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A novel image encryption scheme based on Keplers third law and random Hadamard transform 被引量:3
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作者 罗玉玲 周戎龙 +2 位作者 刘俊秀 丘森辉 曹弋 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第12期146-159,共14页
In this paper, a novel image encryption scheme based on Keplers third law and random Hadamard transform is proposed to ensure the security of a digital image. First, a set of Kepler periodic sequences is generated to ... In this paper, a novel image encryption scheme based on Keplers third law and random Hadamard transform is proposed to ensure the security of a digital image. First, a set of Kepler periodic sequences is generated to permutate image data, which is characteristic of the plain-image and the Keplers third law. Then, a random Hadamard matrix is constructed by combining the standard Hadamard matrix with the hyper-Chen chaotic system, which is used to further scramble the image coefficients when the image is transformed through random Hadamard transform. In the end, the permuted image presents interweaving diffusion based on two special matrices, which are constructed by Kepler periodic sequence and chaos system. The experimental results and performance analysis show that the proposed encrypted scheme is highly sensitive to the plain-image and external keys, and has a high security and speed, which are very suitable for secure real-time communication of image data. 展开更多
关键词 Kepler&#39s third law random Hadamard transform interweaving diffusion security
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Structural plane recognition from three-dimensional laser scanning points using an improved region-growing algorithm based on the robust randomized Hough transform 被引量:2
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作者 XU Zhi-hua GUO Ge +3 位作者 SUN Qian-cheng WANG Quan ZHANG Guo-dong YE Run-qing 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2023年第11期3376-3391,共16页
The staggered distribution of joints and fissures in space constitutes the weak part of any rock mass.The identification of rock mass structural planes and the extraction of characteristic parameters are the basis of ... The staggered distribution of joints and fissures in space constitutes the weak part of any rock mass.The identification of rock mass structural planes and the extraction of characteristic parameters are the basis of rock-mass integrity evaluation,which is very important for analysis of slope stability.The laser scanning technique can be used to acquire the coordinate information pertaining to each point of the structural plane,but large amount of point cloud data,uneven density distribution,and noise point interference make the identification efficiency and accuracy of different types of structural planes limited by point cloud data analysis technology.A new point cloud identification and segmentation algorithm for rock mass structural surfaces is proposed.Based on the distribution states of the original point cloud in different neighborhoods in space,the point clouds are characterized by multi-dimensional eigenvalues