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Optical power limiting of ultrashort hyper-Gaussian pulses in cascade three-level system 被引量:1
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作者 Ji-Cai Liu Fen-Fen Guo +1 位作者 Ya-Nan Zhao Xing-Zhe Li 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第10期357-361,共5页
Propagation of strong femtosecond hyper-Gaussian pulses in a cascade three-level molecular system is studied by solving numerically the Maxwell–Bloch equations by the iterative predictor-corrector finite-difference t... Propagation of strong femtosecond hyper-Gaussian pulses in a cascade three-level molecular system is studied by solving numerically the Maxwell–Bloch equations by the iterative predictor-corrector finite-difference time-domain method.Optical power limiting behavior induced by strong nonlinear two-photon absorption is observed for different orders of the femtosecond hyper-Gaussian pulses. Pulses of a higher order temporal profile are found to have a wider power range of optical limiting but a larger output saturation intensity. Both the output saturation value and the damage threshold of optical power limiting decrease with pulse duration increasing. The decrease of the pulse area along the pulse propagation is much slower than that obtained from the two-photon area theorem due to invalidity of the slowly varying amplitude approximation and the monochromatic field hypothesis. 展开更多
关键词 optical power limiting two-photon absorption ultrashort hyper-gaussian pulse cascade three-level system
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基于高光谱和多头注意力机制的草鱼鲜味强度检测
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作者 万仕文 冯耀泽 +4 位作者 舒国强 赵名泉 王益健 孔丽琴 朱明 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第5期280-287,共8页
针对现有鲜味强度检测方法主观性强、耗时长和样本破坏性等问题,使用深度学习和机器学习算法结合高光谱成像技术构建草鱼鲜味强度快速无损检测方法。采集草鱼高光谱数据后,使用竞争性自适应重加权抽样法选取光谱特征波长,开发高斯加权... 针对现有鲜味强度检测方法主观性强、耗时长和样本破坏性等问题,使用深度学习和机器学习算法结合高光谱成像技术构建草鱼鲜味强度快速无损检测方法。采集草鱼高光谱数据后,使用竞争性自适应重加权抽样法选取光谱特征波长,开发高斯加权多头注意力网络(gaussian-weighted multi-head attention network,GMANet)并应用支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、随机森林(random forest,RF)、1D-ResNet等传统算法建立和优化草鱼鲜味检测模型。结果显示,GMANet网络的预测均方根误差RMSEP和预测决定系数(R_(P)^(2))分别为0.0082和0.8844,优于传统算法中的最优建模方法SVR,其RMSEP和R_(P)^(2)分别为0.0077和0.8188。 展开更多
关键词 草鱼 高光谱 鲜味强度 深度学习 高斯加权多头注意力网络 感官分析
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不同尺度冬小麦氮素遥感监测方法及其应用研究 被引量:13
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作者 鲍艳松 王纪华 +4 位作者 刘良云 李小文 李翔 黄文江 唐怡 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期139-144,F0004,共7页
