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A compound objective reconfiguration of distribution networks using hierarchical encoded particle swarm optimization 被引量:3
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作者 WEN Juan TAN Yang-hong +1 位作者 JIANG Lin XU Zu-hua 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第3期600-615,共16页
With the development of automation in smart grids,network reconfiguration is becoming a feasible approach for improving the operation of distribution systems.A novel reconfiguration strategy was presented to get the o... With the development of automation in smart grids,network reconfiguration is becoming a feasible approach for improving the operation of distribution systems.A novel reconfiguration strategy was presented to get the optimal configuration of improving economy of the system,and then identifying the important nodes.In this strategy,the objectives increase the node importance degree and decrease the active power loss subjected to operational constraints.A compound objective function with weight coefficients is formulated to balance the conflict of the objectives.Then a novel quantum particle swarm optimization based on loop switches hierarchical encoded was employed to address the compound objective reconfiguration problem.Its main contribution is the presentation of the hierarchical encoded scheme which is used to generate the population swarm particles of representing only radial connected solutions.Because the candidate solutions are feasible,the search efficiency would improve dramatically during the optimization process without tedious topology verification.To validate the proposed strategy,simulations are carried out on the test systems.The results are compared with other techniques in order to evaluate the performance of the proposed method. 展开更多
关键词 distribution network reconfiguration node importance degree compound objective function hierarchical encoded
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An Improved Method of Linear Encoding Representation-A Cell Linear Quadtree
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作者 He Yu Zhang Qianren Ye Yizheng Li Zhongrong (Department of Computer science) 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1990年第3期28-31,共4页
The linear encoding of a quadtree is an efficient way to represent the quadtree. In this paper, an improved linear quadtree, a cell linear quadtree, is proposed, in which its redundant storage is eliminated and the co... The linear encoding of a quadtree is an efficient way to represent the quadtree. In this paper, an improved linear quadtree, a cell linear quadtree, is proposed, in which its redundant storage is eliminated and the concept of a cell is introduced. Therefore, it has higher storage efficiency than a conventional linear quadtree. 展开更多
关键词 分支树 图像处理 图像编码 层状数据结构 编码表达法
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面向长尾分布的民众诉求层次多标签分类模型 被引量:1
3
作者 刘昕 杨大伟 +3 位作者 邵长恒 王海文 庞铭江 李艳茹 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期82-89,共8页