and calculated by the robust randomized Hough transform(RRHT).The normal vector difference and the final eigenvalue are proposed for characteristic distinction,and the identification of rock mass structural surfaces is completed through regional growth,which strengthens the difference expression of point clouds.In addition,nearest Voxel downsampling is also introduced in the RRHT calculation,which further reduces the number of sources of neighborhood noises,thereby improving the accuracy and stability of the calculation.The advantages of the method have been verified by laboratory models.The results showed that the proposed method can better achieve the segmentation and statistics of structural planes with interfaces and sharp boundaries.The method works well in the identification of joints,fissures,and other structural planes on Mangshezhai slope in the Three Gorges Reservoir area,China.It can provide a stable and effective technique for the identification and segmentation of rock mass structural planes,which is beneficial in engineering practice. 展开更多
关键词 3D laser scanning Rock discontinuity structural plane Intelligent recognition Robust randomized Hough transform Improved region growing algorithm
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Laplace Transformation and Ergodic Potential Kernel for q-Process in Random Environment 被引量:2
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作者 LU Ping HU Dihe 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2007年第2期218-224,共7页
This paper introduces some concepts such as q- process in random environment, Laplace transformation, ergodic potential kernel, error function and some basic lemmas.We study the continuity and Laplace transformation o... This paper introduces some concepts such as q- process in random environment, Laplace transformation, ergodic potential kernel, error function and some basic lemmas.We study the continuity and Laplace transformation of random transition function. Finally, we give the sufficient condition for the existence of ergodic potential kernel for homogeneous q- processes in random environments. 展开更多
关键词 random transition function transition density func-tion in random environment q-process in random environment Laplace transformation ergodic potential kernel
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Lyapunov exponents for continuous random transformations
4
作者 ZHU YuJun & ZHANG JinLian College of Mathematics and Information Science, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050016, China 《Science China Mathematics》 SCIE 2010年第2期413-424,共12页
In this paper, the concept of Lyapunov exponent is generalized to random transformations that are not necessarily differentiable. For a class of random repellers and of random hyperbolic sets obtained via small pertur... In this paper, the concept of Lyapunov exponent is generalized to random transformations that are not necessarily differentiable. For a class of random repellers and of random hyperbolic sets obtained via small perturbations of deterministic ones respectively, the new exponents are shown to coincide with the classical ones. 展开更多
