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FIRST ORDER QUASILINEAR EQUATIONS IN SEVERAL INDEPENDENT VARIABLES WITH SINGULAR INITIAL DATA L^p(P<∞)
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作者 赵会江 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 1996年第3期308-320,共13页
We study the existence problem for the equations of first order quasilinearequations in several inpendent variables with singular initial data Lp(P<∞). We the convergence of the Lp(P<∞) bounded approximating s... We study the existence problem for the equations of first order quasilinearequations in several inpendent variables with singular initial data Lp(P<∞). We the convergence of the Lp(P<∞) bounded approximating sequences generatedby the method of vanishing viscosity. The uniqueness of the generalized solutions whichcan be obtained by the method of vanishing viscosity is also obtained. 展开更多
关键词 singular initial data quasilinear equations global weak solutions
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Asymptotical Behaviors for Neumann Boundary Problem with Singular Data
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作者 Tao ZHANG Chun Qin ZHOU 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2019年第4期463-480,共18页
In this paper, we will analyze the blow-up behaviors for solutions to the Laplacian equation with exponential Neumann boundary condition. In particular, the boundary value is with a kind of singular data. We show a Br... In this paper, we will analyze the blow-up behaviors for solutions to the Laplacian equation with exponential Neumann boundary condition. In particular, the boundary value is with a kind of singular data. We show a Brezis–Merle type concentration-compactness theorem, calculate the blow up value at the blow-up point, and give a point-wise estimate for the profile of the solution sequence at the blow-up point. 展开更多
关键词 EXPONENTIAL NEUMANN BOUNDARY condition singular data BLOW up analysis profile of the solution sequence
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ON THE CAUCHY PROBLEM OF THEKURAMOTO-SIVASHINSKY EQUATION WITH SINGULAR INITIAL DATA
