间分布的精准制图。本研究以香格里拉市典型纯林为对象,旨在利用多源遥感数据与多策略特征优选方法提升树种识别精度与模型泛化能力。【方法】研究基于GEE平台获取Sentinel-2光学时序、Sentinel-1雷达数据及SRTM地形数据,提取光谱、纹理、植被指数、雷达极化、地形及时序特征,构建基础特征集。采用随机森林(RF)模型确定特征优选前的最优方案后,并行J-M距离、ReliefF和RFE算法构建单一特征集,同时对这3种特征集进行并集融合构建并行混合特征集。将单一优选与并行混合特征集分别代入RF模型重新分类,对比优选前后方案确定最优分类方案。采用生产者精度(PA)、用户精度(UA)、调和平均值(F1)、总体精度(OA)和Kappa系数评价分类精度。【结果】(1)基于J-M距离、ReliefF和RFE并行混合的特征优选方案9精度最高(OA为94.82%,Kappa系数为0.94),优于特征优选前的最优方案5。(2)多源遥感数据协同分类效果优于单一数据源,仅使用Sentinel-2数据的OA为83.35%(Kappa系数0.79);依次引入Sentinel-1雷达特征、Sentinel-1的纹理特征、地形特征和Sentinel-2时序特征后,OA分别提升了0.87、6.28、8.08、10.18个百分点(Kappa系数分别为0.81、0.86、0.90、0.92),其中Sentinel-2时序特征的引入使分类精度提升了2.10个百分点。(3)植被指数时序曲线分析表明,优势树种在秋冬季节差异显著,可分离性强。【结论】基于GEE平台多源遥感数据协同J-M距离-ReliefF-RFE并行混合特征优选有效提升了香格里拉森林优势树种的识别精度,系统揭示了其空间分布格局,为高海拔地区森林资源的精准监测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 树种分类 多源遥感数据 并行混合特征选择 Sentinel-2时序 Google Earth Engine(GEE) 随机森林(RF) 递归特征消除(RFE) J-M距离 香格里拉
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基于RFE-SHAP的具有可解释性纱线质量预测研究
6
作者 张保威 郭智林 王永华 《棉纺织技术》 2026年第1期2-9,共8页
为优化纱线质量预测的特征选择过程,进一步消除小样本环境下存在的冗余特征,提高后续预测过程的准确性、可靠性,提出了一种基于结合递归特征消除算法(RFE)和SHAP的具有可解释性的纱线质量预测方法,即RFE⁃SHAP。首先,选择RFE作为迭代特... 为优化纱线质量预测的特征选择过程,进一步消除小样本环境下存在的冗余特征,提高后续预测过程的准确性、可靠性,提出了一种基于结合递归特征消除算法(RFE)和SHAP的具有可解释性的纱线质量预测方法,即RFE⁃SHAP。首先,选择RFE作为迭代特征选择方法,将支持向量回归(SVR)作为其评估器;然后,引入SHAP技术去量化原始特征对纱线强力及毛羽H值两种纱线质量指标的边际贡献值,从而辅助特征选择,进而提供更直观且解释性更强的特征选择策略;最后,结合神经网络构建纱线强力以及毛羽H值的预测模型。试验结果证明:经RFE⁃SHAP算法得到的最优特征子集作为纱线强力及毛羽H值预测模型的输入时,模型多个评价指标的效果均有提升,其中,对两种纱线质量指标预测的平均绝对百分比误差均未超过3%。认为:该方法具有较高的可行性,可以在一定程度上提高模型的预测性能。 展开更多
关键词 纱线质量预测 特征选择 递归特征消除算法 支持向量回归 SHAP技术
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基于系统辨识的新能源电力系统惯性常数快速追踪方法 被引量：2
7
作者 张波 张成健 +2 位作者 张经 王磊 李铁成 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期163-170,共8页
针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证... 针对新能源电力系统惯性量化评估问题,研究基于系统辨识的系统惯性常数追踪方法,将该方法划分为非递推算法和递推算法2类,从辨识原理角度剖析二者在计算存储、辨识速度等方面的区别与内在联系,并利用IEEE典型系统进行实验算例对比验证分析。理论分析和实验结果表明,递推算法辨识精度高、辨识结果稳定、辨识速度快,适用于节点数量庞大、结构复杂的辨识对象,有利于实现新能源电力系统惯性常数的实时监测与快速感知。 展开更多
关键词 新能源 电力系统 惯性常数 系统辨识 量化评估 非递推算法 递推算法
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免疫异常数据的金属回流双极直流配电线路状态估计保护方法 被引量：1
8
作者 曾琦 曾维刚 +4 位作者 廖建权 王少雄 郑宗生 王渝红 周念成 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第1期16-24,共9页