关键词 random transformation Lyapunov EXPONENT MULTIPLICATIVE ERGODIC theorem random REPELLER random HYPERBOLIC set
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Improving the Autoregressive Modeling Method in Random Noise Suppression of GPR Data Using Undecimated Discrete Wavelet Transform 被引量:1
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作者 Behrooz Oskooi Amin Ebrahimi Bardar Alireza Goodarzi 《Journal of Signal and Information Processing》 2018年第1期24-35,共12页
Geophysics has played a significant and efficient role in studying geological structures over the past decades as the goal of geophysical data acquisition is to investigate underground phenomena with the highest possi... Geophysics has played a significant and efficient role in studying geological structures over the past decades as the goal of geophysical data acquisition is to investigate underground phenomena with the highest possible level of accuracy. The ground penetrating radar (GPR) method is used as a nondestructive method to reveal shallow structures by beaming electromagnetic waves through the Earth and recording the received reflections, albeit inevitably, along with random noise. Various types of noise affect GPR data, among the most important of which are random noise resulting from arbitrary motions of particles during data acquisition. Random noise which exists always and at all frequencies, along with coherent noise, reduces the quality of GPR data and must be reduced as much as possible. Over the recent years, discrete wavelet transform has proved to be an efficient tool in signal processing, especially in image and signal compressing and noise suppression. It also allows for obtaining an accurate understanding of the signal properties. In this study, we have used the autoregression in both wavelet and f-x domains to suppress random noise in synthetic and real GPR data. Finally, we compare noise suppression in the two domains. Our results reveal that noise suppression is conducted more efficiently in the wavelet domain due to decomposing the signal into separate subbands and exclusively applying the method parameters in autoregression modeling for each subband. 展开更多
关键词 Ground PENETRATING Radar random Noise Undecimated Discrete WAVELET transform AUTOREGRESSIVE Filter
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AFFINE TRANSFORMATION IN RANDOM ITERATED FUNCTION SYSTEMS
6
作者 XIONG Yong(熊勇) +1 位作者 SHI Ding-hua(史定华) 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2001年第7期820-826,共7页
Random iterated function systems (IFSs) is discussed, which is one of the methods for fractal drawing. A certain figure can be reconstructed by a random IFS. One approach is presented to determine a new random IFS, th... Random iterated function systems (IFSs) is discussed, which is one of the methods for fractal drawing. A certain figure can be reconstructed by a random IFS. One approach is presented to determine a new random IFS, that the figure reconstructed by the new random IFS is the image of the origin figure reconstructed by old IFS under a given affine transformation. Two particular examples are used to show this approach. 展开更多
