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量测驱动的多站无源水下多目标跟踪算法
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作者 吕盈 齐滨 +3 位作者 郝宇 梁国龙 李宇昂 惠晨昕 《声学学报》 北大核心 2026年第2期559-573,共15页
在水下多站无源声呐系统中,融合多站纯方位量测数据以实现多目标联合跟踪定位时常面临目标先验位置未知、量测关联复杂度高等问题。本文提出了一种量测驱动的多站联合观测的无源水下多目标跟踪算法。该算法基于广义标签多伯努利框架融... 在水下多站无源声呐系统中,融合多站纯方位量测数据以实现多目标联合跟踪定位时常面临目标先验位置未知、量测关联复杂度高等问题。本文提出了一种量测驱动的多站联合观测的无源水下多目标跟踪算法。该算法基于广义标签多伯努利框架融合多源观测信息,并引入量测驱动机制动态生成新生目标组件。随后结合次模优化理论,选取关键量测与预测组件进行关联,有效降低计算复杂度。实验结果表明,即使在存在漏检、虚警和测量噪声等复杂环境下,所提算法仍表现出良好的稳定性。与现有方法相比,其平均最优子模式分配度量提升了28.36%,同时显著降低了计算开销,为构建高效的多站水下感知系统提供了算法支撑。 展开更多
关键词 多目标跟踪 无源声呐 广义标签多伯努利算法 量测驱动机制 次模优化理论
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基于UMAP降维的贝叶斯标签传播的谱聚类算法
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作者 张克聪 李顺勇 《云南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期129-138,共10页
在高维数据聚类中,数据噪声对算法性能影响显著,因此降维处理十分必要.谱聚类在复杂数据结构上表现良好,其正则化形式虽能提升平滑性与拟合效果,但仍存在局限.传统方法常对图拉普拉斯矩阵的特征向量采用K均值等算法聚类,其特征向量的聚... 在高维数据聚类中,数据噪声对算法性能影响显著,因此降维处理十分必要.谱聚类在复杂数据结构上表现良好,其正则化形式虽能提升平滑性与拟合效果,但仍存在局限.传统方法常对图拉普拉斯矩阵的特征向量采用K均值等算法聚类,其特征向量的聚类质量直接影响最终结果,故需选择更为可靠的特征向量聚类方法.针对以上问题,文章提出了基于贝叶斯标签传播的正则化谱聚类算法(BLP-RSC),使用UMAP方法对原始高维数据进行降维,以减少噪声与冗余信息的影响,采用正则化谱聚类对降维后数据进行谱分解,得到对应的特征向量,基于贝叶斯相关理论构建可靠样本选择机制,筛选出高置信度的样本点作为初始标签集,最后通过标签传播算法对特征向量进行聚类,并在5个UCI真实数据集上验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 正则化谱聚类算法 标签传播算法 贝叶斯理论 模型拟合 聚类效果
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基于组合标签的个性化推荐算法
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作者 王沛澍 杜淑幸 《计算机与现代化》 2026年第1期101-107,126,共8页
伴随互联网的快速发展和人们生活水平的提高,个性化定制已成为现代消费的重要趋势。为解决现有产品在个性化定制中存在的用户需求与产品信息不对等、用户交互数据过多或过少时算法推荐效果差、算法运行不稳定等问题,本文提出一种基于组... 伴随互联网的快速发展和人们生活水平的提高,个性化定制已成为现代消费的重要趋势。为解决现有产品在个性化定制中存在的用户需求与产品信息不对等、用户交互数据过多或过少时算法推荐效果差、算法运行不稳定等问题,本文提出一种基于组合标签的个性化推荐算法。该算法基于设计的用户画像和产品画像,构建了一种可实现用户画像与产品画像有机结合的组合标签(Portrait-Label-Portrait,PLP),在此基础上通过基于组合标签的多维度推荐算法(PLPRank)实现个性化推荐。为保证该算法的多样性和稳定性,本文使用“随机擦除”方法来控制迭代过程中的数据流向,以此向用户推荐更多可能感兴趣的产品,同时增加算法稳定运行的时间。为控制该算法迭代次数的合理性,本文通过增加双重判断条件以确保其迭代次数保持在一定范围内。实验结果表明,该算法与PersonalRank系列算法相比,在不增加额外复杂度的前提下,有效提升了个性化推荐的效率、精确性以及稳定性,可以为不同需求量的消费者提供更加个性化以及更加稳定、持久和高效的定制体验。 展开更多
关键词 个性化 组合标签 PLP-Rank算法 随机游走 定制体验
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基于CT-ST半监督模型的城市地下管道缺陷语义分割研究
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作者 潘禹欣 李波 +1 位作者 田淙文 姚为 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第2期221-230,共10页
