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噪声标签回归的泛化误差估计及过滤算法
1
作者 姜高霞 李政莹 王文剑 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期72-80,共9页
当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise est... 当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise estimator and sample recall filtering, AGKSRF)算法.在所提Craven-Wahba(CW)泛化误差估计的基础上,提出一种CW样本选择框架.基于最大后验估计思想和自适应近邻方法,提出标签噪声的自适应高斯核(adaptive Gaussian kernel, AGK)估计方法.结合所提框架,AGKSRF首先过滤大噪声样本,同时考虑到初次过滤时可能有部分干净样本被误删,AGKSRF根据模型在过滤样本上的误差对样本进行召回再过滤.标准数据集上的实验结果表明,AGKSRF降低模型误差的能力提升了6~51个百分点.AGKSRF还可以识别年龄估计数据上的错误标签.因此,AGKSRF算法可以有效提升数据质量. 展开更多
关键词 噪声标签回归 泛化误差估计 自适应高斯核估计 样本召回过滤
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箱型图与特征融合模型在轮对轴承标签混淆数据分类中的应用 被引量：1
2
作者 张雄 李嘉禄 +3 位作者 董帆 武文博 万书亭 顾晓辉 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期88-95,共8页
深度学习方法在列车轮对轴承故障诊断领域表现出了巨大的潜力,但其可以有效实现的前提是各类数据与类别标签之间能够正确匹配,对于含有少量标签错误样本的数据,传统深度学习方法难以实现预期的诊断效果。针对此问题,提出了一种箱型图法... 深度学习方法在列车轮对轴承故障诊断领域表现出了巨大的潜力,但其可以有效实现的前提是各类数据与类别标签之间能够正确匹配,对于含有少量标签错误样本的数据,传统深度学习方法难以实现预期的诊断效果。针对此问题,提出了一种箱型图法与特征融合模型相结合的故障诊断方法。利用列车轮对轴承实验数据对所提方法进行验证,结果表明,相比于直接利用传统神经网络模型进行故障诊断,本文所提方法的诊断准确率更高,说明本文方法对于含有少量标签错误样本的轴承数据具有更好的处理效果。 展开更多
关键词 故障诊断 轮对轴承 标签错误 特征融合 箱型图
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采用医用直线加速器数字化功能降低放射治疗摆位误差
3
作者 王亮和 胡勇 +3 位作者 黄超 张书颐 敬媛 习隽丽 《生物医学工程与临床》 2025年第4期537-543,共7页
目的比较医用直线加速器的数字化标注与传统真空垫上画线标注两种定位方式在体部真空垫固定放疗摆位误差上的差异,并评估其对治疗精度的影响。方法选择行调强放射治疗的20例真空垫固定患者,其中男性8例,女性12例;年龄41~72岁,中位年龄57... 目的比较医用直线加速器的数字化标注与传统真空垫上画线标注两种定位方式在体部真空垫固定放疗摆位误差上的差异,并评估其对治疗精度的影响。方法选择行调强放射治疗的20例真空垫固定患者,其中男性8例,女性12例;年龄41~72岁,中位年龄57岁;乳腺癌8例,肺癌5例,直肠癌4例,宫颈癌3例。对患者制作完真空垫后,在加速器治疗床上将患者摆到适当位置后,在激光灯下于身体上画上标记线,每例患者均进行两组标记。第一组是记录摆位完毕后床值进行数字化标注(数字化标注组),第二组是在第一组标记完后继续在激光灯标记下将患者身体上的标记线延长至真空垫上进行画线标记(真空垫画线标记组)。在后期放射治疗中分别以两种标注摆位后分别进行扇形束CT(FBCT)扫描,将获取的FBCT图像与计划CT图像进行匹配,得到两组摆位在左右方向(X方向)、头脚方向(Y方向)、前后方向(Z方向)上误差差值,对差值进行对比分析并探讨其原因。结果数字化标注组摆位误差为X方向(1.2±0.8)mm,Y方向(2.1±1.1)mm,Z方向(1.0±0.8)mm;真空垫画线标记组摆位误差为X方向(2.7±1.4)mm,Y方向(4.3±3.2)mm,Z方向(4.0±1.5)mm;两组摆位误差在X、Y、Z方向上差异均有统计学意义(P<0.05)。真空垫画线标记组偏移数值在3mm以上的次数所占百分比为90%,其分布频率较高的数值范围是3~6mm,占86%;数字化标注组偏移数值在3mm以上的次数所占百分比仅为28%,其分布频率较高的数值范围是1~4mm,占92%。两组测量数据比较,差异具有显著统计学意义(P<0.01)。真空垫画线组摆位误差随着时间变化是不平稳的,而数字化标注组随着时间序列变化是平稳的。结论在临床实践中使用加速器放射治疗时可以考虑优先采用数字标记方式进行真空垫固定的放射治疗。 展开更多