关键词 FRACTAL random iterated function system affine transformation
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Definition of Laplace Transforms for Distribution of the First Passage of Zero Level of the Semi-Markov Random Process with Positive Tendency and Negative Jump
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作者 Tamilla I. Nasirova Ulviyya Y. Kerimova 《Applied Mathematics》 2011年第7期908-911,共4页
One of the important problems of stochastic process theory is to define the Laplace transforms for the distribution of semi-markov random processes. With this purpose, we will investigate the semimarkov random process... One of the important problems of stochastic process theory is to define the Laplace transforms for the distribution of semi-markov random processes. With this purpose, we will investigate the semimarkov random processes with positive tendency and negative jump in this article. The first passage of the zero level of the process will be included as a random variable. The Laplace transforms for the distribution of this random variable is defined. The parameters of the distribution will be calculated on the basis of the final results. 展开更多
关键词 Laplace transforms Semi-Markov random PROCESS random Variable PROCESS with POSITIVE TENDENCY and NEGATIVE JUMPS
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Mean Square Solutions of Second-Order Random Differential Equations by Using the Differential Transformation Method
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作者 Ayad R. Khudair S. A. M. Haddad Sanaa L. Khalaf 《Open Journal of Applied Sciences》 2016年第4期287-297,共11页
The differential transformation method (DTM) is applied to solve the second-order random differential equations. Several examples are represented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results sh... The differential transformation method (DTM) is applied to solve the second-order random differential equations. Several examples are represented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results show that DTM is an efficient and accurate technique for finding exact and approximate solutions. 展开更多
关键词 random Differential Equations Stochastic Differential Equation Differential transformation Method
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基于多光谱变换和主成分分析的土壤全铁含量随机森林模型反演
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作者 江振蓝 陈付勋 +2 位作者 罗双飞 罗烨琴 沙晋明 《浙江农业学报》 北大核心 2025年第7期1521-1532,共12页
目前,土壤全铁含量的高光谱反演研究多采用单一光谱变量作为输入,忽视了光谱变量间的互补性。同时,光谱波段间的冗余信息也影响了模型的预测精度和泛化能力。为解决以上问题,以福州市土壤全铁含量为研究对象,提出了一种基于组合光谱和... 目前,土壤全铁含量的高光谱反演研究多采用单一光谱变量作为输入,忽视了光谱变量间的互补性。同时,光谱波段间的冗余信息也影响了模型的预测精度和泛化能力。为解决以上问题,以福州市土壤全铁含量为研究对象,提出了一种基于组合光谱和主成分分析(PCA)优化的随机森林(RF)模型。通过整合原始反射率及其13种数学变换,构建组合光谱变量集,并结合PCA与多元线性回归(MLR)、竞争性自适应重加权采样(CARS)、遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)、无信息变量去除(UVE)等变量选择方法进行变量优化。基于优化后的变量集,建立RF模型,用于土壤全铁含量的预测。结果表明,所构建的模型在验证集上的决定系数(R2)和相对分析误差(RPD)分别大于0.8和2.8,显示出良好的预测能力。其中,CARS-PCA-RF、GA-PCA-RF和MLR-PCA-RF模型在验证集上的RPD均大于3,预测能力突出,特别是CARS-PCA-RF模型的表现尤为出色,在验证集上的RPD值为3.292,显示了PCA结合CARS的变量选择方法在土壤全铁含量高光谱预测中的优势和潜力。该研究提出了一种基于多种光谱变换和PCA优化输入变量的土壤全铁含量预测方法,显著提升了土壤全铁含量预测的精度和稳定性,为区域土壤全铁含量的高光谱预测提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 土壤全铁含量 光谱变换 随机森林 主成分分析 高光谱预测