利用机器视觉技术进行城市地下管道缺陷分割是工业化智能化发展趋势.由于常规的监督方法进行缺陷分割任务时需要大量的标注,提出了一种基于ST半监督模型改进的CT-ST半监督语义分割模型,并首次应用到城市地下管道缺陷分割领域.该模型基... 利用机器视觉技术进行城市地下管道缺陷分割是工业化智能化发展趋势.由于常规的监督方法进行缺陷分割任务时需要大量的标注,提出了一种基于ST半监督模型改进的CT-ST半监督语义分割模型,并首次应用到城市地下管道缺陷分割领域.该模型基于半监督语义分割领域自训练方法,结合Co-teaching算法思想,区分不同质量伪标签,利用一次伪标签筛选策略代替传统设置阈值迭代方法,降低因低质量标签带来的错误特征训练影响;针对地下管道背景复杂、缺陷类别多、多尺度、多噪声等问题,在每个残差块引入NAM注意力机制,给每个重要特征增加权重,弱化不重要特征的占比.实验验证了CT-ST半监督分割模型的有效性,在不同比例有标签样本集上mIoU均有提升,其中1/2比例有标签数据集mIoU为67.36%,对比原模型增加了2.33%.与多种主流的伪标签、一致性正则化方法相对比,所提出的模型在精度上均有较好的表现. 展开更多
关键词 半监督学习 ST模型 Co-teaching算法 注意力机制 伪标签 地下管道缺陷 缺陷分割
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自然语言处理下并行化命名实体识别
5
作者 朱宸宇 朱心砚 陈勇 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期142-146,共5页
在自然语言处理下的命名实体识别任务中,文本序列长度差异较大,逐词处理会导致计算时间长、效率低下。因此,提出自然语言处理下并行化命名实体识别方法。利用自然语言处理领域中的QRNN(准循环神经网络)和CRF(条件随机场)技术构建并行化... 在自然语言处理下的命名实体识别任务中,文本序列长度差异较大,逐词处理会导致计算时间长、效率低下。因此,提出自然语言处理下并行化命名实体识别方法。利用自然语言处理领域中的QRNN(准循环神经网络)和CRF(条件随机场)技术构建并行化命名实体识别模型,通过预处理层对输入文本进行去噪、文本编码等预处理操作,并将预处理后的文本序列输入至QRNN层。QRNN层通过交替使用卷积模块构建网络结构,能够同时处理文本序列中的多个位置,解决逐词处理导致的效率低下问题,从而并行化提取文本深层次的命名实体上下文特征。CRF层通过综合考虑标签序列的全局信息,对QRNN层输出的命名实体上下文特征向量进行解码,采用维特比算法输出最大分数的命名实体标签,从而实现自然语言处理下并行化命名实体识别。实验结果显示,该方法提取的命名实体上下文特征的重要性得分在90分以上,能够为命名实体识别提供关键的信息支持,并且能够精准无误地识别文本中的所有命名实体,无任何遗漏。 展开更多
关键词 自然语言处理 并行化 命名实体 QRNN层 CRF层 上下文特征 命名实体标签 维特比算法
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城市供水系统伪标签验证的异常检测算法评估研究
6
作者 王俊清 《智能城市》 2026年第1期140-147,共8页
文章聚焦城市供水系统异常检测中真实标签缺失与多尺度数据适配的核心难题,基于伪标签互验原则,系统评估了孤立森林(IF)、基于直方图的异常检测(HBOS)、基于Copula的离群点监测(COPOD)和局部异常因子(LOF)四类无监督算法在三类水务数据... 文章聚焦城市供水系统异常检测中真实标签缺失与多尺度数据适配的核心难题,基于伪标签互验原则,系统评估了孤立森林(IF)、基于直方图的异常检测(HBOS)、基于Copula的离群点监测(COPOD)和局部异常因子(LOF)四类无监督算法在三类水务数据上的性能。通过多异常比例交叉验证得出结论:对于用户月度用水量数据,未知异常比例时优先选择稳定性强的IF算法,低比例异常选择HBOS算法,高比例异常则选择COPOD算法;对于独立用户水表小时级数据,低比例异常时COPOD算法最优,高异常比例时LOF与IF算法表现显著占优;对于高频间隔采集的调度中心出厂水量数据,LOF与IF算法协同性最高,为最优选。研究验证了伪标签策略在标签缺失场景的有效性,同时为水务企业异常检测提供了算法选择参考。 展开更多
关键词 城市供水系统 异常检测 无监督学习 伪标签 算法比较
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基于决策树算法的电力营销信息多标签分类方法
7
作者 全龙翔 倪凯峰 池俊 《信息技术》 2026年第1期183-188,共6页
为提升电力营销信息的管理水平,提出基于决策树算法的电力营销信息多标签分类方法。选择词频-逆文档频率模型计算电力营销信息中的词集重要度,依据计算结果关联不同的分类标签,并获取有效信息集合;根据显著性水平和真实度阈值,构建模糊... 为提升电力营销信息的管理水平,提出基于决策树算法的电力营销信息多标签分类方法。选择词频-逆文档频率模型计算电力营销信息中的词集重要度,依据计算结果关联不同的分类标签,并获取有效信息集合;根据显著性水平和真实度阈值,构建模糊决策树算法模型,将获取的信息集合输入至模型中,通过对各个叶节点的剪枝处理获取多标签分类结果。测试结果显示,该方法在挖掘营销信息的标签后,能够计算词集重要度;该方法的DBI指标均在0.913以上;该方法可靠完成不同电力营销信息的多标签分类。 展开更多
关键词 决策树算法 电力营销信息 多标签分类 词集重要度 真实度阈值
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基于CART决策树的CCL大数据有效信息提取 被引量:6
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作者 张梦泽 张一舟 李凯勇 《计算机仿真》 北大核心 2021年第9期456-459,464,共5页