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作者 赵会江 柳再华 陈世平 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 1998年第1期25-34,共10页
In this paper, it is considered that the global existence, uniqueness and regularity results for the Cauchy problem of the well-known Kuramoto-Sivashinsky equation [GRAPHICS] only under the condition u(0)(x) is an ele... In this paper, it is considered that the global existence, uniqueness and regularity results for the Cauchy problem of the well-known Kuramoto-Sivashinsky equation [GRAPHICS] only under the condition u(0)(x) is an element of L-2(R-N, R-n). Where u(t, x) = (u(1)(t, x), ..., u(n)(t, x))(T) is the unknown vector-valued function. Results show that for N < 6,.u(0)(x) is an element of L-2(R-N, R-n), the above Cauchy problem admits a unique global solution u(t, x) which belongs to C-infinity,C-infinity(R-N x (0, infinity)). 展开更多
关键词 Kuramoto-Sivashinsky equation singular initial data Sobolev imbedding theorem
全文增补中
Improved interpolation method based on singular spectrum analysis iteration and its application to missing data recovery
4
作者 王辉赞 张韧 +2 位作者 刘巍 王桂华 金宝刚 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2008年第10期1351-1361,共11页
A novel interval quartering algorithm (IQA) is proposed to overcome insufficiency of the conventional singular spectrum analysis (SSA) iterative interpolation for selecting parameters including the number of the p... A novel interval quartering algorithm (IQA) is proposed to overcome insufficiency of the conventional singular spectrum analysis (SSA) iterative interpolation for selecting parameters including the number of the principal components and the embedding dimension. Based on the improved SSA iterative interpolation, interpolated test and comparative analysis are carried out to the outgoing longwave radiation daily data. The results show that IQA can find globally optimal parameters to the error curve with local oscillation, and has advantage of fast computing speed. The improved interpolation method is effective in the interpolation of missing data. 展开更多