该文以航空影像、地面冠层光谱数据及同步观测的植被生化数据为基础,探讨了冬小麦冠层氮素监测的遥感方法。该方法应用于Lukina变量施肥模型,研究了基于遥感影像变量施肥量的计算方法。为实现以上目标,首先采用矩匹配和反射率转换方法,... 该文以航空影像、地面冠层光谱数据及同步观测的植被生化数据为基础,探讨了冬小麦冠层氮素监测的遥感方法。该方法应用于Lukina变量施肥模型,研究了基于遥感影像变量施肥量的计算方法。为实现以上目标,首先采用矩匹配和反射率转换方法,对获取的机载实用模块化成像光谱仪(OMIS)影像进行辐射校正;然后结合航拍相片及地面高精度差分GPS定位点坐标对高光谱影像进行几何校正。以预处理后的反射率影像和冠层光谱数据为数据源,采用倒高斯模型拟合冬小麦红边光谱曲线,并构建红谷位置、红边位置和红边宽度等光谱特征参量。通过对红边光谱特征量和实测氮素进行统计分析,寻找相关性显著、拟合误差小的最佳光谱特征量,并用于预测冬小麦冠层的氮素含量。统计相关分析结果表明:拟合曲线和图像反射率曲线面积差和实测的氮素含量有最高的相关性,且相关性达到极显著。最后,把该氮素预测方法集成到Lukina变量施肥模型中,结合反射率影像数据生成变量施肥处方图。文中探讨的最佳氮素预测方法改善了氮素预测的精度;基于影像的面状信息获取技术克服了点状信息的不足,使变量施肥技术更利于实用和推广。 展开更多
关键词 高光谱 OMIS 倒高斯模型 氮素预测 变量施肥
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高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法 被引量:6
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作者 曹文梁 康岚兰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第11期1479-1484,共6页
超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm o... 超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian process regression,ADPSO-GPR)算法对GPR中超参数进行自适应优化。该算法在线性与非线性两类时序回归序列上与多种主流超参数优化算法进行对比,实验结果表明,采用该文算法优化超参数后的GPR具有较高的拟合精度及泛化能力。 展开更多
关键词 超参数 高斯过程回归(GPR) 粒子群优化(PSO) 自适应变异
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一种基于通道排序的云检测方法 被引量:1
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作者 朱文刚 李刚 +2 位作者 陈靖 王根 金大智 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第32期20093-20095,共3页
目前各主要的数值预报中心NWP模式仅同化AIRS的晴空辐射资料,而AIRS仅10%左右视场不受云污染。为了提高资料的利用率,提出一种新的基于通道排序的云检测方法,直接寻找不受云影响的通道,考虑到仪器等一些噪声需要进行滤波,区别于目前采... 目前各主要的数值预报中心NWP模式仅同化AIRS的晴空辐射资料,而AIRS仅10%左右视场不受云污染。为了提高资料的利用率,提出一种新的基于通道排序的云检测方法,直接寻找不受云影响的通道,考虑到仪器等一些噪声需要进行滤波,区别于目前采用的移动平均滤波,文中提出了高斯核滤波方法。结果表明,采用高斯核滤波之后的云检测不但可以快速有效地检测出不受云污染的晴空通道,且减少了有云资料的误判,从而为高光谱大气红外探测器辐射率资料在数值天气预报资料同化系统中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 高光谱 AIRS 云检测 高斯核滤波 通道排序
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基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型 被引量:11
6
作者 张乐 刘忠 +1 位作者 张建强 任雄伟 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期154-160,共7页
高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样... 高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 改进高斯过程 人工蜂群算法 超参数 参数优化
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一种K-means聚类和超球结合的多类分类算法 被引量:1
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作者 鲍蕾 黄曙光 李永成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1764-1766,共3页
针对现有的多类分类算法效率低下的问题,提出一种K-means聚类算法和超球结合的多类分类算法。对每一类样本,先使用K-means算法获得子类;再在各个子类上构造最小超球,由此对每类都获得一个超球集;这些超球将样本空间分割,根据样本点所在... 针对现有的多类分类算法效率低下的问题,提出一种K-means聚类算法和超球结合的多类分类算法。对每一类样本,先使用K-means算法获得子类;再在各个子类上构造最小超球,由此对每类都获得一个超球集;这些超球将样本空间分割,根据样本点所在空间的位置综合得到决策函数,用于对输入样本点进行类别判断。从理论上分析该方法能够有效提高分类的速度和准确率。 展开更多