针对传统冷链物流大数据有效信息提取方法存在信息质量差、提取时间短的问题,提出了CART决策树的冷链物流大数据有效信息提取方法。根据冷链物流大数据有效信息的返回状态,引入偏度概念修正了冷链物流大数据的有效信息;采用滤波器剔除... 针对传统冷链物流大数据有效信息提取方法存在信息质量差、提取时间短的问题,提出了CART决策树的冷链物流大数据有效信息提取方法。根据冷链物流大数据有效信息的返回状态,引入偏度概念修正了冷链物流大数据的有效信息;采用滤波器剔除非关联离散的有效信息点,完成冷链物流大数据有效信息的预处理;基于冷链物流大数据中有效信息节点的数目计算,遍历每一个有效信息;通过挖掘的冷链物流大数据有效信息,分析了冷链物流大数据有效信息;利用冷链物流大数据有效信息的时间序列,计算了冷链物流大数据有效信息的向量;通过更新和调整冷链物流大数据有效信息,重构了冷链物流大数据有效信息的特征矢量;结合冷链物流大数据有效信息提取流程设计,实现了冷链物流大数据有效信息的提取。仿真结果表明,基于CART决策树的冷链物流大数据有效信息提取方法不仅可以降低信息的噪声含量,提高信息质量,还可以缩短信息提取时间。 展开更多
关键词 冷链物流 大数据 有效信息 提取算法
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A fast connected components labeling algorithm for binary images 被引量:1
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作者 付宜利 韩现伟 王树国 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2012年第3期81-87,共7页
A fast label-equivalence-based connected components labeling algorithm is proposed in this paper.It is a combination of two existing efficient methods,which are pivotal operations in two-pass connected components labe... A fast label-equivalence-based connected components labeling algorithm is proposed in this paper.It is a combination of two existing efficient methods,which are pivotal operations in two-pass connected components labeling algorithms.One is a fast pixel scan method,and the other is an array-based Union-Find data structure.The scan procedure assigns each foreground pixel a provisional label according to the location of the pixel.That is to say,it labels the foreground pixels following background pixels and foreground pixels in different ways,which greatly reduces the number of neighbor pixel checks.The array-based Union-Find data structure resolves the label equivalences between provisional labels by using only a single array with path compression,and it improves the efficiency of the resolving procedure which is very time-consuming in general label-equivalence-based algorithms.The experiments on various types of images with different sizes show that the proposed algorithm is superior to other labeling approaches for huge images containing many big connected components. 展开更多
关键词 binary image connected components labeling algorithm Union-Find label-equivalence
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A Novel Binary Firefly Algorithm for the Minimum Labeling Spanning Tree Problem 被引量:1
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作者 Mugang Lin Fangju Liu +1 位作者 Huihuang Zhao Jianzhen Chen 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2020年第10期197-214,共18页