接诉即办是实现社会治理智能化、提高人民满意度的重要举措,其中精准分析民众诉求智能匹配工单处理部门,实现诉求的快速响应、高效办理尤为关键;然而,民众诉求数据中的诉求描述不清晰、类别混淆且比例失衡会导致诉求类别分析困难,影响... 接诉即办是实现社会治理智能化、提高人民满意度的重要举措,其中精准分析民众诉求智能匹配工单处理部门,实现诉求的快速响应、高效办理尤为关键;然而,民众诉求数据中的诉求描述不清晰、类别混淆且比例失衡会导致诉求类别分析困难,影响了智能派单的效率与准确性。针对上述问题,提出编解码器结构的诉求层次多标签分类模型(HMCHotline)。首先,在文本编码器中引入诉求领域中的细粒度关键词先验知识以抑制噪声干扰,并融合诉求的时空信息提高语义特征的判别力;其次,利用标签层次结构生成具有层次与语义感知的标签嵌入,并构建基于Transformer模型的标签解码器,利用诉求的语义特征和标签嵌入进行标签解码;同时,在标签的层级依赖关系基础上引入动态标签表策略限制标签的解码范围,以解决标签不一致问题;最后,采用Softmax分组策略将样本数量相近的标签类别分为同组进行Softmax操作,从而缓解由标签长尾分布导致的分类准确率低的问题。在Hotline、RCV1(Reuters Corpus VolumeⅠ)-v2和WOS(Web Of Science)数据集上的实验结果表明,相较于层次感知的标签语义匹配网络(HiMatch),所提模型的Micro-F1分别提高了1.65、2.06和0.43个百分点,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 接诉即办 智能派单 层次多标签分类 先验知识 长尾分布 编解码器
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基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
4
作者 张文跃 李旸 +1 位作者 王素格 廖健 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2064-2078,共15页
社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原... 社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性.针对群体文本情感漂移分析任务,提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测.GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验,对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能.此外,还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进行改进,改善了高漂移值之间过于接近导致分类性能下降的问题.采用多项对照实验和消融实验用于验证GHVAE的性能,实验结果显示新模型的创新点为其漂移检测表现带来了提升. 展开更多
关键词 情感漂移 层次变分自编码器 情感元分布 漂移度量 高斯混合
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利用BERT和覆盖率机制改进的HiNT文本检索模型 被引量:4
5
作者 邸剑 刘骏华 曹锦纲 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期719-727,共9页
为有效提升文本语义检索的准确度,本文针对当前文本检索模型衡量查询和文档的相关性时不能很好地解决文本歧义和一词多义等问题,提出一种基于改进的分层神经匹配模型(hierarchical neural matching model,HiNT)。该模型先对文档的各个... 为有效提升文本语义检索的准确度,本文针对当前文本检索模型衡量查询和文档的相关性时不能很好地解决文本歧义和一词多义等问题,提出一种基于改进的分层神经匹配模型(hierarchical neural matching model,HiNT)。该模型先对文档的各个段提取关键主题词,然后用基于变换器的双向编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型将其编码为多个稠密的语义向量,再利用引入覆盖率机制的局部匹配层进行处理,使模型可以根据文档的局部段级别粒度和全局文档级别粒度进行相关性计算,提高检索的准确率。本文提出的模型在MS MARCO和webtext2019zh数据集上与多个检索模型进行对比,取得了最优结果,验证了本文提出模型的有效性。 展开更多
关键词 基于变换器的双向编码器 分层神经匹配模型 覆盖率机制 文本检索 语义表示 特征提取 自然语言处理 相似度 多粒度
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分层特征编解码驱动的视觉引导立体声生成方法 被引量:1
6
作者 王睿琦 程皓楠 叶龙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2165-2175,共11页
视觉引导的立体声生成是多模态学习中具有广泛应用价值的重要任务之一,其目标是在给定视觉模态信息及单声道音频模态信息的情况下,生成符合视听一致性的立体声音频.针对现有视觉引导的立体声生成方法因编码阶段视听信息利用率不足、解... 视觉引导的立体声生成是多模态学习中具有广泛应用价值的重要任务之一,其目标是在给定视觉模态信息及单声道音频模态信息的情况下,生成符合视听一致性的立体声音频.针对现有视觉引导的立体声生成方法因编码阶段视听信息利用率不足、解码阶段忽视浅层特征导致的立体声生成效果不理想的问题,提出一种基于分层特征编解码的视觉引导的立体声生成方法,有效提升立体声生成的质量.其中,为了有效地缩小阻碍视听觉模态数据间关联融合的异构鸿沟,提出一种视听觉特征分层编码融合的编码器结构,提高视听模态数据在编码阶段的综合利用效率;为了实现解码过程中浅层结构特征信息的有效利用,构建一种由深到浅不同深度特征层间跳跃连接的解码器结构,实现了对视听觉模态信息的浅层细节特征与深度特征的充分利用.得益于对视听觉信息的高效利用以及对深层浅层结构特征的分层结合,所提方法可有效处理复杂视觉场景中的立体声合成,相较于现有方法,所提方法生成效果在真实感等方面性能提升超过6%. 展开更多
关键词 立体声 视觉引导的声音生成 分层特征编解码 多模态学习 跳跃连接
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基于层次化Conformer的语音合成
7
作者 吴克伟 韩超 +2 位作者 孙永宣 彭梦昊 谢昭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期161-171,共11页