关键词 singular spectrum analysis outgoing longwave radiation interpolation of missing data interval quartering algorithm
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融合相似度与随机森林的数据挖掘算法改进 被引量:1
5
作者 孙宝刚 何国斌 《计算机仿真》 2025年第1期362-366,共5页
为了避免噪声数据干扰数据挖掘效果,提高数据挖掘的精度和质量,提出融合相似度与随机森林的数据挖掘算法。采用奇异值分解算法分解数据矩阵,获得一系列奇异值,同时引入中位数绝对偏差法在上述奇异值中选取较大的奇异值,利用这些奇异值... 为了避免噪声数据干扰数据挖掘效果,提高数据挖掘的精度和质量,提出融合相似度与随机森林的数据挖掘算法。采用奇异值分解算法分解数据矩阵,获得一系列奇异值,同时引入中位数绝对偏差法在上述奇异值中选取较大的奇异值,利用这些奇异值展开重构,得到去噪后的数据;计算去噪后数据的样本熵,将其作为数据特征,结合P值和特征相似度对数据特征展开筛选,剔除冗余特征,选取最优数据特征;建立极限随机森林,将数据特征输入极限随机森林中,实现数据挖掘。实验结果表明,所提算法在数据挖掘过程中具有较高的查全率、F-measure指标以及AUC值,表明所提算法具有良好的数据挖掘性能。 展开更多
关键词 数据相似度 奇异值分解算法 中位数绝对偏差法 极限随机森林 数据挖掘
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石油行业图像数据高效安全传输方法 被引量:1
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作者 汤明 邹露 +3 位作者 何世明 谢玉森 周越淼 陈春钱 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第2期172-182,I0004-I0006,共14页
为解决石油行业大数据高效安全传输难题,将图像转化为三通道矩阵数据并对矩阵进行奇异值分解,综合考虑Laplace算子、灰度方差函数、离散余弦变换系数、图像相关系数、熵函数、图像结构相似度和图像信噪比等7个评价因素,利用熵权逼近理... 为解决石油行业大数据高效安全传输难题,将图像转化为三通道矩阵数据并对矩阵进行奇异值分解,综合考虑Laplace算子、灰度方差函数、离散余弦变换系数、图像相关系数、熵函数、图像结构相似度和图像信噪比等7个评价因素,利用熵权逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法对分解后的奇异值进行优选,在确保数据真实性的前提下用少量奇异值表征原始图像,进行图像压缩,降低数据大小,提高传输效率;提出多通道猫脸分割加密方法,分别对每个颜色通道的图像进行随机分割、随机加密和随机排序,解决了传统猫脸加密算法颜色通道线性相关度高,整体置乱度低的问题.结果表明:改进奇异值压缩技术在保证图像清晰的情况下仅利用15%的奇异值数据完成对图像的压缩,最大图像压缩比可达4.43,平均压缩后所占用的存储空间仅为原空间的26.29%,数据传输控制协议通信平均传输效率提高86.39%.在加密图像达到0相关的前提下,多通道猫脸分割加密算法加密图像在像素点处三通道颜色值完全不同,新方法颜色通道相关系数分别为0.20、0.22和0.25,对比传统猫脸加密方法,分别降低0.78、0.75和0.71.新方法加密效果好、难破解,可为石油行业数字化转型提供理论和技术支撑. 展开更多
关键词 石油天然气工业 图像数据 改进奇异值压缩 猫脸变换 熵权TOPSIS法 传输控制协议 数据安全
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基于奇异值分解的灰色交互作用关联分析模型及其应用
7
作者 吴鸿华 胡阿芹 +1 位作者 韩雪 李雅芳 《控制与决策》 北大核心 2025年第8期2450-2458,共9页
针对传统灰色关联分析模型无法测度因素间交互作用且未考虑数据噪声的问题,基于奇异值分解提出灰色交互作用关联分析模型.首先,通过引入交互作用矩阵,利用奇异值分解方法,结合贡献率准则来确定关键奇异值;然后,构建单一因素和交互作用... 针对传统灰色关联分析模型无法测度因素间交互作用且未考虑数据噪声的问题,基于奇异值分解提出灰色交互作用关联分析模型.首先,通过引入交互作用矩阵,利用奇异值分解方法,结合贡献率准则来确定关键奇异值;然后,构建单一因素和交互作用的灰色关联系数,并最终得到单一因素和考虑交互作用的灰色关联度,所提出模型能够满足规范性、对称性、数乘变换不变性等性质,并克服对象排列顺序对于关联度的影响;最后,将所提出模型应用于黄河流域碳排放单一因素和交互作用驱动因素分析,识别出关键影响因子,通过实例分析结果表明所提出模型的合理性和有效性.稳定性和置换检验分析进一步验证了所提出模型的稳健性. 展开更多