Given a connected undirected graph G whose edges are labeled,the minimumlabeling spanning tree(MLST)problemis to find a spanning tree of G with the smallest number of different labels.TheMLST is anNP-hard combinatoria... Given a connected undirected graph G whose edges are labeled,the minimumlabeling spanning tree(MLST)problemis to find a spanning tree of G with the smallest number of different labels.TheMLST is anNP-hard combinatorial optimization problem,which is widely applied in communication networks,multimodal transportation networks,and data compression.Some approximation algorithms and heuristics algorithms have been proposed for the problem.Firefly algorithm is a new meta-heuristic algorithm.Because of its simplicity and easy implementation,it has been successfully applied in various fields.However,the basic firefly algorithm is not suitable for discrete problems.To this end,a novel discrete firefly algorithm for the MLST problem is proposed in this paper.A binary operation method to update firefly positions and a local feasible handling method are introduced,which correct unfeasible solutions,eliminate redundant labels,and make the algorithm more suitable for discrete problems.Computational results show that the algorithm has good performance.The algorithm can be extended to solve other discrete optimization problems. 展开更多
关键词 Minimum labeling spanning tree problem binary firefly algorithm META-HEURISTICS discrete optimization
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A parallel pipeline connected-component labeling method for on-orbit space target monitoring
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作者 LI Zongling ZHANG Qingjun +1 位作者 LONG Teng ZHAO Baojun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第5期1095-1107,共13页
The paper designs a peripheral maximum gray differ-ence(PMGD)image segmentation method,a connected-compo-nent labeling(CCL)algorithm based on dynamic run length(DRL),and a real-time implementation streaming processor ... The paper designs a peripheral maximum gray differ-ence(PMGD)image segmentation method,a connected-compo-nent labeling(CCL)algorithm based on dynamic run length(DRL),and a real-time implementation streaming processor for DRL-CCL.And it verifies the function and performance in space target monitoring scene by the carrying experiment of Tianzhou-3 cargo spacecraft(TZ-3).The PMGD image segmentation method can segment the image into highly discrete and simple point tar-gets quickly,which reduces the generation of equivalences greatly and improves the real-time performance for DRL-CCL.Through parallel pipeline design,the storage