关键词 加速器 放射治疗 数字化标注 真空垫 摆位误差
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基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型 被引量：3
4
作者 顾兆军 叶经纬 +2 位作者 刘春波 张智凯 王志 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期64-72,97,共10页
对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督... 对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类,采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分,作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重,训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验,结果表明该模型能够提高伪标签的准确性,相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型,精确率和F 1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比,该模型F 1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085. 展开更多
关键词 系统日志 日志异常检测 组异常 局部异常 半监督 重构误差 核主成分分析 伪标签
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药品标签设计对调配差错率的影响 被引量：1
5
作者 姜峰 宋连莎 程艳芹 《中国药业》 2025年第6期17-20,共4页
目的降低药品调配差错发生率。方法抽取医院药房中255个品规药品,统计通用名、规格、数量、有效期和内标签等标签信息,分析药品标签设计与药品调配差错的关系。结果通用名标签和剂型名标签无印刷差异;10.20%的品规字号,64.57%的规格字号... 目的降低药品调配差错发生率。方法抽取医院药房中255个品规药品,统计通用名、规格、数量、有效期和内标签等标签信息,分析药品标签设计与药品调配差错的关系。结果通用名标签和剂型名标签无印刷差异;10.20%的品规字号,64.57%的规格字号,70.40%的数量字号,93.73%的有效期字号≤14号字;85.00%以上的各类标签字体颜色集中使用黑、白、蓝、绿;11.42%的规格未印刷在正面,83.92%的有效期印刷在横截面;50.00%的有效期标签使用钢印印刷;24.31%的注射液剂型在安瓿瓶上直接印刷内标签信息。结论药品标签中的通用名、剂型、规格和数量标签的字体大小、颜色和印刷位置直接影响调配差错发生率。药品标签设计应优化上述内容,降低药品调配差错发生率。 展开更多
关键词 调配差错 药品标签 包装设计
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消费者感知误差对供应链碳标签策略的影响
6
作者 方绪国 董雨 +1 位作者 刘文娜 靳思佳 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第5期621-628,共8页
基于Stackelberg博弈模型,构建由单一制造商和单一零售商组成的两级低碳供应链,探讨自愿性碳标签制度下,存在消费者感知误差的无标签市场与认证标签市场中制造商是否认证标签与零售商是否促销宣传的4种情形。结果表明:①消费者感知误差... 基于Stackelberg博弈模型,构建由单一制造商和单一零售商组成的两级低碳供应链,探讨自愿性碳标签制度下,存在消费者感知误差的无标签市场与认证标签市场中制造商是否认证标签与零售商是否促销宣传的4种情形。结果表明:①消费者感知误差值较小时,感知低碳水平大于实际水平,制造商偏好不贴标签,存在“漂绿”动机;反之,制造商偏好认证标签,存在“披露”动机,但认证成本过高时,制造商仍会不贴标签。②认证产品的实际低碳水平不一定总是高于不贴标签产品。③零售商促销时的供应链整体效用始终大于不促销情形,零售商适度分担认证成本可以激励制造商主动认证标签。④消费者感知低碳水平越接近实际水平,认证情形下的产品低碳水平和供应链整体效益优势越明显。 展开更多