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综采工作面刮板输送机煤流轮廓点云的配准方法研究
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作者 汪卫兵 李开放 +4 位作者 赵栓峰 王渊 路正雄 李赖 郭帅 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期81-87,共7页
针对综采工作面刮板输送机煤流轮廓点云噪声点多、轮廓结构复杂的特性和现有的点云配准算法无法适应煤流点云的快速和高精度配准问题,来对传统迭代最近点配准算法进行了改进。引入主成分分析法对待配准点云进行轴向初始对齐,采用尺度不... 针对综采工作面刮板输送机煤流轮廓点云噪声点多、轮廓结构复杂的特性和现有的点云配准算法无法适应煤流点云的快速和高精度配准问题,来对传统迭代最近点配准算法进行了改进。引入主成分分析法对待配准点云进行轴向初始对齐,采用尺度不变特征变换算法来提取待配准点云的特征点,构建快速点特征直方图,以确保两个点云主轴不会出现反向的情况,提高了粗配准算法的效率。通过随机抽样一致性初始配准算法搜索对应点对并计算初始刚体变换矩阵,用于实现两个点云的初步配准,为后续的精配准提供良好的初始位置。在上述粗配准的基础上,利用K-D树数据结构加速对应点的查找过程,并采用点到面的最小距离方法来提高对应关系的准确性。通过随机抽样一致算法迭代剔除错误的对应点对,以增强配准的准确性。最后,根据精确的对应点对计算刚体变换矩阵,从而实现对煤流点云数据的精细配准。实验结果表明,与其他点云配准方法相比,提出的改进配准算法在刮板输送机煤流轮廓点云的匹配精度和匹配效率上得到了提高,对煤流轮廓点云的体积计算具有重大意义。 展开更多
关键词 刮板输送机 煤流轮廓点云 点云配准 主成分分析法 尺度不变特征变换 随机抽样一致算法
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基于局部Transformer的泰语分词和词性标注联合模型 被引量:1
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作者 朱叶芬 线岩团 +1 位作者 余正涛 相艳 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期401-410,共10页
泰语分词和词性标注任务二者之间存在高关联性,已有研究表明将分词和词性标注任务进行联合学习可以有效提升模型性能,为此,提出了一种针对泰语拼写和构词特点的分词和词性标注联合模型。针对泰语中字符构成音节,音节组成词语的特点,采... 泰语分词和词性标注任务二者之间存在高关联性,已有研究表明将分词和词性标注任务进行联合学习可以有效提升模型性能,为此,提出了一种针对泰语拼写和构词特点的分词和词性标注联合模型。针对泰语中字符构成音节,音节组成词语的特点,采用局部Transformer网络从音节序列中学习分词特征;考虑到词根和词缀等音节与词性的关联,将用于分词的音节特征融入词语序列特征,缓解未知词的词性标注特征缺失问题。在此基础上,模型采用线性分类层预测分词标签,采用线性条件随机场建模词性序列的依赖关系。在泰语数据集LST20上的试验结果表明,模型分词F1、词性标注微平均F1和宏平均F1分别达到96.33%、97.06%和85.98%,相较基线模型分别提升了0.33%、0.44%和0.12%。 展开更多
关键词 泰语分词 词性标注 联合学习 局部transformer 构词特点 音节特征 线性条件随机场 联合模型
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基于最优数学和小波变换的绿洲耕层土壤盐分RF高光谱反演 被引量:5
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作者 郭艳萍 王雪梅 +1 位作者 赵枫 李平平 《农业工程学报》 北大核心 2025年第3期83-93,共11页
土壤盐渍化会导致土壤结构恶化、作物减产,影响农业生态系统的可持续性,而其监测和管理已成为盐渍化地区亟待解决的问题。为精准识别盐渍化区域以优化农田管理,以新疆渭干河-库车河绿洲耕层土壤为研究对象,测定其光谱反射率并进行数学... 土壤盐渍化会导致土壤结构恶化、作物减产,影响农业生态系统的可持续性,而其监测和管理已成为盐渍化地区亟待解决的问题。为精准识别盐渍化区域以优化农田管理,以新疆渭干河-库车河绿洲耕层土壤为研究对象,测定其光谱反射率并进行数学变换、连续小波变换(continuous wavelet transformation,CWT)、离散小波变换(discrete wavelet transformation,DWT),以及数学变换结合CWT和DWT处理,并基于Pearson相关分析提取与土壤盐分含量(soil salt content,SSC)密切相关的特征波段,从而构建随机森林(random forest,RF)模型定量估算SSC。结果表明:1)在350~2450 nm范围内,不同盐渍化等级的土壤光谱反射率随SSC增加而升高,但达到极重度盐渍化时反射率降低。2)一阶微分变换、CWT、DWT以及一阶微分结合CWT和DWT处理均能显著提升光谱数据与SSC的相关性,其中DWT效果最优,相关系数最高达-0.621(P<0.01)。3)一阶微分结合CWT处理显著提升了模型的估测能力,以(1/R)′_CWT_2~8的全波段构建的估测模型最优,其验证集的决定系数为0.715,均方根误差为17.467 g/kg,相对分析误差为1.56。研究表明数学变换结合小波变换能提升模型的估测效果,可为SSC定量监测提供参考。 展开更多
关键词 土壤 盐分 随机森林 数学变换 小波变换
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利用Transformer的组合聚类算法在蛋白质数据分析中的应用
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作者 陈祥龙 李海军 +1 位作者 赵福军 袁媛 《无线互联科技》 2024年第14期74-81,共8页
该研究将Transformer模型适配于蛋白质特征降维场景,通过其特有的自注意力机制,赋予模型对长程依赖关系的较好建模性能,同时,多头注意力设计使得模型能够从不同角度捕获特征间的相互作用,进一步提升降维结果的表达力和鲁棒性。文章提出... 该研究将Transformer模型适配于蛋白质特征降维场景,通过其特有的自注意力机制,赋予模型对长程依赖关系的较好建模性能,同时,多头注意力设计使得模型能够从不同角度捕获特征间的相互作用,进一步提升降维结果的表达力和鲁棒性。文章提出了一种新型的GRKM组合聚类算法,在原始K-means算法中引入了灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization Algorithm)确定聚类的K值,以随机游走算法(Random Walk)确定初始聚类中心,以马氏距离(Markov Distance)来衡量样本间的相似性。研究中,对5种具有代表性的蛋白质数据集进行了实验验证,得到了改进后算法在轮廓系数以及DB指数等方面相较于改进前都有较大提升的结论。最终的结果分析选取APP蛋白质数据,将蛋白质聚为8类,探讨了各类别的生物功能,在解释性方面也取得了较为明显的效果。所提算法为深入理解蛋白质功能、发现潜在生物标志物以及指导药物设计等实际应用提供了参考工具。 展开更多
