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基于趋肤深度加权的横向约束拟二维反演在广域电磁法中的应用
1
作者 肖晓 李银航 +1 位作者 汤井田 刘寄仁 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第5期2114-2122,共9页
广域电磁法是中深部矿产勘探的重要手段,本文针对广域电磁法数据特点,提出了一种基于趋肤深度加权的横向约束拟二维反演算法(SD-WLCI).通过两个二维理论模型证明了该算法能够有效改善广域电磁法中深部反演结果在横向上的连续性,提高层... 广域电磁法是中深部矿产勘探的重要手段,本文针对广域电磁法数据特点,提出了一种基于趋肤深度加权的横向约束拟二维反演算法(SD-WLCI).通过两个二维理论模型证明了该算法能够有效改善广域电磁法中深部反演结果在横向上的连续性,提高层分界面的分辨率.除此之外,本文还详细比较了三种正则化因子搜索方法(线性搜索法、冷却法、自适应正则化因子法)对于此算法的影响,结果表明,在所对比的范围内,线性搜索法在工作效率和稳定性两方面均优于其他两种方法.最后,本文将基于趋肤深度加权的横向约束反演算法应用于铜陵冬瓜山某矿区实测的广域电磁法数据反演,反演结果与实际地质情况吻合度高,为后续中深部矿产预测和钻孔选址提供了可靠的地球物理依据,并通过与传统的横向约束反演结果进行对比,证明了该算法在广域电磁法实测数据反演中的实用性与必要性. 展开更多
关键词 广域电磁法 横向约束 趋肤深度加权 正则化因子 实测数据反演
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基于SVS算法优选整形正则化参数的WLSSI谱反演方法研究 被引量：1
2
作者 乐友喜 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期440-451,共12页
谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出... 谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出发,反演得到地震信号的傅里叶级数系数,然后将整形正则化思想引入加权最小二乘谱反演中,基于谱反演方法构造了一种整形正则化算子;采用分群涡流搜索算法对整形正则化参数进行优选,较好地克服了反演过程中的收敛速度慢和稳定性差的问题,获得了地震信号较为稳定的时―频域分布特征。模型测试及实际资料处理结果表明:该方法具有很好的时频域分辨率及能量聚焦性,能够识别含油气储层的优势频率范围;利用优势频率的瞬时振幅特征,可以基本确定含油气储层的横向分布范围,从而实现对含油气储层的精细刻画和描述。 展开更多
关键词 谱反演 整形正则化 分群涡流搜索算法 加权最小二乘 时频谱
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二阶正规变化函数下的随机权和
3
作者 季海波 《江苏师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期26-31,共6页
重尾分布下的随机权和在金融、保险、风险管理等领域得到了较好的应用.本文研究尾分布为二阶正规变化情形下,一维和二维随机权和的分布情况,并给出分布参数测度的精确表达式.最后,通过实例验证了二维随机权和的分布情形.
关键词 二阶正规变化 随机权和 尾分布 RADON测度
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自步学习指导下的半监督目标检测框架
4
作者 谢斌红 剌颖坤 +1 位作者 张英俊 张睿 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2546-2554,共9页
为了提高伪标签质量并解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,提出一种基于动态参数的自步学习(SPL)指导下的SSOD框架。在该框架中设计动态自步参数和连续权重变量,以优化SSOD的效果。具体地,动态自步参数根据模型在训练过程中的实... 为了提高伪标签质量并解决半监督目标检测(SSOD)中的确认偏差问题,提出一种基于动态参数的自步学习(SPL)指导下的SSOD框架。在该框架中设计动态自步参数和连续权重变量,以优化SSOD的效果。具体地,动态自步参数根据模型在训练过程中的实时表现评估样本的难易程度,而连续权重变量则通过比较样本损失与动态自步参数的关系精确评估每个样本在训练中的重要性和可靠性,并对样本中的每个物体都进行精细化权重设计。此外,该框架采用单一模型迭代训练,并引入一致性正则化策略评估模型预测的一致性。这种设计不仅能为模型提供更有针对性的权重信息,还可使模型通过权重信息的动态调整自适应地优化训练过程。在PASCAL VOC和MS-COCO数据集上的广泛对比实验结果不仅显示所提框架显著提升了模型的检测精度,还验证了所提框架良好的通用性和高效的收敛性能。特别在PASCAL VOC数据集上,所提框架相较于LabelMatch、Unbiased Teacher V2和MixTeacher在检测精度上分别提升了0.65、4.84和0.28个百分点。 展开更多