关键词 灰色关联分析 交互作用 奇异值分解 面板数据 数据噪声
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基于改进聚类分析算法的电商奇异数据识别及剔除方法
8
作者 梁妮 《微型电脑应用》 2025年第11期104-108,共5页
针对电商奇异数据识别和剔除存在的识别精度低、剔除数据个数不准确的问题,研究一种基于改进聚类分析算法的电商奇异数据识别及剔除方法。在模糊C均值(FCM)聚类算法基础上引入可衡量随机事件不确定性信息熵,形成信息熵改进FCM聚类算法,... 针对电商奇异数据识别和剔除存在的识别精度低、剔除数据个数不准确的问题,研究一种基于改进聚类分析算法的电商奇异数据识别及剔除方法。在模糊C均值(FCM)聚类算法基础上引入可衡量随机事件不确定性信息熵,形成信息熵改进FCM聚类算法,减少对原始聚类中心以及固定样本依赖性,实现电商奇异数据精准分类识别。依据识别出的奇异数据信号的瞬时特征,采用基于最小航道的电商奇异数据剔除方法,依据识别到的电商奇异数据的荷载—时间历程,设置合理的航道宽度,将所有经过该航道而未遭遇反向拦截的波峰和波谷数据作为电商奇异数据信号进行剔除。实验结果表明,改进FCM聚类算法较传统FCM聚类算法具有更好的奇异数据聚类效果,迭代次数设置在6次时,其识别200个数据的识别精度达到了96.8%,并且剔除奇异数据的误差数仅为2个,说明所提出的方法具备了较好的识别和剔除效果。 展开更多
关键词 电商数据 奇异数据 FCM聚类算法 信息熵 最小航道法 数据识别及剔除
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基坑开挖地表沉降监测数据奇异值挖掘方法 被引量:1
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作者 李鹏飞 杨志先 +3 位作者 周巾森 裴建良 李洪涛 刘怀忠 《水利水电快报》 2025年第3期76-83,共8页
为了对基坑开挖地表沉降监测数据空间序列和时间序列中的奇异值进行挖掘,分别提出了地表沉降偏态分布模型回归分析法和移动线性回归分析法,并以河南省西霞院水利枢纽输水及灌区工程的穿沁隧洞盾构始发井基坑为例,对其地表沉降监测进行... 为了对基坑开挖地表沉降监测数据空间序列和时间序列中的奇异值进行挖掘,分别提出了地表沉降偏态分布模型回归分析法和移动线性回归分析法,并以河南省西霞院水利枢纽输水及灌区工程的穿沁隧洞盾构始发井基坑为例,对其地表沉降监测进行了奇异值挖掘、沉降规律分析。研究结果表明:提出的回归分析法能够有效辨识地表沉降空间和时间序列监测数据的总体变化趋势线;以监测数据残差大于标准差为判据,能够有效判别出序列数据中的奇异值,且能同时起到滤波降噪的作用。剔除监测数据奇异值以后,工程案例基坑地表沉降监测数据呈现出随基坑间距先增后减、随时间逐渐增大的规律,并且受盾构始发端前地基加固的影响,基坑周边最大地表沉降呈现出西大东小的整体变形规律。该方法有利于科学合理地分析基坑开挖地表沉降监测数据。 展开更多
关键词 地表沉降 监测数据 奇异值 数据挖掘 回归分析 西霞院水利枢纽
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改进自适应容积卡尔曼在温室数据鲁棒融合中的研究
10
作者 沈家豪 李正权 邢松 《传感技术学报》 北大核心 2025年第10期1775-1783,共9页
针对温室传感器采集精度低、易受时变噪声干扰等问题,提出一种基于改进自适应CKF的温室数据鲁棒融合算法。首先,使用奇异值分解代替标准CKF中的Cholesky分解;其次,构造自适应因子对协方差矩阵进行迭代修正;再次,结合温室观测模型简化容... 针对温室传感器采集精度低、易受时变噪声干扰等问题,提出一种基于改进自适应CKF的温室数据鲁棒融合算法。首先,使用奇异值分解代替标准CKF中的Cholesky分解;其次,构造自适应因子对协方差矩阵进行迭代修正;再次,结合温室观测模型简化容积变换过程,在保证融合性能前提下减少计算量;最后,针对时变噪声干扰,引入改进Sage-Husa算法与滑动残差窗口因子对噪声协方差阵进行双重自适应调节。选取温度作为观测量进行实测与仿真,实测数据采集器主要由STM32F103C6T6微处理器与各传感器模块组成。将传统CKF、UKF和所提算法进行融合对比实验,结果表明,所提算法具有更高融合精度与更强融合鲁棒性,具有潜在实际参考价值。 展开更多
关键词 数据融合 自适应容积卡尔曼 奇异值分解 Sage-Husa算法 温室
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引入集群效应的跨领域推荐新方法
11
作者 翟浩然 张三国 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期153-158,共6页