实际工程中的量测可能存在异常数据干扰,增加保护误动的风险。为此,基于模型匹配的思想,提出一种免疫异常数据的直流配电线路状态估计保护方法。考虑金属回流双极直流线路的极间耦合,建立线路的精细化等值模型。据此得到系统的量测方程... 实际工程中的量测可能存在异常数据干扰,增加保护误动的风险。为此,基于模型匹配的思想,提出一种免疫异常数据的直流配电线路状态估计保护方法。考虑金属回流双极直流线路的极间耦合,建立线路的精细化等值模型。据此得到系统的量测方程,并根据二次积分法将其离散化以便于求解。对于可能存在的异常数据问题,提出基于窗口图傅里叶变换对数据进行预处理,将数据视为图信号并赋予“频率”的概念,通过提取低频信号达到剔除随机脉冲等高频异常数据的目的。基于递推最小二乘算法对预处理后的状态估计模型进行求解,根据估计模型和实测模型的匹配度构建保护判据,实现区内和区外故障的识别。仿真结果表明,该方法可快速、准确识别区内故障,并有效避免异常数据干扰,同时具有较强的耐高阻、抗通信延时等性能。 展开更多
关键词 直流配电 线路保护 异常数据 图傅里叶变换 状态估计 递推最小二乘
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耦合辨识(2):部分耦合参数向量系统的部分耦合递推参数辨识 被引量：4
9
作者 丁锋 栾小丽 +2 位作者 徐玲 周怡红 刘喜梅 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 2025年第2期1-12,17,共13页
针对子系统间存在参数耦合的多变量系统,利用耦合辨识概念,研究和提出了部分耦合随机梯度辨识方法和部分耦合多新息随机梯度辨识方法,部分耦合递推梯度辨识方法和部分耦合多新息递推梯度辨识方法,部分耦合递推最小二乘辨识方法和部分耦... 针对子系统间存在参数耦合的多变量系统,利用耦合辨识概念,研究和提出了部分耦合随机梯度辨识方法和部分耦合多新息随机梯度辨识方法,部分耦合递推梯度辨识方法和部分耦合多新息递推梯度辨识方法,部分耦合递推最小二乘辨识方法和部分耦合多新息递推最小二乘梯度辨识方法,以及部分耦合递阶最小二乘辨识方法和部分耦合多新息递阶最小二乘梯度辨识方法。这些部分耦合递推参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识 最小二乘 多变量系统
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递归协同:一种中华文明精神标识的全球建构机制——以《数字藏经洞(国际版)》的国际传播为中心的研究 被引量：1
10
作者 祁芝红 李智 《编辑之友》 北大核心 2025年第9期62-71,共10页
敦煌藏经洞文化遗存蕴含的丝路精神兼具当代价值和世界意义。以敦煌藏经洞文化遗存为核心文本的《数字藏经洞(国际版)》是全球首个超时空参与式博物馆,为中华文明精神标识全球建构机制的科学更迭提供了一个生动案例。文章探查了受众视... 敦煌藏经洞文化遗存蕴含的丝路精神兼具当代价值和世界意义。以敦煌藏经洞文化遗存为核心文本的《数字藏经洞(国际版)》是全球首个超时空参与式博物馆,为中华文明精神标识全球建构机制的科学更迭提供了一个生动案例。文章探查了受众视角下《数字藏经洞(国际版)》的中华文明精神标识全球建构效果,发现《数字藏经洞(国际版)》的国际传播提升了以敦煌(藏经洞)文化为介质的中华文明精神标识在全球范围内的可见度,对中华文明精神标识的全球建构产生了显著的撬动效应。文章认为,以撬动效应为契机,持续促动互联网群聚传播环境下以首发文本及其衍生文本为中介的多元主体议题共商,以滚动文本为中介的多元主体意义共建、价值共享,型构以共创为动力之源,以有限开放、动态协同为基本特征,以生产与传播循环往复为基本运行方式的中华文明精神标识全球建构递归协同机制,是提升数字文化产品之中华文明精神标识全球建构效力的可取之道。 展开更多
关键词 敦煌 中华文明精神标识 国际传播 递归协同 《数字藏经洞(国际版)》
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基于IWOA-LightGBM模型的矿用挖掘机发动机故障诊断研究 被引量：1
11
作者 顾清华 白书宇 王丹 《矿业研究与开发》 北大核心 2025年第9期184-191,共8页
针对矿用挖掘机发动机故障类别不均衡,导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种改进的鲸鱼算法(WOA)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)的矿用挖掘机发动机智能故障诊断方法。首先,利用递归特征交叉验证消除法(RFECV)对采集的挖掘机发动机... 针对矿用挖掘机发动机故障类别不均衡,导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种改进的鲸鱼算法(WOA)优化轻量级梯度提升机(LightGBM)的矿用挖掘机发动机智能故障诊断方法。首先,利用递归特征交叉验证消除法(RFECV)对采集的挖掘机发动机故障数据的特征进行提取,删除不相关的特征。其次,采用Focal-Loss改进LightGBM的损失函数,提出一种改进的WOA对LightGBM的超参数寻优,构建新的诊断模型。最后,利用某矿山挖掘机发动机故障数据进行验证,并与常见的集成模型、调优框架和诊断算法进行对比分析。结果表明:所提出的矿用挖掘机发动机故障诊断模型IWOA-LightGBM的准确率和F1分数分别为98.08%和98.53%,诊断性能较好,可为矿山机械设备的智能诊断提供参考。 展开更多