关键词 漂绿 消费者感知误差 碳标签 供应链协同 成本分担
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基于改进DeepLabV3+网络的城市道路沥青路面病害智能检测方法 被引量：1
7
作者 黄国俊 曾云靖 《内蒙古公路与运输》 2025年第2期34-38,共5页
城市道路沥青路面病害检测时,若无法准确地划分路面和背景物,将会导致检测准确性降低。为此,文章提出基于改进DeepLabV3+网络的城市道路沥青路面病害智能检测方法。首先,采用改进DeepLabV3+网络对道路图像进行分割处理,有效增强路面与... 城市道路沥青路面病害检测时,若无法准确地划分路面和背景物,将会导致检测准确性降低。为此,文章提出基于改进DeepLabV3+网络的城市道路沥青路面病害智能检测方法。首先,采用改进DeepLabV3+网络对道路图像进行分割处理,有效增强路面与背景物的划分效果;其次,利用双S型模糊函数对图像作增强处理,以增强图像的细节信息;最后将路面图像输入到ResNet网络模型中提取病害特征,并输出病害的类别标签,完成城市道路沥青路面病害的智能检测。结果表明:所提方法的mIoU值最高为0.97,城市道路沥青路面病害智能检测精度高,P-R曲线最靠近右上角,表示所提方法检测性能更好。 展开更多
关键词 图像分割 图像增强 重构误差 病害特征提取 病害标签
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有序标签噪声的鲁棒估计与过滤方法
8
作者 姜高霞 王菲 +1 位作者 许行 王文剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期144-152,共9页
较大规模的标注数据集中难免会存在标签噪声,这在一定程度上限制了模型的泛化性能。有序回归数据集的标签是离散值,但不同标签之间又有一定次序关系。虽然有序回归的标签兼有分类和回归标签的特征,但面向分类和回归任务的标签噪声过滤... 较大规模的标注数据集中难免会存在标签噪声,这在一定程度上限制了模型的泛化性能。有序回归数据集的标签是离散值,但不同标签之间又有一定次序关系。虽然有序回归的标签兼有分类和回归标签的特征,但面向分类和回归任务的标签噪声过滤算法对有序标签噪声并不完全适用。针对此问题,提出了标签含噪时回归模型的Akaike泛化误差估计,在此基础上设计了面向有序回归任务的标签噪声过滤框架。此外,提出了一种鲁棒的有序标签噪声估计方法,其采用基于中位数的融合策略以降低异常估计分量的干扰。最后,该方法与所提框架结合形成了噪声鲁棒融合过滤(Robust Fusion Filtering,RFF)算法。在标准数据集和真实年龄估计数据集上均验证了算法的有效性。实验结果表明,在有序回归任务中,RFF算法性能优于其他分类和回归过滤算法,能够适应不同类型的噪声数据,并有效提升数据质量和模型泛化性能。 展开更多
关键词 标签噪声 有序回归 Akaike泛化误差估计 噪声过滤 鲁棒噪声估计
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面向深度学习的高质量纠错语料库自动生成方法研究
9
作者 张梅 纪天啸 《北方工业大学学报》 2024年第2期127-132,共6页
基于海量数据驱动的学习模型是目前的主流算法,但通常需要大量的标注数据驱动模型才能获得精准的结果。然而,高质量标注数据获取是一个繁琐且耗时的过程,缺乏足够的标注数据会严重影响算法的性能。本文以信息检索中的查询文本串为例,探... 基于海量数据驱动的学习模型是目前的主流算法,但通常需要大量的标注数据驱动模型才能获得精准的结果。然而,高质量标注数据获取是一个繁琐且耗时的过程,缺乏足够的标注数据会严重影响算法的性能。本文以信息检索中的查询文本串为例,探索自动数据标注方法。针对中文查询串纠错任务,本文提出了一种新颖的语料自动生成方法,该方法结合了规则筛选和循环神经网络的优点,使用了两种方式来构造音素资源库。同时结合考虑用户的输入习惯和发音等特点,用规则模拟出更多种类的输入错误,使用神经网络语言模型将拼音转换为文字。通过这种方法可以生成更广泛的错误类别,有助于提高机器学习算法的性能。实验结果表明,采用序列到序列的数据生成模型,在自动生成纠错语料库方面具有良好的效果,生成的语料能够模拟真实语料中发生的错误情况,可以有效地提高模型的训练效果。 展开更多