关键词 半监督目标检测 自步学习 一致性正则化 动态自步参数 连续权重变量
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一种基于块平均正交权重修正的连续学习算法 被引量：2
5
作者 廖丁丁 刘俊峰 +1 位作者 曾君 邱晓欢 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期57-64,共8页
连续学习能力是人类智能行为的一个重要的方面,可使人类具有持续获取新知识的能力。然而,大量的研究表明,当前常规的深度神经网络并不具备这样的连续学习能力,它们在序列学习新任务后,往往会对已学习的任务产生灾难性遗忘,从而无法持续... 连续学习能力是人类智能行为的一个重要的方面,可使人类具有持续获取新知识的能力。然而,大量的研究表明,当前常规的深度神经网络并不具备这样的连续学习能力,它们在序列学习新任务后,往往会对已学习的任务产生灾难性遗忘,从而无法持续地积累新知识,这限制了智能水平的进一步提升。因而,使深度神经网络具备连续学习能力是达成强人工智能技术的一项重要课题。提出一种基于块平均正交权重修正的连续学习算法(B-OWM)。该算法采用具有极优值分块数的输入样本块平均向量组作为输入空间的表示,结合正交权重修正(OWN)思想来更新网络参数,使得深度神经网络模型在学习新任务时可以克服对已学习知识的灾难性遗忘。在多个数据集上进行的大量任务不相交类增量连续学习实验表明,B-OWM在连续学习性能上显著优于OWM算法,尤其在大批次数连续学习场景中,测试精度提升率可达80%。 展开更多
关键词 连续学习 正交权重修正 深度学习 正则化 灾难性遗忘
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改进Tikhonov正则化的激励修正与结构响应重构
6
作者 张大伟 殷红 彭珍瑞 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期21-27,48,共8页
针对结构响应重构中激励难以准确识别与重构过程中的离散不适定性问题,提出一种改进Tikhonov正则化的激励修正与结构响应重构方法。首先,基于状态空间模型构建传递矩阵,引入结构外部激励识别与响应重构方程。其次,改进Tikhonov正则化方... 针对结构响应重构中激励难以准确识别与重构过程中的离散不适定性问题,提出一种改进Tikhonov正则化的激励修正与结构响应重构方法。首先,基于状态空间模型构建传递矩阵,引入结构外部激励识别与响应重构方程。其次,改进Tikhonov正则化方法以改善重构过程中的离散不适定性,求出激励的正则化解,并采用局部加权回归进行修正,结合需重构位置对应的传递矩阵重构未测点响应。最后,通过简支梁数值仿真和悬臂梁试验分析验证所提方法的可行性。结果表明,所提方法能够利用实测响应以较高精度重构结构激励和未测量位置处的响应,改善重构过程中的离散不适定性。 展开更多
关键词 振动与波 激励修正 响应重构 不适定性 正则化 局部加权回归
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基于自适应区域权重混合模型的燃烧场温度和气体浓度二维重建方法
7
作者 陈楚戈 石顶峰 +5 位作者 丛洲洋 黄安 许振宇 聂伟 夏晖晖 郭浩帆 《物理学报》 北大核心 2025年第21期133-145,共13页
燃烧场温度与气体组分浓度的二维分布对发动机燃烧效率以及性能评估具有重要意义.本文提出一种基于自适应区域权重混合模型的燃烧场温度和气体组分浓度二维重建方法,提高复杂突变燃烧场重建精度.通过区域权重机制将多项式模型与高斯径... 燃烧场温度与气体组分浓度的二维分布对发动机燃烧效率以及性能评估具有重要意义.本文提出一种基于自适应区域权重混合模型的燃烧场温度和气体组分浓度二维重建方法,提高复杂突变燃烧场重建精度.通过区域权重机制将多项式模型与高斯径向基函数模型结合为混合模型,并自适应迭代计算区域权重矩阵.一方面通过区域权重矩阵保证了混合模型在兼顾全局特征的同时,提高混合模型细节特征的描述能力;另一方面,在残差函数中加入区域权重正则化方法,提升算法的精度.数值模拟了三种燃烧场分布,通过对比验证了混合模型的表征能力和重建精度,结果表明,混合模型算法重建误差低于单一模型及传统ART算法,其温度、浓度分布重建最大误差分别为3.31%和7.13%.并在标准McKenna燃烧器上搭建了扫描式TDLAS测量平台及热电偶测量平台对该方法进行实验验证,重建结果与实际分布一致性较好,1800 K下中心温度与热电偶测量结果偏差为10 K,验证了该方法的有效性,可为发动机燃烧场测量分析提供有效的参考. 展开更多
