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基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型 被引量：4
1
作者 陈蜀喆 王子威 龚彪 《中国航海》 北大核心 2025年第1期124-131,共8页
随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键。针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识。首先通过固定滑动窗口... 随着无人船自主航行技术的发展,如何辨识船舶避碰行为成为其自主决策的关键。针对现有船舶轨迹辨识算法效率不高且存在误判等问题,提出一种基于滑动窗口算法的船舶避碰转向点数据挖掘模型,对船舶转向点进行辨识。首先通过固定滑动窗口判断船舶自动识别系统数据中相邻时刻点航向的变化特征;然后通过计算相邻时刻轨迹点的斜率变化进行验证,并标记窗口中航向变化的最早转向点;最后通过可变滑动窗口维护轨迹变化过程中航向变化及误差参数,判断该转向点是否为避碰转向点,并将模型与道格拉斯-普克算法进行试验对比。结果表明,该模型可以有效辨识船舶转向是否为避碰行为,并能解决道格拉斯-普克算法因数据波动而对转向点判断失误的问题,可以提取船舶避碰过程中的最早转向点,辅助船舶进行避碰决策。该研究成果可被用于智能避碰决策系统的研发,以保障船舶航行安全。 展开更多
关键词 船舶 避碰 转向点 滑动窗口 数据挖掘
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基于局部线性嵌入的滑动窗口故障检测方法 被引量：1
2
作者 冯立伟 艾浩 +1 位作者 孟天祥 李元 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期148-151,共4页
针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小... 针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小化,获得新样本的权重矩阵,解决了传统LLE方法没有投影矩阵、新样本无法投影的困难。采用加权平均距离平方和D^(2)作为统计量避免了数据不符合统计量T^(2)要求高斯分布的前提条件,从而发生故障的漏报。最后,通过引入滑动窗口,放大故障的偏移幅值,显著提高了D^(2)的检测效果。CSTR的实验结果表明,所提方法与主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和LLE相比,检测效果更加出色,可作为故障检测领域的有效方法。 展开更多
关键词 故障检测 局部线性嵌入 连续搅拌反应器过程 滑动窗口
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基于级联森林的水泥熟料f-CaO含量预测 被引量：1
3
作者 李小青 张海博 +3 位作者 龚先政 邓全亮 马忠诚 叶家元 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第3期250-257,共8页
在水泥熟料性能的控制和优化中,需要及时有效地检测水泥熟料f-CaO含量。目前,水泥厂多采用人工取样和实验室检测的方法来检测熟料中的f-CaO含量,测量结果有很大的滞后性。针对水泥熟料f-CaO含量检测结果滞后的问题,基于水泥熟料生产数据... 在水泥熟料性能的控制和优化中,需要及时有效地检测水泥熟料f-CaO含量。目前,水泥厂多采用人工取样和实验室检测的方法来检测熟料中的f-CaO含量,测量结果有很大的滞后性。针对水泥熟料f-CaO含量检测结果滞后的问题,基于水泥熟料生产数据,利用级联森林算法建立了预测模型。首先,通过对水泥熟料生产工艺和f-CaO产生原因机理进行分析,选择了模型的14个输入变量,如生料喂料量、分解炉出口温度、回转窑电流等。其次,采用滑动时间窗口方法构建时间序列,使模型输入包含更多的时序信息。最后,将提出的预测方法与3种传统机器学习模型进行对比。结果表明:该方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为水泥熟料生产过程中的f-CaO含量预测提供了一种新的解决方案,对于水泥生产过程的控制和优化具有重要意义。 展开更多
关键词 水泥熟料 质量指标 f-CaO含量预测 时间窗口 机器学习 级联森林
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基于滑动窗与GM模型的轨道不平顺鲁棒性评估
4
作者 王英杰 郑志强 +1 位作者 时瑾 肖军华 《铁道工程学报》 北大核心 2025年第7期32-37,共6页
