基于SVM模型的亚像素位移测量方法的研究

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作者 沈澍 孙磊磊 +2 位作者 孙义杰 张浩 王森 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1156-1160,共5页

亚像素位移测量算法常见的有曲面拟合法、梯度法和插值法等,论文介绍了一种基于支持向量机(SVM)模型的亚像素位移测量方法,提出一种用于计算物体移动前后两幅图像的相关值来表征亚像素位移的梯度加权求和法.利用计算机模拟生成一系列以0... 亚像素位移测量算法常见的有曲面拟合法、梯度法和插值法等,论文介绍了一种基于支持向量机(SVM)模型的亚像素位移测量方法,提出一种用于计算物体移动前后两幅图像的相关值来表征亚像素位移的梯度加权求和法.利用计算机模拟生成一系列以0.001pixel步调的图像,其中70%作为训练集,30%作为测试集,为了检验该模型抗噪性,在生成的图像中添加不同方差的高斯噪声,并将其与曲面拟合法和梯度法进行比较,结果表明在精度要求为0.01pixel时,采用SVM法在保证高精度的情况下其抗噪性优于曲面拟合法和梯度法,其噪声方差上限为0.015,具有很好的鲁棒性可用于实际物体位移的高精度测量. 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 亚像素位移 数字图像相关法(DICM) 梯度加权求和法 高斯噪声

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多准则联合的频谱兼容波形快速优化方法

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作者 贾朝波 于雷 位寅生 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第4期1036-1047,共12页

频谱兼容波形利用多段离散寂静带宽合成大带宽,在满足带宽要求的同时有效对抗频域密集干扰。为了抑制频谱兼容波形的峰值旁瓣水平,提出一种低峰值旁瓣频谱兼容波形设计方案。所提方案综合考虑波形的自相关峰值旁瓣性能和抗干扰性能,构... 频谱兼容波形利用多段离散寂静带宽合成大带宽,在满足带宽要求的同时有效对抗频域密集干扰。为了抑制频谱兼容波形的峰值旁瓣水平,提出一种低峰值旁瓣频谱兼容波形设计方案。所提方案综合考虑波形的自相关峰值旁瓣性能和抗干扰性能,构建加权目标函数。在波形恒模约束下,该问题为非确定多项式难(non-deterministic polynomial-hard,NP-hard)问题。为此,首先利用指数对数平滑技术逼近目标函数,进而提出基于快速傅里叶变换的共轭梯度(conjugate gradient method based on fast Fourier transformation,CGFFT)法求解该问题。此外,波形设计中需要根据性能指标要求选择合适的加权值,为此提出一种加权值自适应确定方法,最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 频谱兼容波形 峰值旁瓣性能 加权目标函数 共轭梯度法

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不同地形梯度下秦巴山区乡村振兴潜力及发展路径 被引量：3

3

作者 员学锋 安健吉 +2 位作者 杨悦 马超群 王晓峰 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2024年第1期1-13,共13页

我国山地丘陵地区在空间上相对孤立,乡村发展受到阻碍。开展不同地形梯度下乡村振兴潜力及发展路径研究,旨在为山区因地制宜推进乡村振兴提供理论与科学依据。基于陕南秦巴山区地形差异开展典型村域调研,构建评价指标体系测度乡村振兴潜... 我国山地丘陵地区在空间上相对孤立,乡村发展受到阻碍。开展不同地形梯度下乡村振兴潜力及发展路径研究,旨在为山区因地制宜推进乡村振兴提供理论与科学依据。基于陕南秦巴山区地形差异开展典型村域调研,构建评价指标体系测度乡村振兴潜力,结合相关性与障碍度模型,辨识不同地形梯度下乡村振兴的障碍因素,提出差异化发展建议。结果表明:①各地形梯度下乡村振兴综合潜力由大到小依次为低地形梯度、中低地形梯度、高地形梯度、中高地形梯度,地形梯度与秦巴山区乡村振兴综合潜力及区位条件、基础设施潜力成显著负相关关系;②随着地形梯度的上升,秦巴山区乡村主体、产业发展、人居环境、区位条件、基础设施潜力整体上呈减小趋势,资源禀赋潜力先减小后增大;③不同地形梯度下秦巴山区乡村振兴各维度潜力大小及其障碍因子皆存在明显差异。为优化山区乡村发展模式、全面推进乡村振兴,建议低地形梯度村庄重点防止人口、耕地等农业生产要素流失,中低地形梯度村庄优化基层组织、提升引领能力,中高梯度村庄加强基础设施建设、改善人居环境,高地形梯度村庄充分保护并合理利用林地资源,发展特色产业。 展开更多