of the streaming processor is optimized by 55%with no need for external me-mory,the logic is optimized by 60%,and the energy efficiency ratio is 12 times than that of the graphics processing unit,62 times than that of the digital signal proccessing,and 147 times than that of personal computers.Analyzing the results of 8756 images completed on-orbit,the speed is up to 5.88 FPS and the target detection rate is 100%.Our algorithm and implementation method meet the requirements of lightweight,high real-time,strong robustness,full-time,and stable operation in space irradia-tion environment. 展开更多
关键词 Tianzhou-3 cargo spacecraft(TZ-3) connected-component labeling(ccl)algorithms parallel pipeline processing on-orbit space target detection streaming processor
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Labeling algorithm and its fairness analysis for autonomous system
12
作者 Han Guodong Wang Hui Wu Jiangxing 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期806-810,共5页
A kind of packet labeling algorithm for autonomous system is introduced. The fairness of the algorithm for each traffic stream in the integrated-services is analyzed. It is shown that the rate of each stream in the in... A kind of packet labeling algorithm for autonomous system is introduced. The fairness of the algorithm for each traffic stream in the integrated-services is analyzed. It is shown that the rate of each stream in the integrated-services would converge to a stable value if the transmittfing or forwarding rates converge to that of the receiving exponentially. 展开更多
关键词 autonomous system labeling algorithm traffic stream fairness analysis.
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THE INNER-SYSTEM LABELING ALGORITHM AND ITS FAIRNESS ANALYSIS
13
作者 Han Guodong Li Yinhai Wu Jiangxing 《Journal of Electronics(China)》 2005年第6期612-618,共7页
On the basis of inner-system labeling signaling used in the integrated access system,a kind of inner-system labeling algorithm is introduced in this paper, and the fairness of the algorithm for each traffic stream in ... On the basis of inner-system labeling signaling used in the integrated access system,a kind of inner-system labeling algorithm is introduced in this paper, and the fairness of the algorithm for each traffic stream in the integrated-services is analyzed. The base of this algorithm is Class of Services (CoS), and each packet entering the relative independent area (an autonomous system) would be labeled according to the service type or Quality of Service (QoS) in demand,and be scheduled and managed within the system (the system can be enlarged if conforming to the same protocol). The experimental results show that each of the stream rate in the integratedservices would converge to a stable value if the rates of transmitting converge to that of the receiving exponentially, that is, the effective traffic of each stream would be fair. 展开更多
关键词 Integrated Access System (IAS) Inner-system labeling labeling algorithm FAIRNESS
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基于改进标签传播算法的舆情社交网络社区发现 被引量:1
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作者 钱晓东 王卓 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期48-55,共8页
通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点... 通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题,依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点;针对传统算法标签更新时的随机性问题,通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程,依据节点影响力的大小更新标签。实验结果表明,该方法在最好情况下(k=0.9)相较于原算法,在稳定性和模块度指标两方面分别提高了31%和78%,并且优于其他几种改进算法。由此可见,该算法相较于原算法及其他改进算法在舆情社交网络的主题社区发现中表现更好。 展开更多
关键词 标签传播算法 舆情社交网络 HK模型 主题社区发现
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限定便乘位置的城轨乘务排班计划编制方法研究
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作者 田志强 王付霞 +2 位作者 连惠 靳欣妮 孙国锋 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期133-145,共13页
在城市轨道交通乘务计划中,限定乘务人员便乘位置可以减少乘务班次使用数量,增加计划灵活性。首先,以乘务班次数量最少、非必要劳动时间及便乘时间最短为优化目标,考虑值乘区段覆盖、间休接续、工作时长限制、出退勤时间窗和就餐接续等... 在城市轨道交通乘务计划中,限定乘务人员便乘位置可以减少乘务班次使用数量,增加计划灵活性。首先,以乘务班次数量最少、非必要劳动时间及便乘时间最短为优化目标,考虑值乘区段覆盖、间休接续、工作时长限制、出退勤时间窗和就餐接续等约束,构建限定便乘位置的乘务排班计划0-1整数规划模型;其次,设计列生成算法求解模型,分解模型为集合覆盖线性松弛主问题和受资源约束最短路的定价子问题,通过构建基于列车时刻表的时空轴线网络,设计求解定价子问题的双向标签算法;最后,以某城市轨道交通1号线为背景验证模型和算法的有效性。结果表明:该案例生成早班、白班和夜班的数量分别为47、53和48;限定便乘位置后,各乘务班次的工作时长呈下降趋势,有效提高了乘务班次工作效率;与标签算法相比,双向标签算法的求解效率提升了40%。 展开更多
关键词 城市交通 限定便乘位置 列生成算法 乘务排班计划 标签算法
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加速传感器在运动模式弱标签识别中的应用研究
16
作者 李颜瑞 郑锦波 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1333-1338,共6页
由于运动信息标注的不完整性,导致模式识别过程易出现信息丢失、加速度变化等问题。为此,提出一种利用加速传感器在运动模式弱标签识别中的应用方法。通过加速传感器采集目标在运动过程中的加速度,构建信息采集平台和传感器网络采集动... 由于运动信息标注的不完整性,导致模式识别过程易出现信息丢失、加速度变化等问题。为此,提出一种利用加速传感器在运动模式弱标签识别中的应用方法。通过加速传感器采集目标在运动过程中的加速度,构建信息采集平台和传感器网络采集动态目标的运动信息。将不完整的运动信息整合成运动模式弱标签集合,并采用语义邻域学习算法对其进行填补,在填补后的弱标签集合中,提取弱标签数据特征,将所有特征的相关统计量按重要程度从大到小排序,并选取前面的特征作为输入,使用决策树完成对运动模式的识别。仿真结果表明,所提方法的识别时间在3.5 s内、置信度在90%以上,相比于其他方法,置信度提高了15%以上,且识别准确率高。 展开更多
关键词 机器学习 模式识别 仿真实验 弱标签识别 加速传感器 语义邻域学习算法
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基于改进二部图算法的数字化推荐系统研究
17
作者 王鸿雁 《自动化与仪器仪表》 2025年第5期227-231,共5页