关键词 K-均值聚类算法 高斯性测度 超球 多类分类
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一种改进高斯核度量的HEC算法在变压器故障诊断中的应用 被引量:4
8
作者 李中胜 刘林 《广东电力》 2016年第12期104-109,共6页
针对传统超球型聚类算法难以解决变压器故障诊断问题的特性,使用一种改进的高斯核的超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法,并将其解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,该算法能够有效地处理形状为椭球、大小不同和密度... 针对传统超球型聚类算法难以解决变压器故障诊断问题的特性,使用一种改进的高斯核的超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法,并将其解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,该算法能够有效地处理形状为椭球、大小不同和密度不同的分簇。在模拟数据集上的仿真实验表明所提算法在聚类结果和性能上优于K-Means算法、模糊C-Means算法和混合高斯模型期望最大化算法,从而验证了该提算法在处理椭球形或复杂形状数据集聚类时的可行性和有效性;同时将该算法应用在基于变压器油中溶解气体(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断中,验证了该方法更高的故障诊断准确度。 展开更多
关键词 数据聚类 超椭球聚类 高斯核度量 变压器 油中溶解气体 故障诊断
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基于稀疏指纹采集和改进WKNN的定位算法 被引量:7
9
作者 李新春 王欢 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2019年第4期451-459,共9页
为解决位置指纹定位算法中指纹采集工作量大、定位精度低的问题,提出一种基于稀疏指纹采集和改进加权K最近邻(weighted k-nearest neighbor,WKNN)的定位算法。稀疏选定参考点并采集来自各接入点(access point,AP)的接收信号强度(receive... 为解决位置指纹定位算法中指纹采集工作量大、定位精度低的问题,提出一种基于稀疏指纹采集和改进加权K最近邻(weighted k-nearest neighbor,WKNN)的定位算法。稀疏选定参考点并采集来自各接入点(access point,AP)的接收信号强度(received signal strength,RSS),根据容错四分位法对采集的RSS进行异常值预处理;利用经过预处理的指纹数据训练高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型,通过共栖生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)求取模型最优超参数以提高模型的泛化能力,进而预测定位区域内非参考点的RSS;由有限参考点数据通过SOS-GPR模型的训练与预测生成密集位置指纹库,结合由卡方距离和AP加权改进的WKNN算法完成仿真验证。实验结果表明,在保证定位精度的前提下,稀疏指纹采集法较传统全采集法减少50%的采集工作量;与原WKNN算法和M-KWNN算法相比,提出的WKNN算法有效提高了定位精度。 展开更多
关键词 室内指纹定位 高斯过程回归 超参数 共栖生物搜索 卡方距离
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基于广义变分和误差重估计高光谱AIRS通道亮温同化
10
作者 王根 张正铨 +1 位作者 邓淑梅 刘惠兰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期464-472,共9页
高光谱大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)主要覆盖CO_(2)和H_(2)O吸收带光谱区.区别于CO_(2)通道,H_(2)O通道亮温偏差非高斯性较强.为了充分有效地利用AIRS通道光谱信息,本文采用两种新算法开展应用研究,一是基于变分... 高光谱大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)主要覆盖CO_(2)和H_(2)O吸收带光谱区.区别于CO_(2)通道,H_(2)O通道亮温偏差非高斯性较强.为了充分有效地利用AIRS通道光谱信息,本文采用两种新算法开展应用研究,一是基于变分同化后验估计-观测误差重估计重新估算光谱通道误差,以更好地“符合”光谱亮温对变分同化目标泛函的权值分配;二是将M—估计法(L2—估计、Huber—估计、Fair—估计和Cauchy—估计)权重函数耦合到经典变分同化目标泛函中,得到广义变分同化目标泛函,使其具有非高斯性,其核心是在每次极小化迭代过程中重新估计观测项对目标泛函贡献率.在新算法研究基础上开展高光谱AIRS模拟亮温试验,结果表明观测误差重估计和Huber—估计广义变分同化AIRS资料效果优于经典变分同化.并基于信号自由度(Degrees of freedom for signal,DFS)开展观测资料对分析场影响诊断,得到该两种方法在同化过程中能够提高H 2O通道亮温使用的信息量.通过对文中算法(观测误差重估计和Huber—估计)得到的分析场与探空资料温度场对比分析,得到Huber-估计广义尺度设定为1.345 K时效果最好,整体误差最小,2.5K次之,且观测误差重估计也优于经典变分同化结果.200~750 hPa效果较为显著,基于Huber-估计广义同化在对流层顶表面和周围(80~200 hPa)温度反演小于2 K.研究结果可为我国风云四号A星和风云三号D星高光谱资料变分同化提供新的方法思路和技术支撑. 展开更多