关键词 乡村振兴 地形梯度 发展路径 熵权法 地形位指数 相关性 障碍度模型 秦巴山区

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基于加权有界形变函数的可形变图像配准模型 被引量：1

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作者 闵莉花 丁田中 金正猛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期206-214,共9页

可形变图像配准是图像处理领域中一个非常重要的课题,是计算机视觉中最基本的问题之一,也是医学图像分析的一个难题。文中研究了两幅单模态灰度图像之间的图像配准问题,充分考虑了参考图像的边缘信息,提出了一个新的基于加权有界形变函... 可形变图像配准是图像处理领域中一个非常重要的课题,是计算机视觉中最基本的问题之一,也是医学图像分析的一个难题。文中研究了两幅单模态灰度图像之间的图像配准问题,充分考虑了参考图像的边缘信息,提出了一个新的基于加权有界形变函数的可形变图像配准模型。首次提出了加权的有界形变函数空间,给出了该空间的定义及相关结论,并从理论上证明了所提模型解的存在性。同时,利用梯度下降法设计了有效的算法进行数值求解,分别在合成图像和医学图像上进行数值实验。实验结果和定量评估结果表明,与对比模型相比,所提模型由于引入了控制函数且将加权有界形变函数作为正则项,得到了更精确的配准结果,特别是在图像边缘及一些细节处配准效果有明显提高。 展开更多

关键词 可形变图像配准 加权有界形变函数 变分方法 梯度下降法

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DRSTN:深度残差软阈值化网络

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作者 曹岩 朱真峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期81-87,共7页

在采用深度残差等神经网络模型解决图像分类任务时,特征提取过程损失的一些重要特征会影响模型的分类性能。神经网络“端到端”的学习模式带来的黑盒问题,也会限制其在诸多领域的应用和发展。另外,神经网络模型往往需要较长的训练时间... 在采用深度残差等神经网络模型解决图像分类任务时,特征提取过程损失的一些重要特征会影响模型的分类性能。神经网络“端到端”的学习模式带来的黑盒问题,也会限制其在诸多领域的应用和发展。另外,神经网络模型往往需要较长的训练时间。为了提高深度残差网络模型的分类效果和训练效率,引入了模型迁移方法和软阈值化方法,提出了DRSTN(Deep Residual Soft Thresholding Network)网络,并对此网络结构进行微调,生成了不同版本的DRSTN网络。DRSTN网络的性能得益于3个方面的有机整合:1)通过梯度加权类激活映射(Gradients-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)方法对网络的特征提取进行可视化,根据可视化结果挑选进一步优化的模型;2)基于模型迁移,研究人员不必全新地搭建模型,可以直接在已有的模型上进行优化,能够节省大量训练时间;3)软阈值化作为非线性变换层嵌入到深度残差网络体系结构中,以消除样本中不相关的特征。实验结果表明,在相同训练条件下,DRSTN_KS(3*3)_RB(2:2:2)网络在CIFAR-10数据集上的分类精度相比SKNet-18,ResNet18和ConvNeXt_tiny网络分别提高了15.5%,8.8%和10.9%;该网络也具有一定的泛化性,在MNIST和Fashion MNIST数据集上能够达到快速的迁移效果,分类精度分别达到99.06%和93.15%。 展开更多

关键词 迁移学习 残差网络 梯度加权类激活映射 软阈值化方法 图像分类

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叠前非局部平均滤波压制随机噪音 被引量：10

6

作者 胡新海 欧阳永林 +2 位作者 曾庆才 王兴 康敬程 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期87-91,共5页

非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大... 非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。 展开更多