研究目的:为精确预测轨道质量状态,本文在非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测模型基础上,提出一种基于滑动窗法改进的灰色预测模型,通过滑动窗依次计算TQI预测结果。选取某有砟铁路实测TQI数据对本文模型进行验证,并与既有模型... 研究目的:为精确预测轨道质量状态,本文在非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测模型基础上,提出一种基于滑动窗法改进的灰色预测模型,通过滑动窗依次计算TQI预测结果。选取某有砟铁路实测TQI数据对本文模型进行验证,并与既有模型的预测精度进行对比。研究结论:(1)滑动窗法改进模型使用距离预测点较近的历史数据预测下一时刻轨道不平顺,克服了预测过程中较远历史数据对预测结果的影响;(2)对于区段一和区段二,滑动窗法改进模型的预测平均相对误差分别为1.61%和4.32%,预测精度较既有模型有所提升;(3)通过异常幅度、异常数据量评价发现,滑动窗法改进模型预测结果的MAE和MRE指标变化不大,表明模型具有较强的鲁棒性;(4)本文研究成果对了解轨道质量状态发展规律、指导养护维修作业具有重要意义。 展开更多
关键词 轨道不平顺 灰色模型 滑动窗 预测 鲁棒性
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基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别
5
作者 王晓丹 王鹏 +2 位作者 宋亚飞 向前 李京泰 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期349-359,共11页
针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为... 针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为双向序列;构建BiTCN逐层提取HRRP的双向深层时序特征,并将双向时序特征采用加性策略融合;利用更加稳健的融合特征实现对弹道中段目标的识别,并使用Adam算法优化AF-BiTCN的收敛速度和稳定性。实验结果表明:所提的基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别方法较堆叠选择长短期记忆网络(SLSTM)、堆叠门控循环单元(SGRU)等6种时序方法具有更高的准确率和更快的识别速度,在测试集上达到了96.60%的准确率,并且在噪声数据集上表现出更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 双向时间卷积神经网络 弹道目标识别 特征融合 高分辨距离像 滑窗算法
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基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别
6
作者 刘昕 熊文婷 +3 位作者 孔华 李德 于子涵 李忠伟 《石油机械》 北大核心 2025年第9期10-19,共10页
准确识别井下振动模式可针对具体异常类型采取相应的解决方案。为此,提出一种基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别方法。该模型包括滑动窗口层、特征提取层以及分类识别层。根据预处理后的井下振动数据方差特征设置动态窗口,得到不同长... 准确识别井下振动模式可针对具体异常类型采取相应的解决方案。为此,提出一种基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别方法。该模型包括滑动窗口层、特征提取层以及分类识别层。根据预处理后的井下振动数据方差特征设置动态窗口,得到不同长度的窗口;在特征提取层,对窗口内样本利用经验模态分解得到能表征样本振动模式的特征,并经过PCA算法降维处理;然后,输入到LSTM神经网络中学习时序依赖关系,利用注意力机制对特征分配权重,进而根据加权后的特征预测其振动模式。试验结果表明,该模型能捕捉样本的关键特征,精准挖掘井下振动模式内在的规律,识别精度达95.53%。研究结论为优化钻井参数和作业流程提供了重要决策依据。 展开更多
关键词 井下振动模式识别 振动数据 滑动窗口 经验模态分解 注意力机制
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基于振动数据驱动的深小孔退钻时机识别方法
7
作者 梁杰 范文浩 高琳 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1367-1377,共11页