关键词 蛋白质序列 transformer模型 聚类算法 马氏距离 随机游走 灰狼优化算法
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适应拓扑变化的数据驱动电力系统暂态主导失稳模式识别方法 被引量:1
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作者 周芮 杨燕 +4 位作者 余娟 杨知方 朱晟毅 余亚南 孙昕炜 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第9期3436-3447,I0013,共13页
电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱... 电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱动DIM识别方法。首先,提出基于K-means聚类和多随机卷积核变换的DIM高精度智能识别基础模型,利用K-means自适应选取关键暂态曲线,基于多随机卷积核变换表征暂态曲线斜率、失稳持续时间等重要DIM判断特征,从而适应拓扑变化并高效提取暂态曲线时序特征。其次,针对单个基础模型输出不确定性、可信度不足问题,提出基于Bagging集成学习和误差-分歧分解理论的DIM智能识别框架,自适应最优选择多个基础模型共同决策,提高结果的稳定性和可信性。最后,在中国电力科学研究院有限公司36节点系统及其修改系统、某实际电网8897节点系统上的算例分析表明,所提方法可在保证较高DIM识别精度的情况下适应拓扑变化,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定 主导失稳模式 关键曲线选取 多随机卷积核变换 集成学习
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一种基于KNN和随机仿射的边界样本合成过采样方法 被引量:1
15
作者 冷强奎 孙薛梓 孟祥福 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期329-343,共15页
过采样是处理不平衡数据分类问题的有效策略。本文提出了一种基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)和随机仿射的边界样本合成过采样方法,用于改进现有过采样方法的种子样本选择阶段和合成样本生成阶段。首先,引入三近邻理论,建立样本间有... 过采样是处理不平衡数据分类问题的有效策略。本文提出了一种基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)和随机仿射的边界样本合成过采样方法,用于改进现有过采样方法的种子样本选择阶段和合成样本生成阶段。首先,引入三近邻理论,建立样本间有效的内在近邻关系,并去除数据集中的噪声,以降低后续分类器的过拟合风险。其次,准确识别那些难以学习且包含丰富信息的少数类边界样本,并将其用作采样种子。最后,利用局部随机仿射代替线性插值机制,在原始数据的近似流形中均匀地生成合成样本。相比于传统过采样方法,本文方法能更充分挖掘数据集中的重要边界信息,从而为分类器提供更多辅助以改善其分类性能。在18个基准数据集上,与8种经典采样方法(结合4种不同分类器)进行了大量对比实验。结果表明,本文所提方法获得了更高的F1分数和几何均值(G-mean),可以更为有效地解决不平衡数据分类问题。此外,统计分析也证实该方法具有更高的弗里德曼排名(Friedman ranking)。 展开更多
关键词 K近邻 线性插值 边界样本 自然分布 过采样 三近邻理论 随机仿射变换 不平衡分类
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基于小波变换与随机森林算法的针刺手法脑电分类研究 被引量:1
16
作者 张可 姚勇 +1 位作者 徐刚 杨华元 《生物医学工程研究》 2025年第1期1-7,共7页
为探究不同针刺手法对脑电(EEG)信号的特异性,本研究基于小波变换和随机森林算法对针刺曲池穴后的EEG信号进行了分类研究。首先,对18名健康志愿者分别进行3种针刺曲池穴手法(补法、泻法、平补平泻法)干预,记录针刺过程中100 s的头皮EEG... 为探究不同针刺手法对脑电(EEG)信号的特异性,本研究基于小波变换和随机森林算法对针刺曲池穴后的EEG信号进行了分类研究。首先,对18名健康志愿者分别进行3种针刺曲池穴手法(补法、泻法、平补平泻法)干预,记录针刺过程中100 s的头皮EEG信号,并以2 s为单位进行分段;其次,利用小波变换提取δ、θ、α、β、γ波的平均能量和小波熵构建特征集;最后,通过最大相关最小冗余算法进行特征排序,结合随机森林算法完成分类,并采用10折交叉验证法评估分类性能。结果表明,基于随机森林算法的分类模型对补法、泻法和平补平泻法EEG信号的分类准确率可达0.950。本研究可实现针刺曲池穴3种手法的EEG信号分类,表明针刺手法对大脑功能的调控具有显著差异性,可为针刺疗效的量化评价提供新的方法和思路。 展开更多
关键词 针刺手法 脑电 小波变换 随机森林 曲池穴
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基于ASIFT-Kmeans-九域卷积小波变换的抗旋转攻击图像水印算法
17
作者 白健平 杜庆治 +1 位作者 龙华 邵玉斌 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期412-424,共13页
针对大多数鲁棒性数字图像水印算法抵抗旋转攻击能力不佳的问题,本文提出了一种新的ASIFT-Kmeans-九域卷积小波变换的鲁棒水印算法.首先用ASIFT方法采集的图像中仿射不变性良好的特征点,并将这些特征点使用Kmeans算法聚类为3簇,构造每... 针对大多数鲁棒性数字图像水印算法抵抗旋转攻击能力不佳的问题,本文提出了一种新的ASIFT-Kmeans-九域卷积小波变换的鲁棒水印算法.首先用ASIFT方法采集的图像中仿射不变性良好的特征点,并将这些特征点使用Kmeans算法聚类为3簇,构造每个簇中稳定且不重叠的特征区域作为水印嵌入区域;然后使用本文定义的九域卷积小波变换将图像变换到9个不同的频率域,尽可能全面地获取图像的细节信息,从而找出最适合的水印嵌入域;最后做DCT-SVD嵌入水印信息.仿真实验表明,本文算法对旋转攻击和旋转组合攻击均具备很好的鲁棒性,对常规攻击也具有较好的鲁棒性.在峰值信噪比高于37 dB的情况下,提取的盲水印归一化系数均在0.87以上. 展开更多
关键词 特征区域 盲水印 九域卷积小波变换 随机密钥 K-Means
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Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation 被引量:4