为了解决数字化推荐系统在处理大规模数据时存在的数据稀疏性问题,研究提出了一种改进的二部图推荐算法,通过整合用户-项目互动和标签信息,以优化推荐系统资源分配策略。实验结果表明,该算法在精准率、召回率和F1值上均优于传统算法,其... 为了解决数字化推荐系统在处理大规模数据时存在的数据稀疏性问题,研究提出了一种改进的二部图推荐算法,通过整合用户-项目互动和标签信息,以优化推荐系统资源分配策略。实验结果表明,该算法在精准率、召回率和F1值上均优于传统算法,其中精准率为0.91,召回率为0.93,F1值为0.94,改进后的算法显著提升了传统算法的质量。研究提出的推荐系统在财务经济领域的推荐误差主要集中在0.00至0.02的低误差区间,显示出较高的推荐准确性。研究结果说明通过融合标签信息可以显著提升推荐系统的性能,尤其是在财务经济领域。研究为财务经济领域的推荐系统提供了一种新的解决方案,为实现更精准的个性化推荐服务提供了参考。 展开更多
关键词 二部图算法 数字化 推荐系统 标签信息 优化设计
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基于在线软标签的元学习轴承故障诊断方法
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作者 陶洁 陈贺文 +1 位作者 赵志磊 邱海文 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期42-49,共8页
在极端小样本下,元学习故障诊断模型容易陷入过拟合,导致轴承故障诊断的准确率下降.基于此,提出一种基于在线软标签的元学习轴承故障诊断模型(Online Soft Label Metalearning,OSLM).首先将轴承原始振动信号作为卷积神经网络的输入;然... 在极端小样本下,元学习故障诊断模型容易陷入过拟合,导致轴承故障诊断的准确率下降.基于此,提出一种基于在线软标签的元学习轴承故障诊断模型(Online Soft Label Metalearning,OSLM).首先将轴承原始振动信号作为卷积神经网络的输入;然后在元学习网络框架下搭建卷积神经网络,以多任务的训练方式优化模型;最后,利用在线软标签算法统计模型预测的信息更新软标签,使用软标签指导神经网络训练.并将本文所提方法,在公开轴承数据集上进行试验,对跨工况条件和跨部件下的滚动轴承进行故障诊断实验.实验结果表明,本文所提方法相较其他方法具有更高的识别精度、更强的鲁棒性以及泛化性. 展开更多
关键词 小样本学习 元学习 在线软标签算法 轴承故障诊断
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基于伪标签算法的地震事件分类识别方法研究
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作者 范晓易 王夫运 +1 位作者 陈飞 陈传华 《地震工程学报》 北大核心 2025年第1期160-167,177,共9页
将伪标签算法引入地震类型识别领域,并设计伪标签神经网络法程序,对山东地区2019—2021年M L1.5以上的天然地震、爆破地震、塌陷地震三类事件开展试验。使用优选的有标签样本集预测无标签样本,将其标记为伪标签样本后加入联合训练,并对... 将伪标签算法引入地震类型识别领域,并设计伪标签神经网络法程序,对山东地区2019—2021年M L1.5以上的天然地震、爆破地震、塌陷地震三类事件开展试验。使用优选的有标签样本集预测无标签样本,将其标记为伪标签样本后加入联合训练,并对比传统BP神经网络法和支持向量机法,以初步验证伪标签算法在地震类型识别领域的可行性和在小样本条件下的适用性。试验结果表明:影响伪标签神经网络法分类效果的主要因素有已知样本数量和伪标签样本占比。当已知样本数量介于60~120个、伪标签样本占比20%~30%时,其识别效果最佳。在小样本条件下,伪标签神经网络法的识别率相较于传统BP神经网络法提高了2%~8%,与支持向量机法的识别率差值集中在±4%以内。因此,采用伪标签算法弥补部分地区样本库匮乏的不足,实现小样本地震类型识别,具备一定的应用价值。 展开更多
关键词 伪标签算法 地震类型识别 神经网络法 小样本
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基于ViBe的图像语义标签制作方法
20
作者 范龙威 覃东文 +3 位作者 衷卫声 熊剑 郑宇婷 张强 《信息与控制》 北大核心 2025年第5期710-718,共9页
针对人工标定图像分割语义标签数据集的制作较为耗时、效率低下的问题,提出基于ViBe(Visual Background Extractor)算法的日常物体语义标签快速制作方法,并对该方法中前景点像素随时间更新的问题,采用事件触发背景更新机制有效降低了前... 针对人工标定图像分割语义标签数据集的制作较为耗时、效率低下的问题,提出基于ViBe(Visual Background Extractor)算法的日常物体语义标签快速制作方法,并对该方法中前景点像素随时间更新的问题,采用事件触发背景更新机制有效降低了前景目标的空洞现象。首先,采集实验所需的视频序列并进行预处理,采用ViBe算法检测图像中动态目标并进行前景分割,通过滑动窗口算法提取图像帧序列中的目标关键帧;然后,对提取的关键帧进行二值化、图像滤波与标签像素分类填充,得到标签图像。从实验结果分析得到,该方法有效简化了语义标签数据集的制作过程,特别是优化后的算法能实现较高的标签像素覆盖精确度,标签覆盖平均精确度达97.18%,平均单帧视频图像处理时间为96.10 ms。 展开更多
关键词 ViBe算法 语义标签制作 关键帧提取 语义分割 卷积神经网络
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