在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实... 在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实验平台及信号采集设备,进行了恒进给钻削实验并采集得到了断裂信号;然后,通过小波变换揭示了断裂信号的时频变化特征,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)实现了对特征信号的重构目的;接着,将模糊熵特征评价指标与滑动窗口重叠采样进行了结合,计算并分析了模糊熵随钻削深度的变化趋势;最后,采用实验验证了不同切削参数和退钻模式下识别方法的有效性。研究结果表明:在正常钻削工况下,工件与主轴处高频振动信号的模糊熵值分别稳定于0.01和0.0015阈值线以下,当钻头进入断裂临界状态时,两测点的模糊熵值均呈现持续上升趋势,并最终超出阈值线;以钻削过程模糊熵标准差最小为优化目标,得到了两种退钻模式下的最优切削参数,相较于传统依赖经验的固定深度啄钻方法,优化后的两种切削参数在效率上分别提高了41.8%和36.7%。振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法能有效识别不同退钻模式和切削参数下的退钻时机,且其识别准确性不受测量位置影响,具有较好的鲁棒性。优化后的切削参数为螺栓保险丝孔高效率加工提供了参考依据。 展开更多
关键词 数据驱动 钻削 最大重叠离散小波变换 滑动窗口 模糊熵 全因子实验设计
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基于散射角的雷达虚警点云滑窗消除方法研究
8
作者 李洋 孙阿祥 +3 位作者 申文杰 林赟 杜磊 王彦平 《信号处理》 北大核心 2025年第7期1178-1189,共12页
随着自动驾驶技术的快速发展,4D毫米波雷达因其全天候适应性和抗干扰能力,成为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的关键传感器。然而在隧道等封闭环境中,多径效应引发的虚警点云严重影响了雷达SLAM系统... 随着自动驾驶技术的快速发展,4D毫米波雷达因其全天候适应性和抗干扰能力,成为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的关键传感器。然而在隧道等封闭环境中,多径效应引发的虚警点云严重影响了雷达SLAM系统的定位精度与建图效果。针对这一问题,本文基于对隧道中的毫米波雷达点云数据特性和散射角特征的规律分析提出了一种全新的滑窗动态滤波算法。该方法结合了点云的空间统计特性与邻域密度检测方法剔除离群噪声点云,利用雷达点云粗配准获得先验估计位姿,结合雷达点云俯仰向和方位向的三维散射角特征,实现对真实目标点云数据的区分和聚类。随后使用随机采样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)拟合隧道墙壁平面并构建隧道墙面模型。通过引入动态滑窗更新策略,利用拟合的隧道墙面模型与先验估计位姿实时更新当前姿态节点到墙面边界距离阈值,使用距离阈值进一步消除隧道空间以外的虚警点云和噪声点云,并在因子图优化框架下完成全局位姿修正与局部地图更新。本研究在真实的隧道环境中采集多个不同场景的数据进行实验验证,实验结果证明本研究提出的方法在有效降低虚警点云干扰的同时,显著提高了定位精度和建图质量,且能在复杂环境中保持较高的稳定性。本研究为提高4D毫米波雷达SLAM在封闭环境中的鲁棒性提供了新的技术思路和实现路径。 展开更多
关键词 4D毫米波雷达 同步定位与地图构建 虚警点云滑窗消除 隧道监测
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基于节点动态时序的空间耦合LDPC码滑窗译码
9
作者 周华 徐辰辰 李子杰 《电讯技术》 北大核心 2025年第8期1315-1322,共8页
为提升基于原模图构造的空间耦合低密度奇偶校验(Spatially-Coupled Low-Density Parity-Check,SC-LDPC)码滑窗译码(Sliding Window Decoding,SWD)算法译码性能,提出了残差滑窗译码(Residual SWD,RSWD)算法,通过动态选择可靠度最低(残... 为提升基于原模图构造的空间耦合低密度奇偶校验(Spatially-Coupled Low-Density Parity-Check,SC-LDPC)码滑窗译码(Sliding Window Decoding,SWD)算法译码性能,提出了残差滑窗译码(Residual SWD,RSWD)算法,通过动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先传输,降低边信息无效更新次数,提高了译码性能。