18
作者 张波 史忠科 李健君 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第5期394-401,共8页
In view of the feature of flight flutter test data with atmospheric turbulence excitation, a method which combines wavelet transformation with random decrement technique for identifying flight flutter modal parameters... In view of the feature of flight flutter test data with atmospheric turbulence excitation, a method which combines wavelet transformation with random decrement technique for identifying flight flutter modal parameters is presented. This approach firstly uses random decrement technique to gain free decays corresponding to the acceleration response of the structure to some non-zero initial conditions. Then the continuous Morlet wavelet transformation of the free decays is performed; and the Parseval formula and residue theorem are used to simplify the transformation. The maximal wavelet transformation coefficients in different scales are searched out by means of band-filtering characteristic of Morlet wavelet, and then the modal parameters are identified according to the relationships with maximal modulus and angle of the wavelet transform. In addition, the condition of modal uncoupling is discussed according to variation trend of flight flutter modal parameters in the flight flutter state. The analysis results of simulation and flight flutter test data show that this approach is not only simple, effective and feasible, but also having good noise immunity. 展开更多
关键词 flight flutter modal parameters identification atmospheric turbulence excitation wavelet transformation random decrement technique acceleration response
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改进鸽群优化的随机森林无人机传感器故障预测技术
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作者 刘媛媛 袁荣 +1 位作者 邵书义 陈谋 《现代防御技术》 北大核心 2025年第5期215-226,共12页
无人机传感器故障预测对于提高系统可靠性和安全性具有重要意义,然而,当前预测方法存在准确性不足和计算复杂度高等问题。针对无人机传感器故障预测问题,研究了一种基于改进鸽群算法(pigeon-inspired optimization,PIO)的随机森林故障... 无人机传感器故障预测对于提高系统可靠性和安全性具有重要意义,然而,当前预测方法存在准确性不足和计算复杂度高等问题。针对无人机传感器故障预测问题,研究了一种基于改进鸽群算法(pigeon-inspired optimization,PIO)的随机森林故障预测算法。利用小波包变换(wavelet packet transform,WPT)对故障特征进行提取。利用莱维飞行机制形成变异机制以提高种群的多样性,进而改善PIO易陷入局部最优的问题,并提高算法收敛速度和全局寻优能力。将改进的PIO用于随机森林算法中使其进行自主超参数优化,从而实现传感器故障的早期预测。仿真结果表明,经过改进PIO调优后的随机森林算法收敛速度更快,相较于传统算法在准确率上提升了20%以上,表明了提出的算法在无人机传感器故障预测中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 小波包变换 改进鸽群算法 随机森林 莱维飞行 无人机传感器故障
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BiMcGRU在医疗病历命名实体关系识别中的应用
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作者 胡志坚 《自动化技术与应用》 2025年第8期71-74,130,共5页
为提升医疗病历实体命名的效果,对基于词汇增强的平格变压器(flat lattice transformer,FLAT)模型进行改进,并利用基于双向神经网络改进的共享多向单元(bi-directional multi-cell GRU,BiMcGRU)模型对传统命名实体识别系统进行优化。在... 为提升医疗病历实体命名的效果,对基于词汇增强的平格变压器(flat lattice transformer,FLAT)模型进行改进,并利用基于双向神经网络改进的共享多向单元(bi-directional multi-cell GRU,BiMcGRU)模型对传统命名实体识别系统进行优化。在脑血管疾病数据集中,相比于传统FLAT模型,汉字部首特征引入后FLAT模型精确率、召回率和F1值分别提升了0.91%、0.73%和0.82%。两种实验数据集测试中,基于多任务学习的医疗病历命名实体模型的F1值分别为89.34%和91.53%,比多任务BERT-BiGRU-ATT-CRF模型的F1值高,说明BiMcGRU模型能够提升多任务训练识别的效果,研究结果为医疗病历实体命名识别提供新的方法。 展开更多
关键词 命名实体识别 医疗病历 平格变压器 卷积神经网络 条件随机场
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