近年来,推荐系统在网络平台上得到了广泛的应用,它可以从巨量的数据中提取有用的信息,并根据用户的喜好向用户推荐合适的项目。基于此,提出一种利用相似用户对不同项目的评分数据作为源域对目标域的跨领域推荐表现方法,在研究的目标域... 近年来,推荐系统在网络平台上得到了广泛的应用,它可以从巨量的数据中提取有用的信息,并根据用户的喜好向用户推荐合适的项目。基于此,提出一种利用相似用户对不同项目的评分数据作为源域对目标域的跨领域推荐表现方法,在研究的目标域中引入项目集群效应,提取与某个项目相关的具有相似特征的信息。该方法可有效解决数据稀疏性的问题,由于目标域的稀疏性,目标域的测试集中多数项目是拥有很少评分的,它们的信息难以从训练集中获得。所提模型的一个优点是,能够通过基于每个用户对项目的评分和缺失情况相关的变量的聚类,将来自缺失机制和特定项目集群特征的信息结合起来。MovieLens数据分析表明,与现有推荐方法和跨领域推荐方法相比,所提出的引入集群效应跨领域推荐新方法在预测精度上有着有效的提升。 展开更多
关键词 跨领域推荐 奇异值分解算法 集群效应 数据稀疏性
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智能电网计量数据的奇异值分解优化研究
12
作者 李喜文 王敬义 白珍 《电气自动化》 2025年第4期107-110,共4页
针对智能电网中计量数据量大的问题,提出了一种基于奇异值分解的优化数据压缩方法。通过构建优化框架,结合进化算法确定奇异值的最优删减数量,实现了数据压缩与精度之间的平衡。以电力市场数据为测试集,验证了所提方法的性能。结果表明... 针对智能电网中计量数据量大的问题,提出了一种基于奇异值分解的优化数据压缩方法。通过构建优化框架,结合进化算法确定奇异值的最优删减数量,实现了数据压缩与精度之间的平衡。以电力市场数据为测试集,验证了所提方法的性能。结果表明,所提方法在数据集上实现了77.93%的冗余数据压缩,压缩比达到4.532 3,同时重构数据的均方误差仅为0.915 2。该方法能够有效减少数据传输和存储需求,并在保持较高数据精度的同时显著提高了压缩效率。相比传统压缩方法,所提方法提升了算法性能和适用性,为智能电网高效数据管理提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 奇异值分解 数据压缩 智能电网 进化算法 计量数据优化
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基于多尺度主导成分分析与混合数据驱动模型的短期风电功率预测
13
作者 范晨亮 尚浩 +1 位作者 闯喜宏 付文龙 《山东电力技术》 2025年第11期100-107,共8页
风电功率预测在风能利用和风电场运行中具有重要意义,其中短期预测对于实时控制和供电稳定性至关重要。为此,文中提出一种基于多尺度主导成分分析与混合数据驱动模型的短期风电功率预测方法。首先,采用变分模态分解(variational mode de... 风电功率预测在风能利用和风电场运行中具有重要意义,其中短期预测对于实时控制和供电稳定性至关重要。为此,文中提出一种基于多尺度主导成分分析与混合数据驱动模型的短期风电功率预测方法。首先,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对原始风电功率数据进行多尺度分解,以捕捉不同频率特征。然后,基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)提取主导成分,进一步揭示数据中的潜在结构和关键模式。进而,融合时序卷积网络(temporal convolutional network,TCN)与共享权重长短期记忆网络(shared weight long short-term memory,SWLSTM),构建混合数据驱动模型对提取的模态序列进行预测。最后,累加各模态预测值得到最终预测结果。实验中所提方法取得了较好的预测效果,其性能指标平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和决定系数分别为0.415 MW、0.550 MW、3.968%和0.998,能够满足短期风电功率预测的性能需求。 展开更多
关键词 风电功率预测 多尺度主导成分分析 奇异谱分析 混合数据驱动模型
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基于奇异谱分析的桥梁GNSS监测数据处理
14
作者 曹小明 何森 《测绘与空间地理信息》 2025年第8期133-136,141,共5页