RSWD译码在窗口内易出现贪婪组和静默节点现象,导致译码误码率(Bit Error Rate,BER)恶化。为改善这一问题,提出了基于节点的残差滑窗译码(Node-wise RSWD,NW-RSWD)算法和消除静默节点残差滑窗译码(Eliminating Silent Node RSWD,ESN-RSWD)算法。NW-RSWD算法在译码过程中以变量节点为单位,动态更新窗口内最大残差所在边的变量节点。ESN-RSWD算法在译码过程中根据残差值大小,遍历更新窗口内每一个变量节点,使更多的信息参与到窗口译码,避免滑窗译码陷入局部区域更新。仿真结果表明,信噪比处于3~3.5 dB区间时,相较于SWD算法,NW-RSWD算法复杂度增加约15%,ESN-RSWD算法复杂度增加约25%。在窗口大小为8时,为了达到10-6误码率,相较于SWD算法,NW-RSWD算法提升约0.7 dB性能,ESN-RSWD算法提升约0.85 dB。在10-3误码率时,SWD算法、NW-RSWD算法和ESN-RSWD算法分别需要约50次、10次和8次迭代才能达到相同的误码性能。所提算法以增加较少计算复杂度为代价,降低了译码误码率,减少了译码平均迭代次数。 展开更多
关键词 空间耦合低密度奇偶校验码 滑窗译码 信息传递 节点残差算法 消除静默节点残差算法
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基于FSLSTM的架空输电线路覆冰预测
10
作者 汪峰 马梓茗 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第4期190-201,共12页
为了提高架空输电线路覆冰预测模型精度,提出了一种考虑覆冰和气象因素相关性的输电线路覆冰预测模型。首先,采用滑动窗口分解将导线覆冰数据分解为趋势分量和季节分量,减小原始数据的复杂性。然后,通过傅里叶变换求得覆冰数据的核心周... 为了提高架空输电线路覆冰预测模型精度,提出了一种考虑覆冰和气象因素相关性的输电线路覆冰预测模型。首先,采用滑动窗口分解将导线覆冰数据分解为趋势分量和季节分量,减小原始数据的复杂性。然后,通过傅里叶变换求得覆冰数据的核心周期,按该周期将覆冰数据分段,构建基于傅里叶变换分段长短期记忆网络(Fourier transform segmented long shortterm memory network,FSLSTM),捕获覆冰数据的局部相关性和全局相关性。最后,通过数据增强算法(Mixup)扩大导线覆冰数据,提高预测模型的泛化性能。结果表明,所提出的预测模型精度较高,相比于传统的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络等预测模型,其均方误差为0.097和0.079,平均绝对误差为0.232和0.220,平均绝对百分比误差为5.19%和8.08%。覆冰厚度对温度最为敏感,其次是湿度和风速,光照和压强较弱。 展开更多
关键词 覆冰预测 滑动窗口分解 傅里叶变换 长短期记忆网络 Mixup
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一种基于逐像素级投票的快速多聚焦图像融合方法
11
作者 罗回彬 翟鹤翔 赵伟康 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期124-130,共7页
探索并构建了一种基于逐像素投票的快速图像融合方法。首先,通过在不同滑动窗口步长下进行相关的可视化和定量分析实验,从中确认了使用像素步长为2的滑动窗口的融合图像性能非常接近于使用像素步长为1的滑动窗口的性能。因此,在新的快... 探索并构建了一种基于逐像素投票的快速图像融合方法。首先,通过在不同滑动窗口步长下进行相关的可视化和定量分析实验,从中确认了使用像素步长为2的滑动窗口的融合图像性能非常接近于使用像素步长为1的滑动窗口的性能。因此,在新的快速图像融合方法中采用了像素步长为2的滑动窗口,以降低总体融合计算时间。其次,采用减小源图像分辨率的方法进一步降低快速融合算法的计算复杂度。实验结果表明,在不降低融合效果的情况下,选择合适的缩放比例可以有效提高融合算法的运行速度。此外,还对由摄影设备抖动引起的图像位移数据集进行了相关实验。提出的快速融合算法具有很强的鲁棒性,并且能够有效地融合具有轻微抖动的多聚焦源图像。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 滑窗 逐像素投票
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基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断