关键词 叠前非局部平均滤波 自适应加权 梯度域奇异值分解 预选择 去噪

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改进的自适应粒子群优化算法 被引量：9

7

作者 李蓉 沈云波 刘坚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期31-36,共6页

提出了一种融合梯度搜索法、繁殖法并结合前N个粒子历史最优位置的改进自适应粒子群优化算法。算法选用混沌惯性权重,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身历史最优和全局最优位置,还受其他粒子历史最优位置的影响,且其影响程度的权重... 提出了一种融合梯度搜索法、繁殖法并结合前N个粒子历史最优位置的改进自适应粒子群优化算法。算法选用混沌惯性权重,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身历史最优和全局最优位置,还受其他粒子历史最优位置的影响,且其影响程度的权重随迭代次数自适应变化;同时粒子位置随迭代次数以线性递增的概率进行负梯度方向更新;当粒子更新停滞时,对可能处于局部最优位置的部分粒子进行杂交。仿真实验结果表明,该算法比其他相关算法具有更好的收敛速度和收敛精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 梯度搜索 繁殖法 自适应 惯性权重

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Godunov格式下高精度二维水流-输运耦合模型 被引量：12

8

作者 毕胜 周建中 +3 位作者 陈生水 张华杰 刘懿 赵越 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期706-714,共9页

针对复杂流体运动中物质输运方程的数值求解面临地形复杂、数值阻尼过大以及数值振荡等难题,建立了Godunov格式下求解二维水流-输运方程的高精度耦合数学模型,提出了集成输运对流项的HLLC(Harten-Lax-van Leer-Contact)型近似黎曼算子,... 针对复杂流体运动中物质输运方程的数值求解面临地形复杂、数值阻尼过大以及数值振荡等难题,建立了Godunov格式下求解二维水流-输运方程的高精度耦合数学模型,提出了集成输运对流项的HLLC(Harten-Lax-van Leer-Contact)型近似黎曼算子,可同时计算水流通量及输运通量,不仅有效模拟了复杂地形上水流运动,而且解决了输运方程中对流项产生的数值阻尼过大和不稳定振荡等难题。采用水深-水位加权重构技术和Minmod限制器,提高了模型处理复杂混合流态的能力,同时结合Hancock预测-校正方法,使模型具有时空二阶精度。算例结果表明,模型精度高、稳定性好,能有效抑制数值阻尼,适合模拟实际复杂流体运动中物质的输运过程,具有较好的推广应用价值。 展开更多

关键词 Godunov格式 水流-输运耦合模型 水深-水位加权变量重构技术 HLLC黎曼求解 Minmod限制器

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基于RBF神经网络PCA变换的识别技术 被引量：3

9

作者 左军 周灵 孙亚民 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期135-139,共5页

应用RBF神经网络作为分类器用于人脸识别。提出了两个重要的准则来估计RBF单元的初始宽度,这个宽度可以控制RBF神经网络分类器的泛化能力。PCA方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数。在PCA变换的基础上,作者进一步运用FLD方法,... 应用RBF神经网络作为分类器用于人脸识别。提出了两个重要的准则来估计RBF单元的初始宽度,这个宽度可以控制RBF神经网络分类器的泛化能力。PCA方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数。在PCA变换的基础上,作者进一步运用FLD方法,为分类找到一个最佳的子空间,使类间距离和类内距离之比最大化。在ORL数据库上进行了仿真,仿真结果表明,该算法具有高效性和有效性。 展开更多

关键词 径向基函数 权值调整 梯度下降法 人脸特征

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灰度-梯度共生矩阵模型的加权条件熵阈值法 被引量：7

10

作者 张弘 范九伦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期10-13,41,共5页

基于二维灰度直方图的最大熵阈值法是依据"灰度-灰度均值"构成直方图的图像分割方法,该方法着重于图像的内部信息,忽略了边界区域的信息。应用图像的梯度信息建立"灰度-梯度共生矩阵",构造图像的二维灰度直方图,结... 基于二维灰度直方图的最大熵阈值法是依据"灰度-灰度均值"构成直方图的图像分割方法,该方法着重于图像的内部信息,忽略了边界区域的信息。应用图像的梯度信息建立"灰度-梯度共生矩阵",构造图像的二维灰度直方图,结合最大条件熵法进行阈值选取。为了充分提取图像内部和边缘信息,提出了二维加权最大熵阈值法。结果表明,该方法一方面能够保留更多的图像边缘信息,另一方面能够根据实际需要调节权值大小,得到兼顾图像内部和边缘信息的分割结果。 展开更多