为了深入研究桥梁在复杂外部条件与内部振动共同作用下的变形特性,本文引入奇异谱分析(SSA)方法识别并提取出监测数据中的变形动态与周期性特征,针对桥梁索塔的实际变形数据,开展了SSA与小波分析法的对比研究。研究结果表明,桥梁在N、E... 为了深入研究桥梁在复杂外部条件与内部振动共同作用下的变形特性,本文引入奇异谱分析(SSA)方法识别并提取出监测数据中的变形动态与周期性特征,针对桥梁索塔的实际变形数据,开展了SSA与小波分析法的对比研究。研究结果表明,桥梁在N、E、U 3个方向上均存在显著的周期性和趋势性变形特征,但这些特征因受日照、温度变化、风力等日常环境因素的影响而表现出一定的不稳定性。此外,相较于小波分析,SSA具有更高的稳定性和准确性,为桥梁变形趋势的可靠分析奠定了坚实基础。根据主分量RC重构序列得知,索塔在各方向具有优异的变形恢复能力,表明了其结构的稳定性和安全性。 展开更多
关键词 奇异谱分析 小波分析 桥梁监测 GNSS数据去噪 周期性特征
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基于大数据的智慧图书馆图书推荐算法研究
15
作者 何宏达 《图书情报研究》 2025年第1期117-123,共7页
[目的/意义]为提高大数据时代下智慧图书馆管理效率及图书推荐准确度,在研究数据挖掘、特征提取、用户兴趣模型的基础上,设计了一种智能图书馆服务平台。[方法/过程]根据图书信息、用户信息和阅读信息,采用大数据分布式处理技术对数据... [目的/意义]为提高大数据时代下智慧图书馆管理效率及图书推荐准确度,在研究数据挖掘、特征提取、用户兴趣模型的基础上,设计了一种智能图书馆服务平台。[方法/过程]根据图书信息、用户信息和阅读信息,采用大数据分布式处理技术对数据进行识别和挖掘,实现基于用户兴趣的阅读推荐。在仿真环节,通过比较不同方法的推荐准确率和时间复杂度,将所提方法与VSM、LSI、CART进行了比较与分析。[结果/结论]结果表明,所提方法推荐结果更符合用户不同推荐个数需求,且随着推荐个数增加,所提方法性能提升越明显。当用户需求推荐个数为8时,所提方法满意度可达56.13%,高于LSI方法的51.98%和CART方法的52.03%;VSM方法满意度最低,仅为41.25%。时间复杂度对比结果表明,当用户推荐图书数量为4时,所提方法时间复杂度为1.95s,较VSM方法相比减少47.1%。实验结果验证了所提方法的有效性和适用性,可为智慧图书馆服务质量提升提供一定借鉴作用,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 智慧图书馆 数据挖掘 智能推荐 特征提取 奇异值分解 基于内容的推荐 协同过滤
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基于孪生神经网络的发电系统异常数据捕获方法
16
作者 刘志江 陈自雨 +2 位作者 肖明 张明山 张金喆 《微型电脑应用》 2025年第9期166-169,共4页
发电系统数据传输过程中产生的冗余和噪声干扰容易影响发电系统异常数据捕获,从而降低系统运行性能、负载情况和电网稳定性。为了提高发电系统运行效果,提出基于孪生神经网络的发电系统异常数据捕获方法。赋予电力输出数据知识权重,通... 发电系统数据传输过程中产生的冗余和噪声干扰容易影响发电系统异常数据捕获,从而降低系统运行性能、负载情况和电网稳定性。为了提高发电系统运行效果,提出基于孪生神经网络的发电系统异常数据捕获方法。赋予电力输出数据知识权重,通过目标函数剔除电力输出冗余数据。利用奇异值分解算法抽取电力输出数据的奇异值列向量,结合软阈值消噪方法降噪电力输出数据。使用孪生神经网络映射电力数据和电力异常数据,计算电力输出数据损耗有效值,实现电力异常数据捕获。实验结果表明,所提方法能够将噪声幅值降低至(-5 dB,5 dB),捕获准确率为93.7%,捕获耗时为8.6 ms。由此证明,所提方法可以确保发电系统稳定运行。 展开更多
关键词 发电系统 目标函数 奇异值分解算法 孪生神经网络 电力输出数据
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基于无人机遥感技术的土地利用面积精准测量研究 被引量:2
17
作者 张李平 《河北北方学院学报(自然科学版)》 2024年第1期14-18,23,共6页
目的为了提升土地利用面积测量精度,提出基于无人机遥感技术的土地利用面积精准测量方法。方法预处理无人机遥感影像,计算影响匹配色差的调整参数,并通过样本集标准误差计算残余误差,筛查获取奇点数据。在此基础上,建立矢量图层,解译遥... 目的为了提升土地利用面积测量精度,提出基于无人机遥感技术的土地利用面积精准测量方法。方法预处理无人机遥感影像,计算影响匹配色差的调整参数,并通过样本集标准误差计算残余误差,筛查获取奇点数据。在此基础上,建立矢量图层,解译遥感信息并判定地类特征,获取不同地物类别属性信息,根据地物类别属性信息设计平面土地与曲面土地面积精准测量方法,实现土地利用面积精准测量。结果实验结果表明,当拍摄高度不超过200 m时,无人机遥感技术测量精度均高于96%。结论这种方法能够提升土地利用面积测量精度,实际应用效果好。 展开更多