12
作者 郑艳松 廖伟国 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期140-144,共5页
在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方... 在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方法。深度并行时序网络分解层利用滑动窗口法分割用户侧数据,得到数个窗口序列。编码层依据层叠时序卷积神经网络与长短期记忆(LSTM)网络建立编码器,提取各窗口序列的时空特征;解码层通过引入时间注意力机制的门控循环单元建立解码器,重构窗口序列的时空特征;推断层依据重构特征计算异常分数,当异常分数大于设置阈值时,说明该窗口内的用户侧数据为异常数据,即完成了用户侧异常数据的智能诊断。实验结果表明,所提方法可有效提取用户侧数据特征,计算异常分数,并完成用户侧异常数据智能诊断。 展开更多
关键词 深度并行时序网络 用户侧 异常数据 智能诊断 滑动窗口 LSTM
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基于滑动时间窗和组合模型结合的中国LNG现货价格预测方法
13
作者 孙仁金 邓钰暄 +1 位作者 李慧慧 刘子越 《天然气工业》 北大核心 2025年第3期170-178,共9页
近年来,中国液化天然气(LNG)的生产量和进口量持续攀升,成为最重要的天然气供给来源之一。由于LNG供给灵活、市场参与主体众多、在产业链中市场化程度相对较高,科学准确预测LNG现货价格能够为市场参与者提供决策参考,降低市场风险。为此... 近年来,中国液化天然气(LNG)的生产量和进口量持续攀升,成为最重要的天然气供给来源之一。由于LNG供给灵活、市场参与主体众多、在产业链中市场化程度相对较高,科学准确预测LNG现货价格能够为市场参与者提供决策参考,降低市场风险。为此,建立了基于滑动时间窗以及二次分解思想的变分模态分解(VMD)—自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)—极限学习机模型(ELM)有机组合预测模型,并以内蒙古自治区的LNG价格数据为例进行实证分析。研究结果表明:(1)采用滑动时间窗可以有效提取LNG价格序列中用于分析建模的部分,将训练集数据进行分解、建模以及预测等环节,避免了待预测的LNG价格数据混入其中;同时可以在建模预测步骤完成后,舍弃最旧日期的LNG价格,将新一期的价格数据纳入其中,随时间推移有效把握数据规律,实现了模型的动态更新。(2)利用VMD对LNG价格进行初次分解,再通过CEEMDAN对VMD的残差序列展开二次分解,可以充分提取LNG价格的数据信息,以提高预测精度。(3)将二次模态分解LNG价格得到的分量模态序列分别带入ELM模型中预测,再将各价格分量预测结果加和集成得到LNG价格预测结果,可以显著提升价格预测的准确度。结论认为,该模型可以更好提取序列时频信息,有效规避了数据泄露问题,充分利用残差数据,显著提高了预测精度,是LNG现货价格预测的可行方法与有效手段。 展开更多
关键词 滑动时间窗 机器学习 二次分解 LNG 价格预测
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增强双流Transformer的柴油发动机剩余寿命预测模型 被引量：1
14
作者 张曦 杨颖 +2 位作者 陈超君 王春风 杨磊 《汽车工程》 北大核心 2025年第2期292-300,325,共10页
基于Transformer的模型在剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方面取得了显著的进展。然而,现有Transformer模型主要存在以下不足:模型在提取局部特征方面有所欠缺,且没有同时考虑输入特征的不同时间和不同空间的重要性。针对... 基于Transformer的模型在剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方面取得了显著的进展。然而,现有Transformer模型主要存在以下不足:模型在提取局部特征方面有所欠缺,且没有同时考虑输入特征的不同时间和不同空间的重要性。针对以上问题,提出一种增强的双流Transformer模型,通过局部特征提取模块和交互融合模块对模型进行增强。首先,通过局部特征提取模块分别在时间流和空间流提取局部特征,以弥补Transformer在局部特征提取方面的不足。然后,使用双流Transformer分别在时间和空间维度提取长期依赖,增强双流分支的互补学习。最后,构建交互融合模块,通过双线性融合方法捕获流级交互,进一步提升预测效果。使用多个模型在某柴油发动机制造商两个真实的数据集上进行实验,其结果表明评价指标RMSE和Score至少分别降低3.23%和5.89%。 展开更多