关键词 矿用挖掘机 发动机 故障诊断 递归特征交叉验证消除法 轻量级梯度提升机 鲸鱼算法
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基于递归本征正交分解与强跟踪扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别 被引量：1
12
作者 杨少冲 姚远 +2 位作者 刘家亮 雷振 方有亮 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期117-125,共9页
针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的... 针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的模型降阶与结构损伤在线识别方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。利用RPOD方法在线更新并实时建立反映结构状态的降阶模型,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,同时跟踪损伤的演化并对其进行定位;通过STEKF方法跟踪降阶模型的状态向量,识别因损伤而退化的降阶模型参数。分别采用六层剪切型框架的数值模拟与三层钢框架的模型试验验证了该方法的可行性,结果表明,所提出的方法能够准确建立降阶模型并跟踪降阶模型参数的时变历程,同时可以有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和程度,即使在处理高程度噪声时仍有较高的精度。 展开更多
关键词 损伤识别 模型降阶 递归本征正交分解 强跟踪扩展卡尔曼滤波 数据驱动
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耦合辨识(3):部分耦合参数向量信息向量系统的部分耦合递推参数辨识 被引量：3
13
作者 丁锋 栾小丽 +2 位作者 徐玲 周怡红 刘喜梅 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 2025年第3期1-13,20,共14页
针对子系统间既存在参数向量耦合,又存在信息向量耦合的多变量系统,利用耦合辨识概念,研究和提出了递阶递推参数辨识方法,部分耦合递推最小二乘参数辨识方法。这些递推参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随... 针对子系统间既存在参数向量耦合,又存在信息向量耦合的多变量系统,利用耦合辨识概念,研究和提出了递阶递推参数辨识方法,部分耦合递推最小二乘参数辨识方法。这些递推参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识 最小二乘 多变量系统
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耦合辨识(4):部分耦合随机梯度与部分耦合递阶最小二乘参数辨识 被引量：2
14
作者 丁锋 栾小丽 +2 位作者 徐玲 周怡红 刘喜梅 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 2025年第4期1-11,共11页
针对子系统间既存在参数向量耦合,又存在信息向量耦合的多变量系统,利用耦合辨识概念,研究和提出了部分耦合随机梯度参数辨识方法与部分耦合递阶最小二乘参数辨识方法。这些递推参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线... 针对子系统间既存在参数向量耦合,又存在信息向量耦合的多变量系统,利用耦合辨识概念,研究和提出了部分耦合随机梯度参数辨识方法与部分耦合递阶最小二乘参数辨识方法。这些递推参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。 展开更多
关键词 参数估计 递推辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识 最小二乘 多变量系统
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基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法
15