关键词 场分布重建 混合模型 区域权重 正则化方法
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带有谱解耦正则的交叉熵损失的解
8
作者 扈崟汉 郭田德 韩丛英 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期268-275,共8页
研究在过参数化线性模型下,不同强度的谱解耦正则对模型的影响。在没有权重衰减的情况下,证明不同强度的谱解耦正则得到的模型是等价的。在存在较小权重衰减时,用目标函数的二阶泰勒展开得到一个近似解,分析该近似解发现减小谱解耦正则... 研究在过参数化线性模型下,不同强度的谱解耦正则对模型的影响。在没有权重衰减的情况下,证明不同强度的谱解耦正则得到的模型是等价的。在存在较小权重衰减时,用目标函数的二阶泰勒展开得到一个近似解,分析该近似解发现减小谱解耦正则有增强权重衰减的作用,并且在二分类问题中直接等价于增大权重衰减的系数。最后,通过实验验证该结论。 展开更多
关键词 交叉熵损失 谱解耦正则 权重衰减 梯度饥饿 神经网络
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基于改进神经网络方法的大倾角煤巷围岩分类研究
9
作者 胡来亮 徐乃忠 +1 位作者 苏畅 丁卓成 《辽宁科技学院学报》 2025年第4期17-23,共7页
针对大倾角煤层巷道围岩稳定性分类缺乏系统有效神经网络方法的问题,文章提出一种基于改进BP神经网络的分类模型。模型采用动态学习率和权值正则化机制,有效解决传统方法难以应对复杂非线性特征的不足问题,构建包含煤层倾角、煤层强度... 针对大倾角煤层巷道围岩稳定性分类缺乏系统有效神经网络方法的问题,文章提出一种基于改进BP神经网络的分类模型。模型采用动态学习率和权值正则化机制,有效解决传统方法难以应对复杂非线性特征的不足问题,构建包含煤层倾角、煤层强度、埋深、岩体完整性等10项关键指标的分类评价体系。研究结果表明,改进模型的分类准确率达到90.4%,较传统模糊聚类分析法和灰色关联分析法分别提高14.55%和20.95%,能够有效抑制过拟合现象,提升围岩稳定性分类的精度和泛化能力,可为煤矿巷道支护设计、现场安全管理和矿井灾害防控提供可靠的理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 大倾角煤层 围岩稳定性分类 BP神经网络 动态学习率 权值正则化机制
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基于领域特定提示学习和正则化加权先验优化的藏文不良语言检测方法
10
作者 任航 李镀 +3 位作者 杨进 章菁 群诺 王鑫 《中文信息学报》 北大核心 2025年第7期44-53,共10页
社交媒体上的不良言论对人们的心理健康和社会和谐构成严重威胁。然而在藏文社交平台上,由于缺乏有效的检测工具,使得对这些内容的监督和管理面临巨大挑战。鉴于藏文语料极为有限,传统的数据密集型方法并不适用。为解决这一问题,该文提... 社交媒体上的不良言论对人们的心理健康和社会和谐构成严重威胁。然而在藏文社交平台上,由于缺乏有效的检测工具,使得对这些内容的监督和管理面临巨大挑战。鉴于藏文语料极为有限,传统的数据密集型方法并不适用。为解决这一问题,该文提出了一种基于领域特定提示学习和正则化加权先验优化的方法。此方法基于提示学习与领域知识融合,可提升模型在低资源环境下的学习效果;采用正则化加权先验优化算法,通过调整损失函数和标签分布,提升模型准确性。该文以当前领先的XLM-RoBERTa (CINO)模型为基线,对自建的领域特定藏文不良语言数据集进行全量及小样本(50%、30%、10%)实验。结果表明,相较于基线,该方法在不同数据量条件下的准确率分别提高了2.8%、1.6%、1.3%和4.4%。 展开更多
关键词 藏文不良语言检测 领域特定提示学习 正则化加权先验优化
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基于评分预测与图模型扩散的推荐方法
11
作者 王柳 陈学斌 +2 位作者 高远 马凯光 赵桐 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第11期3284-3290,共7页