关键词 高光谱 非高斯 广义变分同化 观测误差重估计 信号自由度
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基于改进高斯核度量和KPCA的数据聚类新方法
11
作者 余文利 余建军 方建文 《计算机系统应用》 2017年第10期150-155,共6页
大多数超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法都使用马氏距离作为距离度量,已经证明在该条件下划分聚类的代价函数是常量,导致HEC无法实现椭球聚类.本文说明了使用改进高斯核的HEC算法可以解释为寻找体积和密度都紧凑的椭... 大多数超椭球聚类(hyper-ellipsoidal clustering,HEC)算法都使用马氏距离作为距离度量,已经证明在该条件下划分聚类的代价函数是常量,导致HEC无法实现椭球聚类.本文说明了使用改进高斯核的HEC算法可以解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,并提出了一种实用HEC算法-K-HEC,该算法能够有效地处理椭球形、不同大小和不同密度的分簇.为实现更复杂形状数据集的聚类,使用定义在核特征空间的椭球来改进K-HEC算法的能力,提出了EK-HEC算法.仿真实验证明所提出算法在聚类结果和性能上均优于K-means算法、模糊C-means算法、GMM-EM算法和基于最小体积椭球(minimum-volume ellipsoids,MVE)的马氏HEC算法,从而证明了本文算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 数据聚类 超椭球聚类 最小体积椭球 核主成分分析 高斯核
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基于改进贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法 被引量:41
12
作者 邓帅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期1984-1987,共4页
CNN框架中,如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数,利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该... CNN框架中,如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数,利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该方法可以在超参数空间不同的CNN框架下进行超参数优化。利用CIFAR-10、MRBI和SVHN测试集对算法进行性能测试,实验结果表明,改进后的CNN超参数优化算法比同类超参数优化算法具有更好的性能。 展开更多
关键词 贝叶斯优化 卷积神经网络 高斯过程 超参数优化
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面向高光谱图像的高斯-稀疏子空间聚类算法
13
作者 龙咏红 《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》 CAS 2020年第6期39-47,共9页
稀疏子空间聚类算法聚类图像是基于谱聚类实现的,谱聚类的关键是构造图的相似度矩阵,在稀疏子空间算法的基础上,提出一种利用稀疏系数矩阵与经过PCA处理后像素的高斯相似度来构造图的相似度矩阵的聚类算法。实验结果表明,提出的聚类算... 稀疏子空间聚类算法聚类图像是基于谱聚类实现的,谱聚类的关键是构造图的相似度矩阵,在稀疏子空间算法的基础上,提出一种利用稀疏系数矩阵与经过PCA处理后像素的高斯相似度来构造图的相似度矩阵的聚类算法。实验结果表明,提出的聚类算法充分提高了高光谱图像的聚类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 稀疏子空间聚类 高斯相似度 空间信息
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纳秒超高斯型激光脉冲在C60分子介质中的反饱和吸收光限幅行为
14
作者 刘纪彩 赵亚男 +1 位作者 张莹 成飞 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期395-402,共8页
利用克兰克-尼科尔森差分法求解激光场的傍轴波动方程和粒子数速率方程,研究纳秒超高斯型激光脉冲与富勒烯C60分子的相互作用过程,并模拟不同阶次强场超高斯型激光脉冲在介质中的传播演化情况。当强场超高斯脉冲在C60分子介质中传播时,... 利用克兰克-尼科尔森差分法求解激光场的傍轴波动方程和粒子数速率方程,研究纳秒超高斯型激光脉冲与富勒烯C60分子的相互作用过程,并模拟不同阶次强场超高斯型激光脉冲在介质中的传播演化情况。当强场超高斯脉冲在C60分子介质中传播时,表现出明显的反饱和吸收光限幅效应,而且脉冲的时空包络形状在传播过程中被重塑,由初始入射时的具有中心对称性的平顶型时间包络分布逐渐转变成具有非中心对称的尖顶型激光脉冲分布,而且脉冲持续时间也缩短了一个数量级;随着输入超高斯型脉冲时间阶次的不断增大,在传播过程中被吸收的脉冲不断增多,出射脉冲宽度逐渐减小。 展开更多
关键词 超快光学 脉冲整形 反饱和吸收 光限幅 超高斯型激光脉冲 绝热近似 迟至时间坐标系
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