关键词 条件熵阈值法 灰度-梯度共生矩阵 加权 图像分割

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井地电法的准解析近似三维反演研究 被引量：8

11

作者 王志刚 何展翔 +2 位作者 魏文博 刘雪军 唐必晏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期220-225,共6页

针对复杂地电模型的井地电法三维反演方法研究一直是一个具有挑战性的课题。传统的积分方程法作为一种直接的三维电磁正演近似模拟方法,计算量很大,精度低。为避开积分方法的缺点,准解析近似法(QA)应用而生,此法以计算速度快,精度高最... 针对复杂地电模型的井地电法三维反演方法研究一直是一个具有挑战性的课题。传统的积分方程法作为一种直接的三维电磁正演近似模拟方法,计算量很大,精度低。为避开积分方法的缺点,准解析近似法(QA)应用而生,此法以计算速度快,精度高最具特色。本文在准解析近似和重加权正则化的共轭梯度法的基础上,推演出一套可实际应用的算法,并用Visual Fortran6.5开发了井地电法三维准解析近似反演程序。通过理论模型的合成数据反演试算,表明基于准解析近似法和加权正则化的共轭梯度法的井地电法三维反演程序有着计算速度快、反演精度高等特点。 展开更多

关键词 井地电法 准解析近似 积分方程法 重加权正则化的共轭梯度法

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基于最小梯度支撑的2.5D井地电位法正则化聚焦反演 被引量：3

12

作者 张志勇 周峰 李泽林 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期3182-3189,共8页

利用最小梯度支撑稳定因子进行2.5D井地电位聚焦反演。通过对边界近似处理、结合基于图论理论的矩阵重排与填入元分析方法,实现一种快速的正演稀疏矩阵直接分解方法,提高了正演计算效率。为了突出对陡变异常体边界的识别能力,引入最小... 利用最小梯度支撑稳定因子进行2.5D井地电位聚焦反演。通过对边界近似处理、结合基于图论理论的矩阵重排与填入元分析方法,实现一种快速的正演稀疏矩阵直接分解方法,提高了正演计算效率。为了突出对陡变异常体边界的识别能力,引入最小梯度支撑稳定因子(MGS),采用重加权共轭梯度(RRCG)方法进行反演目标函数求解。结果表明:MGS具有良好的聚焦特征,RRCG反演迭代过程稳定、收敛速度快。对"L-curve"选择正则化因子的算法进行改进,避免了传统采用最大曲率计算时需要对离散数据求导引起的误差,同时该算法对于出现多个拐点的"L-curve"也可正确选择正则化因子。 展开更多

关键词 井地电位法 重加权共轭梯度法 L-CURVE 最小梯度支撑稳定因子 LDLT分解算法

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最速下降与共轭梯度在数字波束形成中的研究 被引量：1

13

作者 宗荣芳 李丰林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第19期151-153,共3页

在自适应波束形成技术中,共轭梯度法是求解最优化问题的一种常用方法,最速下降法在不需要矩阵求逆的情况下,通过递推方式寻求加权矢量的最佳值。文中将最速下降法与共轭梯度法有机结合,构造出一种混合的优化算法。该方法在每次更新迭代... 在自适应波束形成技术中,共轭梯度法是求解最优化问题的一种常用方法,最速下降法在不需要矩阵求逆的情况下,通过递推方式寻求加权矢量的最佳值。文中将最速下降法与共轭梯度法有机结合,构造出一种混合的优化算法。该方法在每次更新迭代过程中,采用负梯度下降搜索方向,最优自适应步长,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了最速下降法在随相关矩阵特征值分散程度增加而下降缓慢的问题,具有收敛速度快,运算量低的特点。计算机仿真给出了五阵元均匀线阵的数字波束形成系统实例,分别从波束形成、误差收敛及最佳权值等方面与传统LMS算法进行了比较分析,结果表明了该方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 最速下降法 共轭梯度法 最佳权矢量 自适应波束形成