针对协同过滤算法存在数据稀疏性和局部推荐的问题,提出一种基于评分预测与图模型扩散的推荐方法SIRR。该推荐方法首先根据用户对物品的评分数量,设计算法动态切换机制预测用户对未评分物品的评分,从而解决数据稀疏性问题;其次,基于正... 针对协同过滤算法存在数据稀疏性和局部推荐的问题,提出一种基于评分预测与图模型扩散的推荐方法SIRR。该推荐方法首先根据用户对物品的评分数量,设计算法动态切换机制预测用户对未评分物品的评分,从而解决数据稀疏性问题;其次,基于正则化的余弦相似度提升了相似度计算的准确性和协同过滤算法的鲁棒性;最后,为解决局部推荐问题,通过图的加权随机游走扩展推荐范围,提高推荐的覆盖率。为平衡推荐的准确性和多样性,通过融合评分权重实现了优化。在两个不同类型的数据集上对正则化余弦相似度的有效性进行验证,在三个稀疏度不同的数据集上将所提方法与三种基线算法进行比较。仿真结果表明,SIRR与已有的推荐算法相比,在各指标上均表现出良好性能,为解决数据稀疏性和局部推荐问题提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 局部推荐 评分预测 正则化余弦相似度 图的加权随机游走 评分权重
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基于正则惩罚的半参数密度估计方法
12
作者 谭欣 晏梅 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2025年第2期86-94,共9页
目的针对一元随机变量的概率密度函数估计问题,寻找一个提高非参数估计收敛速度的方法。方法通过对参数估计和非参数估计组合加权,提出一个基于正则惩罚的半参数估计方法:假定一个参数模型得到其对应的参数估计,用核方法计算得到其非参... 目的针对一元随机变量的概率密度函数估计问题,寻找一个提高非参数估计收敛速度的方法。方法通过对参数估计和非参数估计组合加权,提出一个基于正则惩罚的半参数估计方法:假定一个参数模型得到其对应的参数估计,用核方法计算得到其非参数估计,通过带正则惩罚的经验似然损失或积分平方损失得到一个权重,基于这个权重对得到的参数估计和非参数估计组合,从而得到所提出的基于正则惩罚的半参数估计。结果渐近理论性质显示:所提出的带正则惩罚的半参数密度估计方法结合了参数估计和非参数估计的优点,不依赖任何模型假设,在任何情况下都是收敛的,并且在参数模型假设正确时,权重偏向参数估计,此时收敛速度与参数估计一样,反之则偏向非参数估计,收敛速度与非参数估计一致。通过数值模拟实验发现:当数据满足参数模型假设时,带惩罚的半参数密度估计方法权重偏向参数估计,与理论结果一致;当数据不满足参数模型假设时,所提出的半参数估计权重偏向非参数估计,这同样与理论结果一致。最后将该方法应用于重庆市降水数据中,研究了其月降水量的分布。结论实例分析结果表明:所提出的基于正则惩罚的半参数估计与非参数估计相比更光滑,与参数估计相比拟合更好,验证了该方法的合理性。 展开更多
关键词 密度函数估计 参数估计 非参数估计 加权 正则惩罚
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面向项目全生命周期的语义融合模型的构建
13
作者 李学龄 柴雁欣 +1 位作者 萧展辉 包新晔 《自动化技术与应用》 2025年第1期173-176,184,共5页
在语义融合建模过程中,融合建模效果易受冗余数据的干扰,为了解决上述问题,将语义融合建模方法用于项目全生命周期模型构建中。该建模方法首先采用TF-IDF加权算法提取语义的特征向量并输入到加权朴素贝叶斯分类器,基于输出的语义特征分... 在语义融合建模过程中,融合建模效果易受冗余数据的干扰,为了解决上述问题,将语义融合建模方法用于项目全生命周期模型构建中。该建模方法首先采用TF-IDF加权算法提取语义的特征向量并输入到加权朴素贝叶斯分类器,基于输出的语义特征分类结果构建基于图模型的半监督学习模型,实现分类后的语义特征融合,完成面向项目全生命周期的语义融合模型的构建。实验结果显示,所提方法的融合准确率高、召回率高、ROUGE-L(最长公共子序列指标)数值高,能够精准实现语义特征提取与模型构建。 展开更多
关键词 特征提取 差异性度量函数 综合特征权重值 正则化运算 价值函数
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加权MPFI方法及其在三维连片处理中的应用 被引量：6
14
作者 徐兴荣 苏勤 +3 位作者 王劲松 寇龙江 文一华 王靖 《岩性油气藏》 CSCD 北大核心 2019年第1期122-129,共8页