作者 李晓丽 张昆 +2 位作者 杜振龙 陈东 宋爽 《图学学报》 北大核心 2025年第3期635-641,共7页
动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支,专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染,易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率,提出了基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。首先,用稀疏八叉... 动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支,专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染,易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率,提出了基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。首先,用稀疏八叉树网格划分隐式场景空间,采用区间运算递归细分隐式场景,将含有隐式曲面的场景分为隐式体内部、外部和表面。然后利用区间运算对时间导数进行范围限定定位隐式场景中的变化,多个连续隐式曲面直接存在相对或绝对静止的区间,在保持全局误差不变的情况下有选择地重新评估区域,实现隐式曲面之间的消隐。最后,通过并行化线程技术渲染隐式曲面动画,显著提高渲染效率。实验结果表明,该方法与逐帧渲染方法相比,在保持渲染质量的同时,实现了几十倍的加速。 展开更多
关键词 隐式曲面 八叉树算法 递归细分 区间运算 隐式曲面消隐
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求解多核学习的自适应随机递归梯度下降法 被引量：1
16
作者 王梅 任怡果 +1 位作者 刘勇 王志宝 《计算机技术与发展》 2025年第7期93-99,共7页
针对随机递归梯度法(SARAH)求解多核学习(MKL)的不足之处,如收敛速度缓慢以及计算成本高等问题,该文提出一种改进算法——基于随机Polyak步长(SPS)的小批量随机递归梯度下降算法(SPS-MSARAH)来求解多核学习优化问题。首先将小批量方法... 针对随机递归梯度法(SARAH)求解多核学习(MKL)的不足之处,如收敛速度缓慢以及计算成本高等问题,该文提出一种改进算法——基于随机Polyak步长(SPS)的小批量随机递归梯度下降算法(SPS-MSARAH)来求解多核学习优化问题。首先将小批量方法引入随机方差缩减类算法中,选取一个固定大小的样本集代替单个训练样本计算SARAH的梯度,降低传统随机梯度下降算法使用单个样本计算梯度导致较大的波动和不稳定性所带来的方差。在此基础上,使用随机Polyak步长自适应地更新小批量SARAH的步长,使得优化过程更加灵活和鲁棒,从而解决随机优化算法中步长选取的难题。为了验证该算法的有效性,在标准数据集上进行了详细的数值实验。实验结果显示,在求解大规模多核学习优化问题时,SPS-MSARAH算法不仅显著提高了收敛速度,还有效降低了计算复杂度。此外,对初始参数的敏感性问题也得到了很好的克服,展现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多核学习 随机递归梯度下降法 随机Polyak步长 小批量 凸优化
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基于深度学习和SVM-RFE的网络入侵检测模型
17
作者 叶青 张延年 吴昊 《电信科学》 北大核心 2025年第7期108-119,共12页
网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而,网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题,为此,提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测(DLRF)模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除... 网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而,网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题,为此,提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测(DLRF)模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除算法进行特征权重排序,选择重要特征。同时,结合过采样和欠采样技术解决数据样本分布不平衡的问题。利用3个深度学习算法构建集成框架的基学习器,并利用深度神经网络构建元学习器,进而提升DLRF模型检测网络攻击的性能。通过两个典型的网络入侵数据集UNSW-NB15和数据集CICIDS 2017验证DLRF模型的性能。性能分析表明,DLRF模型在这两个数据集上的准确率分别为0.9068、0.9968,F1值(F1-score)分别为0.9068、0.9960。 展开更多