关键词 语料库自动构建 查询纠错 数据标注 深度学习
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基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法 被引量：2
10
作者 王子华 叶莹 +3 位作者 刘洪运 许燕 樊瑜波 王卫东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2596-2604,共9页
尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深... 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 监督学习 误差反向传播 时间脉冲序列标识 替代梯度
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结合Kd-树和熵编码的密文图像可逆数据隐藏 被引量：3
11
作者 金丹 徐达文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期395-407,共13页
目的 密文图像可逆数据隐藏技术既可以保证载体内容不被泄露,又可以传递秘密信息,在军事、医疗等方面发挥着重要的作用。然而,以往的大多数方法存在图像冗余未被充分利用、数据嵌入容量不足等问题。为解决这些问题,提出了一种结合Kd-树... 目的 密文图像可逆数据隐藏技术既可以保证载体内容不被泄露,又可以传递秘密信息,在军事、医疗等方面发挥着重要的作用。然而,以往的大多数方法存在图像冗余未被充分利用、数据嵌入容量不足等问题。为解决这些问题,提出了一种结合Kd-树和熵编码的高容量密文图像可逆数据隐藏算法。方法 该方法在图像加密之前需要对图像应用中值边缘检测(median-edge detector,MED)算法计算预测误差,并把得到的预测误差绝对值图像划分为两个区域:S0区域和S1区域。根据Kd-树标签算法和熵编码生成辅助信息,在对图像使用加密密钥Ke加密之后嵌入辅助信息,生成加密图像;在秘密数据嵌入阶段,根据附加信息和数据隐藏密钥嵌入秘密数据,生成载密图像;在解密阶段可以根据附加信息、图像加密密钥和数据隐藏密钥提取秘密数据并无损恢复图像。结果 实验测试了BOWS-2(break our watermarking system 2nd)数据集,平均嵌入容量为3.910 bit/像素。与现有的几种方法进行比较,该算法可以获得更高的秘密数据嵌入容量。结论 该方法在图像加密前腾出空间,与相关算法相比,实现了更高的嵌入容量,并且可以实现原始图像的无损恢复。 展开更多
关键词 图像加密 Kd-树标签 MED预测器 可逆数据隐藏(RDH) 预测误差
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基于证据理论的三向密度峰值聚类
12
作者 赵乌吉斯古楞 凃云杰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期264-273,共10页
为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最... 为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最可能的聚类中,从而有效地避免了密度峰值聚类算法中错误标签的传播。在多个数据集上的实验对比结果表明,提出的方法能够有效避免聚类标签错误传播,并且实现了较高的聚类精度。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 标签错误传播 三向理论 证据理论
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彩色警示标签管理在麻醉药品管理中的应用效果
13
作者 师金燕 《中国民康医学》 2024年第20期132-135,共4页