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一种求解软件可靠性分配的非精确方法

14

作者 赵俊阁 张昌宏 刘玲艳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第4期50-52,56,共4页

在考虑开发成本约束的基础上,通过建立一种开发成本-可靠度-满意度三者平衡的软件可靠性分配和优化模型,将对软件可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为软件可靠性分配的最优化问题提供了一种新方法。为获得具有... 在考虑开发成本约束的基础上,通过建立一种开发成本-可靠度-满意度三者平衡的软件可靠性分配和优化模型,将对软件可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为软件可靠性分配的最优化问题提供了一种新方法。为获得具有实际意义的数值解,提出一种沿着加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法。最后结合实例,证明了该方法的有效性和合理性。 展开更多

关键词 可靠性分配 开发成本 非精确方法 遗传算法 加权梯度

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极限梯度提升和长短期记忆网络相融合的土壤温度预测 被引量：6

15

作者 李清亮 蔡凯旋 +4 位作者 耿庆田 刘光洁 孙明玉 张嵛 于繁华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2337-2348,共12页

土壤温度是地球科学多个领域的重要变量。其时空变化受多种环境因素影响,这对土壤温度的准确预测带来巨大挑战。以机器学习为核心的数据驱动方法,在土壤温度预测中是重要研究领域,为基于物理过程模型提供重要补充。然而目前针对土壤温... 土壤温度是地球科学多个领域的重要变量。其时空变化受多种环境因素影响,这对土壤温度的准确预测带来巨大挑战。以机器学习为核心的数据驱动方法,在土壤温度预测中是重要研究领域,为基于物理过程模型提供重要补充。然而目前针对土壤温度影响因素量性研究较少,因此本文提出XGBoost-LSTM的数据驱动方法。基于极限梯度提升算法(XGBoost)分析土壤温度影响因素的重要性,然后根据影响因素重要性依次组合,并输入至长短期记忆网络(LSTM),得到最优预测模型并实现土壤温度预测。最后在长白山和海北两个气象站完成实验,本文方法的最优均方根误差为2.234、平均绝对误差为1.716、纳什效率系数为0.932、LMI系数为0.729和威尔莫特一致性指数为0.983。结果表明本文提出的XGBoost-LSTM预测模型与目前土壤温度中常用的数据驱动模型相比,均表现出更高的精确度。 展开更多

关键词 土壤温度预测 长短期记忆网络 极限梯度提升 特征重要性 数据驱动方法

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加权最小范数法在单冗余度机器人容错算法中的应用 被引量：1

16

作者 黄玉芳 赵京 缪萍 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期426-429,共4页

利用梯度投影法对冗余度机器人进行容错轨迹规划时，常常导致关节速度变化较大，为解决这一问题，将加权最小范数法引入到容错轨迹规划中．理论分析及ＢＵＡＡ－ＲＲ七自由度机器人的仿真研究结果表明，利用加权最小范数法可以获得更平... 利用梯度投影法对冗余度机器人进行容错轨迹规划时，常常导致关节速度变化较大，为解决这一问题，将加权最小范数法引入到容错轨迹规划中．理论分析及ＢＵＡＡ－ＲＲ七自由度机器人的仿真研究结果表明，利用加权最小范数法可以获得更平滑的关节速度，这说明它是一种有效的容错轨迹规划算法． 展开更多

关键词 容错算法 梯度投影法 加权最小范数法 单冗余度机器人 容错轨迹规划 关节速度

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基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测 被引量：92

17

作者 陈纬楠 胡志坚 +2 位作者 岳菁鹏 杜一星 齐祺 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期91-97,共7页