关键词 无人机遥感技术 精准测量 奇点数据 地物类别属性信息
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基于改进SVT的电力负荷数据恢复算法 被引量:1
18
作者 成达 熊素琴 +2 位作者 马力 唐求 闫森 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期174-180,共7页
针对传统奇异值阈值(Singular Value Thresholding,SVT)数据恢复算法在对电力负荷数据恢复中忽视数据先验信息以及大规模数据计算效率低等问题,提出一种基于相空间重构与自适应变步长的改进SVT的数据恢复算法.为解决传统SVT容易忽视数... 针对传统奇异值阈值(Singular Value Thresholding,SVT)数据恢复算法在对电力负荷数据恢复中忽视数据先验信息以及大规模数据计算效率低等问题,提出一种基于相空间重构与自适应变步长的改进SVT的数据恢复算法.为解决传统SVT容易忽视数据先验信息的问题,引入相空间重构算法将原始缺失数据映射到高维空间,利用数据间的关联性和结构特征,为后续数据恢复算法提供先验知识;结合对数与Sigmoid函数构建变步长基础函数,并利用等比项提高前期步长,构建自适应变步长SVT算法,克服传统SVT在大规模数据情况下计算效率低的问题.结合多项公用电力负荷数据集及多种常用电力负荷数据恢复算法进行对比实验分析,结果表明,改进SVT算法可获得更好的数据恢复效果,收敛速度、精度以及稳定性得到提升,具有较强的工程实用性. 展开更多
关键词 电力负荷数据 数据处理 奇异值阈值 相空间方法 自适应变步长
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生成式人工智能的扩展风险与社会规制——基于ChatGPT社会效应的探讨 被引量:14
19
作者 杜娟 《东北师大学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第2期127-133,共7页
生成式人工智能作为人工智能领域的新技术范式,高频迭代进化并拓展出功能强大的大语言模型ChatGPT,这无疑突显了人工智能技术的卓越性,但由此也引发了关于人工智能经济奇点、政治奇点、社会奇点等社会治理风险的深度思考。因此,如何在... 生成式人工智能作为人工智能领域的新技术范式,高频迭代进化并拓展出功能强大的大语言模型ChatGPT,这无疑突显了人工智能技术的卓越性,但由此也引发了关于人工智能经济奇点、政治奇点、社会奇点等社会治理风险的深度思考。因此,如何在人工智能技术逻辑中深入理解人工智能时代风险的成因、特质和趋势,并为应对这些风险提供坚实的理论基础、治理思维和实践策略,已成为当今社会迫切需要解决的问题。在我们看来,面对如ChatGPT等生成式人工智能扩展的风险,我们只有深化数据安全的意识,形成认知风险边界的能力,才能真正从社会发展角度规制技术产生的社会风险。 展开更多
关键词 生成式人工智能 风险扩展 技术逻辑 数据安全 奇点风险
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基于奇异值阈值理论的电力营销数据在线清洗方法 被引量:2
20
作者 马红明 马浩 +3 位作者 杨迪 吴宏波 刘家丞 李骥 《电测与仪表》 北大核心 2024年第9期120-126,共7页
能源互联网架构下,电力营销大数据是支撑智能电网众多高级应用的关键基础,数据清洗对于电力营销大数据更是极为重要。然而,数据缺失问题会不可避免地出现在实际电网运行环节中,严重影响数据的分析和使用。针对上述问题,文章以Spark大数... 能源互联网架构下,电力营销大数据是支撑智能电网众多高级应用的关键基础,数据清洗对于电力营销大数据更是极为重要。然而,数据缺失问题会不可避免地出现在实际电网运行环节中,严重影响数据的分析和使用。针对上述问题,文章以Spark大数据在线处理平台为基础,提出了融合相似用户聚类和奇异值阈值理论的在线数据清洗框架和方法。借助奇异值分解,证明了电力营销数据具有近似低秩特性。以此为基础,考虑电力用户的用电差异,提出了一种融合改进K最近邻算法和奇异值阈值理论的在线数据清洗框架和方法。同时,针对奇异值阈值模型计算缓慢问题,提出采用滑动时间窗在线修复策略,加快修复速度,提升修复精度。最后,通过河北省某电力营销数据验证了所提算法的有效性,实验结果显示该在线修复算法能够更快速、高效地修复大规模电力营销缺省数据。 展开更多
关键词 数据清洗 电力营销数据 缺省数据恢复 奇异值阈值算法
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