目的:观察彩色警示标签管理在麻醉药品管理中的应用效果。方法:回顾性分析2021年5月至2023年5月该院药剂科储存的500份麻醉处方资料,其中2021年5月至2022年5月的250份实施常规麻醉药品管理,2022年6月至2023年5月的250份在常规麻醉药品... 目的:观察彩色警示标签管理在麻醉药品管理中的应用效果。方法:回顾性分析2021年5月至2023年5月该院药剂科储存的500份麻醉处方资料,其中2021年5月至2022年5月的250份实施常规麻醉药品管理,2022年6月至2023年5月的250份在常规麻醉药品管理基础上实施彩色警示标签管理,比较实施前后医护人员满意度、麻醉药品管理质量评分、麻醉药品盘点时间、取药时间及取药差错率。结果:实施后医护人员满意度为100.00%,高于实施前的70.00%,差异有统计学意义(P<0.05);实施后存储、标识、摆放及总分等麻醉药品管理质量评分均高于实施前,差异有统计学意义(P<0.05);实施后麻醉药品平均盘点时间、取药时间均短于实施前,差异有统计学意义(P<0.05);实施后麻醉药品取药差错率为1.60%(4/250),低于实施前的8.00%(20/250),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在常规麻醉药品管理基础上实施彩色警示标签管理可提高医护人员满意度和麻醉药品管理质量评分,缩短麻醉药品取药时间和盘点时间,降低麻醉药品取药差错率,效果优于单纯常规麻醉药品管理。 展开更多
关键词 彩色警示标签 麻醉药品管理 麻醉药品管理质量 取药差错率 满意度
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品管圈在降低静脉用药调配中心贴签差错率的管理效果分析 被引量：18
14
作者 贺雪梅 穆殿平 《中国医院药学杂志》 CAS 北大核心 2020年第11期1257-1260,共4页
目的:通过品管圈活动降低静脉用药调配中心(pharmacy intravenous admixture services,PIVAS)的贴签差错率。方法:以自愿的方式组成品管圈小组,经过辅导员专业培训后,按照十大品管步骤开展活动。运用了柏拉图,柱状图,鱼骨图,雷达图等多... 目的:通过品管圈活动降低静脉用药调配中心(pharmacy intravenous admixture services,PIVAS)的贴签差错率。方法:以自愿的方式组成品管圈小组,经过辅导员专业培训后,按照十大品管步骤开展活动。运用了柏拉图,柱状图,鱼骨图,雷达图等多种方法,依据二八原则分析干预重点,并通过头脑风暴制定干预措施。结果:干预前贴签差错35件/月,干预后降至12件/月,达到了目标值12.62件/月,达标率为102.77%。结论:通过品管圈活动的方法从管理方面入手能够深入发掘和分析贴签差错,有效降低了贴签差错率,确保患者用药安全。 展开更多
关键词 品管圈 静脉用药调配中心 贴签差错率
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基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类 被引量：5
15
作者 王进 黄超 +2 位作者 王科 范磊 陈乔松 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2019年第4期431-438,共8页
针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数... 针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%. 展开更多
关键词 卷积神经网络 行人属性分类 属性敏感 属性不均衡 误差反向传播
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预包装食品标签标示易错点解析 被引量：2
16
作者 戴玉婷 葛淑丽 +2 位作者 刘丁 陈欣钦 任举 《食品安全质量检测学报》 CAS 2018年第13期3518-3522,共5页
预包装食品标签不仅应符合GB 7718-2011、GB 28050-2011及产品执行标准中对标签标示的规定,还应同时符合该产品属性、配料、加工工艺等方面涉及的卫计委公告、农业部公告等相关法规的规定。这类法规较为繁杂,食品生产企业在标签设计时... 预包装食品标签不仅应符合GB 7718-2011、GB 28050-2011及产品执行标准中对标签标示的规定,还应同时符合该产品属性、配料、加工工艺等方面涉及的卫计委公告、农业部公告等相关法规的规定。这类法规较为繁杂,食品生产企业在标签设计时常会对某些规定有所忽略。本文针对大类食品的强制性国家标准、多标准或多条款重叠要求、净含量的标示、公告中的特殊要求等几个方面作了易错点总结。希望对预包装食品标签的设计工作有所帮助。 展开更多
关键词 预包装食品 标签 易错点
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偏标记学习研究综述 被引量：14
17