关键词 入侵检测模型 深度学习 递归特征消除 集成学习
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考虑多充电桩排队和时间窗的电动货车路径规划
18
作者 胡路 乐诗彤 朱娟秀 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第2期299-307,共9页
在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,... 在带时间窗的电动货车路径规划问题(EVRPTW)中,电动货车(EV)在前往充电站充电时可能需要排队.为研究不同充电站配置方案对车辆路径和系统性能的影响,首先构建排队模型,刻画充电站中的排队现象;在EVRPTW基础上,综合考虑电量和流量约束,建立路径优化模型,并将充电站排队模型嵌入其中;优化目标包括最小化车辆耗电成本、司机工资、时间窗惩罚成本、充电桩总成本;为求解该模型,提出一种结合节约里程(C-W)和改进大邻域搜索(LNS)的混合启发式算法,其中,充电站的系统性能指标采用递归算法获得.18组实验结果表明:同步增加充电桩数量可将车辆单次充电的平均排队时间控制在1~5 min,并有效减少2.6%~21.0%的总成本;增加充电站数量可缩短排队时间,但会增加整体路径总成本;当客户时间窗较短或服务时间较长时,充电桩数量变化对时间窗满足的影响更为显著. 展开更多
关键词 物流 电动货车 充电站 混合启发式算法 递归算法
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针对炼油厂系统性运营优化问题的混合分布递归及分支定界算法
19
作者 孙鑫 葛冬冬 +3 位作者 付德生 魏志伟 董丰莲 潘师畅 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期141-158,共18页
炼油厂运营优化问题是原油产业链中非常重要的问题,在学术界和工业界都有非常多的研究和应用。一般而言,炼油厂优化问题会被建模为混合非线性整数规划问题(MINLP)。由于原油品种和相关产品繁多并且加工装置复杂多样,所以变量维度较大。... 炼油厂运营优化问题是原油产业链中非常重要的问题,在学术界和工业界都有非常多的研究和应用。一般而言,炼油厂优化问题会被建模为混合非线性整数规划问题(MINLP)。由于原油品种和相关产品繁多并且加工装置复杂多样,所以变量维度较大。并且在具体的加工过程中涉及物料物性变化和加工规则,从而产生非凸非线性和整数约束,使得问题求解难度变大。目前学术界研究主要针对小规模问题或者运营流程的子系统进行建模求解,并且求解方法集中在使用商用求解器,如GAMS环境中的BARON、DICOPT等。本文针对炼厂优化的MINLP提出了一种混合分布递归和分支定界算法(Hybrid-DRBB),分别对非线性约束和整数约束进行松弛和求解,从而得到原问题的近似最优解。在实际的工业场景大规模数据中,本文的算法速度被证实优于直接调用求解器的建模求解方式。 展开更多
关键词 炼厂运营优化 混合非线性整数规划 分布递归算法 分支定界算法
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基于RLS-RBPF算法的车辆悬架参数辨识方法研究
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作者 王姝 董传昊 +3 位作者 张大伟 赵轩 周辰雨 邵帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后... 在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后,通过递推最小二乘算法对悬架的弹簧刚度和减震器阻尼系数进行初步识别。在此基础上,进一步采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法对初步辨识结果进行二次优化。最后,结合实测的车辆硬点坐标和通过辨识得到的悬架参数,基于多体动力学原理构建车辆动力学模型,与实际设计参数进行对比,并进行整车动力学仿真以验证辨识参数的准确性。实验结果表明,该方法在识别悬架弹簧刚度和减震器阻尼系数方面具有很高的精度,与真实值的最大偏差仅为2.50%和1.82%。同时,车辆动力学模型的仿真输出与实测载荷谱的均方根误差控制在5%以内。该方法显著提高了悬架系统参数辨识的精确度,是一种高精度的汽车悬架参数在线辨识算法。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 RBPF算法 实车载荷谱 参数辨识
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