在对采集参数差异较大的多块三维区块开展连片处理时,传统的基于MPFI,ALFT,Low-Rank及MWNI等理论的规则化方法要么无法有效克服空间假频,要么无法满足其线性假设条件,不能真正实现保真规则化处理。针对这一问题,在传统MPFI算法的基础上... 在对采集参数差异较大的多块三维区块开展连片处理时,传统的基于MPFI,ALFT,Low-Rank及MWNI等理论的规则化方法要么无法有效克服空间假频,要么无法满足其线性假设条件,不能真正实现保真规则化处理。针对这一问题,在传统MPFI算法的基础上,将不含假频的低频信息谱作为先验信息进行加权,实现了加权MPFI数据插值,并建立了规则化方法。实际测试结果表明,该方法与传统MPFI方法相比,一方面可以有效克服空间假频,实现多块三维区块的连片规则化处理;另一方面,该方法并未增加额外的地质信息,只是在一定程度上改变了观测系统的空间采样属性,具有比传统规则化方法更高的保真性。通过数据正演模型试算及野外地震数据实算,验证了该方法的准确性、有效性和对野外地震资料的适应性。 展开更多
关键词 匹配追踪 傅里叶变换 数据插值 规则化 加权MPFI
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拉普拉斯多层极速学习机 被引量：8
15
作者 丁世飞 张楠 史忠植 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期2599-2610,共12页
极速学习机不仅仅是有效的分类器,还能应用到半监督学习中.但是,半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样,是一种浅层学习算法.深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以前多层神经网络算法的局部最小性问题,目前在机器学习领... 极速学习机不仅仅是有效的分类器,还能应用到半监督学习中.但是,半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样,是一种浅层学习算法.深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以前多层神经网络算法的局部最小性问题,目前在机器学习领域中引起了广泛的关注.多层极速学习机(ML-ELM)是根据深度学习和极速学习机的思想提出的算法,通过堆叠极速学习机-自动编码器算法(ELM-AE)构建多层神经网络模型,不仅实现了复杂函数的逼近,并且训练过程中无需迭代,学习效率高.把流形正则化框架引入ML-ELM中,提出拉普拉斯多层极速学习机算法(Lap-ML-ELM).然而,ELM-AE不能很好地解决过拟合问题.针对这一问题,把权值不确定引入ELM-AE中,提出权值不确定极速学习机-自动编码器算法(WU-ELM-AE),可学习到更为鲁棒的特征.最后,在前面两种算法的基础上提出权值不确定拉普拉斯多层极速学习机算法(WUL-ML-ELM),它堆叠WU-ELM-AE构建深度模型,并用流形正则化框架求取输出权值.该算法在分类精度上有明显提高并且不需花费太多的时间.实验结果表明,Lap-ML-ELM与WUL-ML-ELM都是有效的半监督学习算法. 展开更多
关键词 极速学习机 半监督学习 多层极速学习机 流形正则化 权值不确定
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滨海公路软土路基变形机理及其沉降预测研究 被引量：34
16
作者 赵明华 刘建华 +1 位作者 刘煜 郑焕然 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期32-35,共4页
针对滨海公路软土路基的工程地质特征,以深圳市滨海大道试验研究为依托,探讨了该类地区软土路基变形机理及其沉降发展规律,并通过对各种沉降预测模型的对比分析,结合5种常用的成长模型,提出了滨海公路软土路基变权重组合S型成长模型。最... 针对滨海公路软土路基的工程地质特征,以深圳市滨海大道试验研究为依托,探讨了该类地区软土路基变形机理及其沉降发展规律,并通过对各种沉降预测模型的对比分析,结合5种常用的成长模型,提出了滨海公路软土路基变权重组合S型成长模型。最后,以该模型对依托工程进行了沉降预测,结果表明该模型预测效果较好,适用于该类地区路基工后沉降量预测,对实际工程具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 软土路基 滨海公路 沉降规律 变权重组合预测
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空域中基于正则化技术的有效图像复原算法 被引量：6
17
作者 苗晴 唐斌兵 周海银 《系统工程》 CSCD 北大核心 2005年第11期91-94,共4页
针对模糊图像的复原问题,在正则化技术解决病态性基础上提出了一种有效的空间域图像复原算法。该方法对正则项进行空间自适应加权从而局部地控制图像的平滑性,并用共轭梯度运算来改善算法的收敛性。计算机仿真结果表明,该方法很好地再... 针对模糊图像的复原问题,在正则化技术解决病态性基础上提出了一种有效的空间域图像复原算法。该方法对正则项进行空间自适应加权从而局部地控制图像的平滑性,并用共轭梯度运算来改善算法的收敛性。计算机仿真结果表明,该方法很好地再现了原图像的重要信息,复原图像在峰值信噪比和主观视觉效果方面都有显著的提高。 展开更多