作者 张敏灵 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第1期77-87,共11页
在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选... 在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选标记相关联,其中仅有一个为其真实标记。本文将对偏标记学习的研究现状进行综述,首先给出该学习框架的定义以及与相关学习框架的区别与联系,然后重点介绍几种典型的偏标记学习算法以及作者在该方面的初步工作,最后对偏标记学习进一步的研究方向进行简要讨论。 展开更多
关键词 机器学习 弱监督信息 偏标记学习 候选标记 纠错输出编码
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基于稀疏流形聚类嵌入模型和L_1范数正则化的标签错误检测 被引量：2
18
作者 夏建明 杨俊安 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1103-1108,共6页
综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获... 综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 标签错误 稀疏流形聚类嵌入 L1范数正则化 凸松弛
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金标免疫层析试条检测样品中黄曲霉毒素B_1的误差分析 被引量：10
19
作者 孙秀兰 张银志 +1 位作者 汤坚 朱瑜 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2007年第7期188-192,共5页
为了扩大金标免疫层析试条(GICA)检测食品和饲料中黄曲霉毒素B1的应用范围,研究了样品基质对试剂条信号强度的影响,探讨了GICA测定饲料和各种发酵类食品样品时,提取液中NaCl、金属离子(Fe3+,Cu2+,Pb2+,As3+)和脂肪含量对检测结果的影响... 为了扩大金标免疫层析试条(GICA)检测食品和饲料中黄曲霉毒素B1的应用范围,研究了样品基质对试剂条信号强度的影响,探讨了GICA测定饲料和各种发酵类食品样品时,提取液中NaCl、金属离子(Fe3+,Cu2+,Pb2+,As3+)和脂肪含量对检测结果的影响,并研究了消除影响的方法。结果表明,3种阴性样品(大米、玉米和小麦粉)均存在不同程度的非特异性干扰,大米的影响最小,其次为玉米和小麦粉,大米的最佳稀释倍数为10倍,玉米和小麦粉为30倍;随NaCl质量浓度增加,检测结果有偏向假阳性的趋势;4种金属离子对检测结果的影响程度依次为Fe3+>Cu2+>Pb2+>As3+;随着样品中油脂含量的增高,用GICA检测结果偏阳性的程度加剧。对粗提取液用氯仿法萃取后挥干再溶解,可将盐离子和重金属离子对测定的影响控制在允许范围之内;用石油醚脱脂,可使油脂对测定结果的影响降到最低。 展开更多
关键词 金标免疫层析试条 黄曲霉毒素B1 误差分析
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基于RFID技术的行李管理应用研究 被引量：2
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作者 徐捷 王中友 吴哲夫 《机电工程》 CAS 2015年第7期1011-1014,共4页
为解决客运站行李托运服务的准确性和高效性等问题,将基于改进LANDMARC算法的射频标签定位技术应用到行李的定位系统中。通过对算法的标签预分类和参考标签辅助方法的分析,建立了优化算法和行李定位精度之间的关系,提出了将改进后算法结... 为解决客运站行李托运服务的准确性和高效性等问题,将基于改进LANDMARC算法的射频标签定位技术应用到行李的定位系统中。通过对算法的标签预分类和参考标签辅助方法的分析,建立了优化算法和行李定位精度之间的关系,提出了将改进后算法结合RF Code公司的硬件平台应用于铁路站行李托运管理系统的方法,在分析和优化读写器位置、参考标签密度等系统参数的基础上对定位精度进行了评价,并进行了实际定位效果的试验。试验结果表明,系统的标签定位平均误差减少了18%,并且有效减少了系统冗余计算,从而提高了行李定位速度。 展开更多
关键词 RFID 室内定位 LANDMARC算法 标签分类 参考误差
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