短期负荷预测是电网安全调度与平稳运行的基础,为进一步提升负荷预测的精度,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络和轻梯度提升机(LightGBM)的组合预测模型。首先,根据LSTM网络和LightGBM模型的输入结构,将预处理后的负荷数据、温度数据、日... 短期负荷预测是电网安全调度与平稳运行的基础,为进一步提升负荷预测的精度,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络和轻梯度提升机(LightGBM)的组合预测模型。首先,根据LSTM网络和LightGBM模型的输入结构,将预处理后的负荷数据、温度数据、日期数据以及节假日信息分别输入2个模型中,通过训练得出各自的预测结果。然后,采用最优加权组合法确定权重系数,并得出组合模型的预测值。最后,采用实际负荷数据进行算例分析,结果表明所提方法能够有效结合2种模型的优点,在保留对时序数据整体感知的同时兼顾非连续特征的有效信息,与其他模型相比具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期负荷预测 长短期记忆网络 轻梯度提升机 最优加权组合法 组合模型

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智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计 被引量：2

18

作者 牛和昊 林志 +2 位作者 王勇 王磊 赵青松 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期56-63,共8页

针对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解... 针对智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient,RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。 展开更多

关键词 智能反射面 加权和速率优化 黎曼流形梯度算法 智能元素块坐标下降方法

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基于声成像与卷积神经网络的轴承故障诊断方法及其可解释性研究 被引量：16

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作者 王冉 石如玉 +2 位作者 胡升涵 鲁文波 胡雄 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期224-231,共8页

常用的振动诊断技术一般采用接触式测量,在测量受限的场合具有一定的局限性。该研究提出一种具有非接触测量优势的基于声成像与卷积神经网络的滚动轴承声学故障诊断方法。首先,利用传声器阵列获取滚动轴承辐射的空间声场;然后,用波叠加... 常用的振动诊断技术一般采用接触式测量,在测量受限的场合具有一定的局限性。该研究提出一种具有非接触测量优势的基于声成像与卷积神经网络的滚动轴承声学故障诊断方法。首先,利用传声器阵列获取滚动轴承辐射的空间声场;然后,用波叠加法进行声成像,重建后的声像能够描述声场的空间分布信息;最后,建立卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),使用不同轴承运行状态下的声像样本对CNN模型进行训练用于故障诊断。同时,针对深度学习模型的诊断结果缺乏可解释性的问题,采用梯度加权类激活图(gradient-weighted class activation map,Grad-CAM)算法对卷积神经网络在基于声像的轴承故障诊断中的可解释性进行了研究。轴承试验台的声阵列数据验证了所提方法的有效性及优越性。 展开更多

关键词 声成像 故障诊断 卷积神经网络(CNN) 波叠加法 梯度加权类激活图(Grad-CAM)

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注空心球多梯度钻井气侵快速识别分析 被引量：1

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作者 张锐尧 叶道辉 +3 位作者 朱忠喜 李军 肖平 关勤勤 《钻采工艺》 CAS 北大核心 2023年第1期15-22,共8页

为研究注空心球多梯度钻井中分离器位置等关键参数对气侵识别时间的影响,文章考虑多梯度钻井参数、井筒与地层间能量交换对井筒内混合流体的物性参数、气液两相流的瞬态传热过程与流动规律的影响,建立了多梯度钻井瞬态气液两相流新模型... 为研究注空心球多梯度钻井中分离器位置等关键参数对气侵识别时间的影响,文章考虑多梯度钻井参数、井筒与地层间能量交换对井筒内混合流体的物性参数、气液两相流的瞬态传热过程与流动规律的影响,建立了多梯度钻井瞬态气液两相流新模型,研究了不同多梯度参数对气侵识别时间和井底压力的影响规律,并对在不同影响因素条件下的气侵时间进行了无量纲对比分析。结果表明:在不同空心球体积分数、密度或分离器级数条件下,溢流量和井底压力变化包括“线性分布”和“指数分布”2个阶段;在不同分离器位置条件下,溢流量和井底压力变化包括2个“线性分布”阶段和1个“指数分布”阶段;指数阶段中钻井液池递增速率显著增大可以作为气侵识别的早期信号;0.8 m^(3)溢流量作为气侵监测的阈值时,空心球体积分数的影响最为显著,其溢流量变化规律作为气侵早期监测的依据会更准确;分离器数量的影响程度最小。该研究成果可以为注空心球多梯度钻井的早期气侵监测提供理论参考,对下一步的井筒压力有效干预提供重要依据。 展开更多

关键词 空心球 双梯度钻井 气液两相流 变异系数加权法 气侵识别

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