关键词 剩余使用寿命预测 Transformer编码器 卷积神经网络 特征融合 滑动窗口
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基于滑动窗口的水力压裂井底压力实时计算研究 被引量：2
15
作者 孟磊峰 张帅 +3 位作者 王军平 何建 徐亚军 盛茂 《石油机械》 北大核心 2025年第4期96-100,共5页
现有水力压裂井底压力模型计算方法难以适应当前普遍采用的大规模体积压裂中频繁变换排量、压裂液类型、支撑剂质量浓度等操作。为此引入滑动窗口算法,建立了压裂井底压力实时计算模型,以压裂秒点数据为基础,精细表征了压裂液类型、密... 现有水力压裂井底压力模型计算方法难以适应当前普遍采用的大规模体积压裂中频繁变换排量、压裂液类型、支撑剂质量浓度等操作。为此引入滑动窗口算法,建立了压裂井底压力实时计算模型,以压裂秒点数据为基础,精细表征了压裂液类型、密度、支撑剂质量浓度等关键参数沿井筒轴线分布并每秒更新,实现了分段分流态计算静液柱压力和流动摩阻。研究结果表明:采用滑动窗口分段计算方法,可有效保证计算的实时性和准确性,经井底压力监测数据验证,模型平均计算相对误差为2.1%。研究结果可为压裂工况实时判识和裂缝扩展动态评价提供准确的井底压力数据。 展开更多
关键词 水力压裂 井底压力 滑动窗口 实时计算模型 流动摩阻 秒点数据
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基于滑动窗口策略的大语言模型检索增强生成系统 被引量：2
16
作者 毕枫林 张豈明 +5 位作者 张嘉睿 王衍童 陈阳 张琰彬 王伟 周烜 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第7期1597-1610,共14页
提出了一种基于滑动窗口策略的检索增强生成系统,旨在提升大语言模型(large language models,LLMs)输出的事实准确性和可靠性.该系统通过在索引阶段应用滑动窗口机制,有效解决了传统固定大小上下文窗口和静态检索方法的局限性.研究提出... 提出了一种基于滑动窗口策略的检索增强生成系统,旨在提升大语言模型(large language models,LLMs)输出的事实准确性和可靠性.该系统通过在索引阶段应用滑动窗口机制,有效解决了传统固定大小上下文窗口和静态检索方法的局限性.研究提出3种具体的滑动窗口策略以有效处理和分割文本,包括:固定窗口大小和固定步长分割(fixed window size and fixed step length split,FFS)、动态窗口大小和固定步长分割(dynamic window size and fixed step length split,DFS)以及动态窗口大小和动态步长分割(dynamic window size and dynamic step length split,DDS).此外,研究还探讨了使用多查询技术进一步提高检索的准确性和相关性.实验评估使用LLaMA-3模型在多个数据集上进行,结果表明系统在窗口大小为1024和步长为3的配置下达到最佳性能,该配置显著提高了F1得分,体现了在文档段长度和滑动窗口步长之间保持平衡的重要性.滑动窗口策略有效保留了上下文信息,减少了信息丢失,并展示了在不同数据集和查询类型中的适应性. 展开更多
关键词 检索增强生成 滑动窗口机制 大语言模型 信息检索 文档问答
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基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价 被引量：2
17
作者 石秀峰 王进 +3 位作者 揣新 王绍平 罗长海 岳正波 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(par... 采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)进行改进,提出一种基于PSO-ELM的水质预测模型,以安徽马鞍山某矿区坑湖为对象,使用不同网络模型对水质参数进行预测。结果表明,改进后的PSO-ELM模型较BP(back propagation)神经网络、传统ELM具有更高的预测精度,决定系数达到82%,均方误差仅为0.04,并且具有更快的计算和收敛速度。将训练集数据与预测数据相结合,采用Spearman秩相关系数法评价水质稳定性,结果表明pH值和主要无机盐离子质量浓度较为稳定,无明显变化趋势,满足生态和生产需求。 展开更多