关键词 图像复原 正则化 自适应加权 共轭梯度
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基于样本个体差异性的深度神经网络训练方法 被引量：5
18
作者 李响 刘明 +2 位作者 刘明辉 姜庆 曹扬 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期4534-4544,共11页
深度神经网络目前在许多任务中的表现已经达到甚至超越了人类的水平,但是其泛化能力和人类相比还是相去甚远.如何提高网络的泛化性,一直是重要的研究方向之一.围绕这个方向开展的大量卓有成效的研究,从扩展增强训练数据、通过正则化抑... 深度神经网络目前在许多任务中的表现已经达到甚至超越了人类的水平,但是其泛化能力和人类相比还是相去甚远.如何提高网络的泛化性,一直是重要的研究方向之一.围绕这个方向开展的大量卓有成效的研究,从扩展增强训练数据、通过正则化抑制模型复杂度、优化训练策略等角度,提出了很多行之有效的方法.这些方法对于训练数据集来说都是某种全局性质的策略,每一个样本数据都会被平等的对待.但是,每一个样本数据由于其携带的信息量、噪声等的不同,在训练过程中,对模型的拟合性能和泛化性能的影响也应该是有差异性的.针对是否一些样本在反复的迭代训练中更倾向于使得模型过度拟合,如何找到这些样本,是否可以通过对不同的样本采用差异化的抗过拟合策略使得模型获得更好的泛化性能等问题,提出了一种依据样本数据的差异性来训练深度神经网络的方法,首先使用预训练模型对每一个训练样本进行评估,判断每个样本对该模型的拟合效果;然后依据评估结果将训练集分为易使得模型过拟合的样本和普通的样本两个子集;最后,再使用两个子集的数据对模型进行交替训练,过程中对易使得模型过拟合的子集采用更强有力的抗过拟合策略.通过在不同的数据集上对多种深度模型进行的一系列实验,验证了该方法在典型的分类任务和细粒度分类任务中的效果. 展开更多
关键词 深度神经网络 泛化性 正则化 权重衰减
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瞬变电磁法低阻薄层反演 被引量：3
19
作者 郭睿 武欣 +1 位作者 肖攀 方广有 《物探与化探》 CAS CSCD 2017年第4期753-757,共5页
瞬变电磁反演方法对瞬变电磁数据解释有极其重要的作用。在实际工程中,由于地下低阻薄层响应较弱,现有的反演方法很难将其分辨出来。文中基于正则化反演理论,提出了一种新的模型约束加权方法,对地层的光滑度施加了周期性大幅变化的权值... 瞬变电磁反演方法对瞬变电磁数据解释有极其重要的作用。在实际工程中,由于地下低阻薄层响应较弱,现有的反演方法很难将其分辨出来。文中基于正则化反演理论,提出了一种新的模型约束加权方法,对地层的光滑度施加了周期性大幅变化的权值,通过两次迭代可自适应的反演出低阻薄层区。小权值使模型对电性参数的大尺度变化有较高的敏感性,便于筛选出异常薄层;同时,与小权值交错分布的大权值能尽量保证反演曲线的连续性,降低反演的多解性。通过仿真验证,该方法对低阻薄层区的分辨能力比传统算法更高,对较厚区域低阻区的分辨能力与传统方法类似。该方法迭代稳定,不依赖地层先验信息,具有很高的工程实践性。 展开更多
关键词 瞬变电磁 反演 正则化 加权 低阻薄层
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基于加权最小二乘滤波的视频序列超分辨率重建 被引量：3
20
作者 韩玉兵 束锋 吴乐南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期120-123,共4页
该文构建了一种视频序列超分辨率重建框架,在此框架下,首先讨论基于正则化处理的单帧图像上行插值和反卷积,然后在详细研究运动补偿矩阵和权值矩阵的构成及其性质的基础上,提出基于加权最小二乘滤波的帧间数据融合算法。实验表明该算法... 该文构建了一种视频序列超分辨率重建框架,在此框架下,首先讨论基于正则化处理的单帧图像上行插值和反卷积,然后在详细研究运动补偿矩阵和权值矩阵的构成及其性质的基础上,提出基于加权最小二乘滤波的帧间数据融合算法。实验表明该算法的重建结果相当有效,具有一定的自适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 视频处理 超分辨率重建 运动补偿 TIKHONOV正则化 加权最小二乘 共扼梯度算法
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