关键词 水质监测 滑动窗口 粒子群优化算法(PSO) 极限学习机(ELM) 水质评价
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复杂环境下无人机组合导航自适应滤波算法 被引量：5
18
作者 王卓 刘建娟 +2 位作者 张文卓 宋红亮 姬淼鑫 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期135-140,共6页
在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两... 在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两种状态;然后,在检测出系统故障时,引入可动态调节的遗忘因子估计量测噪声,提高系统的自适应能力;最后,在系统无故障时,引入多重渐消因子修正预测均方误差矩阵,减小陈旧信息对当前滤波的影响。仿真结果表明:改进后的滤波算法可以有效提高故障信号识别准确性以及定位精度。相较于传统Sage-Husa自适应滤波,改进后的算法在东、北、天向定位精度分别提高了46.54%、18.59%及46.24%。 展开更多
关键词 组合导航 自适应滤波 量测噪声 滑动窗口 多重渐消因子
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基于门控循环单元的来袭弹药轨迹预测
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作者 付豪 宋海平 +3 位作者 王金砺 王金相 陈日明 杨阳 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第4期27-34,107,共9页
针对来袭弹药的真实轨迹非线性特征较多、探测数据误差较大难以对其轨迹数据进行预测的问题,提出了一种基于门控循环单元(GRU)的轨迹预测网络模型(CNN-GRU)。在实验中收集真实来袭弹药飞行轨迹数据,构建基础轨迹数据库,使用滑动窗口的... 针对来袭弹药的真实轨迹非线性特征较多、探测数据误差较大难以对其轨迹数据进行预测的问题,提出了一种基于门控循环单元(GRU)的轨迹预测网络模型(CNN-GRU)。在实验中收集真实来袭弹药飞行轨迹数据,构建基础轨迹数据库,使用滑动窗口的方法对数据库数据进行预处理,获取具有对应输入输出的数据集。离线状态下将CNN-GRU模型与其余5种对比模型在相同数据集下进行训练,得到具有最优超参数的网络。所提模型与对比模型分别对同一条轨迹数据的距离、俯仰角、水平角3个维度进行预测对比分析,使用均方差(MSE)作为模型预测性能的评价标准,实验结果表明:在保证预测时效性的前提下,完整预测轨迹后CNN-GRU模型的MSE为0.2449 m^(2)、0.0167°^(2)、0.0037°^(2),相较于对比模型的MSE均为最小,说明该模型的预测精度优于其余对比模型,为来袭弹药轨迹预测研究提供了一定参考。 展开更多
关键词 轨迹预测 门控循环单元(GRU) 来袭弹药 滑动窗口 均方差(MSE)
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基于滑动窗决策树的加氢裂化装置过渡状态识别
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作者 曹跃 余冲 +2 位作者 纪晔 杨明磊 李智 《石油学报(石油加工)》 北大核心 2025年第1期187-198,共12页
加氢裂化生产装置处于多工况运行状态,而不同工况间切换存在过渡状态,操作员会根据装置所处状态进行相应的操作和调整。然而,装置所处的过渡状态难以识别,需要长期操作学习并积累经验。为此,提出了一种基于滑动窗决策树的加氢裂化装置... 加氢裂化生产装置处于多工况运行状态,而不同工况间切换存在过渡状态,操作员会根据装置所处状态进行相应的操作和调整。然而,装置所处的过渡状态难以识别,需要长期操作学习并积累经验。为此,提出了一种基于滑动窗决策树的加氢裂化装置过渡状态识别方法。加氢裂化装置工业数据经去噪、降维等预处理后,使用滑动窗口保留窗口内的数据局部动态时序特征,并建立特征矩阵,再利用精细决策树发掘复杂过程变量之间的关系,可视化地描述了决策树结构,体现其可解释的优势,最终实现加氢裂化装置过渡态的快速、准确识别。基于F1分数,对比了高斯朴素贝叶斯、精细高斯支持向量机、粗略树、中等树、精细树、可优化决策树对加氢裂化装置过渡态的综合识别性能,10次五折交叉验证后,基于精细树的F1分数均值可达0.9896,训练时间均值为3.028 s。 展开更多
关键词 加氢裂化装置 过渡状态 滑动窗口 特征矩阵 决策树分类 可解释性
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