语音合成需要将输入语句的文本转换为包含音素、单词和语句的语音信号。现有语音合成方法将语句看作一个整体,难以准确地合成出不同长度的语音信号。通过分析语音信号中蕴含的层次化关系,分别设计基于Conformer的层次化文本编码器和基于... 语音合成需要将输入语句的文本转换为包含音素、单词和语句的语音信号。现有语音合成方法将语句看作一个整体,难以准确地合成出不同长度的语音信号。通过分析语音信号中蕴含的层次化关系,分别设计基于Conformer的层次化文本编码器和基于Conformer的层次化语音编码器,并提出了一种基于层次化文本-语音Conformer的语音合成模型。首先,该模型根据输入文本信号的长度,构建层次化文本编码器,包括音素级、单词级、语句级文本编码器3个层次,不同层次的文本编码器描述不同长度的文本信息;并使用Conformer的注意力机制来学习该长度信号中不同时间特征之间的关系。利用层次化的文本编码器,能够找出语句中不同长度需要强调的信息,有效实现不同长度的文本特征提取,缓解合成的语音信号持续时间长度不确定的问题。其次,层次化语音编码器包括音素级、单词级、语句级语音编码器3个层次。每个层次的语音编码器将文本特征作为Conformer的查询向量,将语音特征作为Conformer的关键字向量和值向量,来提取文本特征和语音特征的匹配关系。利用层次化的语音编码器和文本语音匹配关系,可以缓解不同长度语音信号合成不准确的问题。所提模型的层次化文本-语音编码器可以灵活地嵌入现有的多种解码器中,通过文本和语音之间的互补,提供更为可靠的语音合成结果。在LJSpeech和LibriTTS两个数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提方法的梅尔倒谱失真小于现有语音合成方法。 展开更多
关键词 语音合成 文本编码器 语音编码器 层次化模型 CONFORMER
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基于层级池化序列匹配的知识图谱复杂问答最优查询图选择方法 被引量:1
8
作者 王冬 周思航 +1 位作者 黄健 张中杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2686-2695,共10页
在处理知识图谱复杂问答任务时,传统的查询图语义解析方法需要在排序阶段对大量结构复杂的候选查询图进行语义编码,用以获得各自多维特征表示。然而,在编码过程中采用的全局最大或平均池化操作通常存在对代表性特征提取能力不足的问题... 在处理知识图谱复杂问答任务时,传统的查询图语义解析方法需要在排序阶段对大量结构复杂的候选查询图进行语义编码,用以获得各自多维特征表示。然而,在编码过程中采用的全局最大或平均池化操作通常存在对代表性特征提取能力不足的问题。针对以上问题,提出一种基于层级池化序列匹配的最优查询图选择方法。在实现候选查询图的交互建模过程中,同时采用层级池化滑动窗口技术分层提取问句和查询图序列对的局部显著性特征与全局语义特征,使得到的特征向量更好地用于候选查询图的语义匹配打分。所提方法在两个流行的复杂问答数据集MetaQA和WebQuestionsSP上开展广泛实验。实验结果表明:引入层级池化操作能够有效提取复杂查询图序列的代表性语义特征,增强原有排序模型的交互编码能力,有助于进一步提升知识图谱复杂问答系统的性能。 展开更多
关键词 知识图谱复杂问答 查询图语义解析 层级池化 交互编码
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面向引信天线罩形变图像的图像压缩算法
9
作者 张浩洋 王凡 +2 位作者 邵森木 田会 陈瑞 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第20期3112-3126,共15页
为了实现在弹载遥测电台低带宽的条件下引信天线罩形变图像的传输,提出了一种压缩图像质量高且算法复杂度低、易于硬件实现的图像压缩算法。该算法采用空间数据系统咨询委员会(CCSDS)推荐的9/7M小波基对图像进行四级分解,减少图像数据... 为了实现在弹载遥测电台低带宽的条件下引信天线罩形变图像的传输,提出了一种压缩图像质量高且算法复杂度低、易于硬件实现的图像压缩算法。该算法采用空间数据系统咨询委员会(CCSDS)推荐的9/7M小波基对图像进行四级分解,减少图像数据冗余。根据图像特点改进传统的权重分配策略,减少失真信息,确保重构图像的质量。采取并行像素扫描方式,显著缩减多级树集合分裂编码(SPIHT)中多级树结构划分的时间开销。此外,针对图像本身特征引入改进型游程编码(RLE)算法,优化图像数据分类方式,在不损失图像质量的前提下,提高了整体压缩倍率。试验结果表明:与SPIHT及CCSDS标准相比,本算法在结构相似性指数(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)方面分别实现了6.92%,16.45%和11.12%,22.56%的增长,而压缩时间相比SPIHT仅增加0.06 s,算法复杂度增幅较小。与主流图像压缩算法相比,在相同的压缩倍率下,本算法在压缩引信天线罩形变图像时,压缩图像质量与JPEG2000算法相近,但压缩时间节省高达35.35%。综上所述,该算法具有复杂度低的特性,其压缩性能可满足弹载系统压缩需求,解压缩图像质量达到主流算法水平。 展开更多
关键词 图像压缩 引信天线罩形变图像 多级树集合分裂编码 游程编码 低带宽传输
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基于分层潜在语义驱动网络的事件检测
10
作者 肖梦南 贺瑞芳 马劲松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期184-195,共12页
事件检测旨在检测句子中的触发词并将其分类为预定义的事件类型.如何有效地表示触发词是实现该任务的核心要素.目前基于表示的方法通过复杂的深度神经网络来学习候选触发词的语义表示,以提升模型性能.然而,其忽略了2个问题:1)受句子语... 事件检测旨在检测句子中的触发词并将其分类为预定义的事件类型.如何有效地表示触发词是实现该任务的核心要素.目前基于表示的方法通过复杂的深度神经网络来学习候选触发词的语义表示,以提升模型性能.然而,其忽略了2个问题:1)受句子语境的影响,同一个触发词会触发不同的事件类型;2)受自然语言表达多样性的影响,不同的触发词会触发同一个事件类型.受变分自编码器中隐变量及其他自然语言处理(natural language processing,NLP)任务中分层结构的启发,提出基于分层潜在语义驱动网络(hierarchical latent semantic-driven network,HLSD)的事件检测方法,通过句子和单词的潜在语义信息来辅助缓解以上2个问题.模型从文本表示空间中分层降维到新的潜在语义空间,探索事件宏微观语境中更本质的影响信息.首先,通过BERT对候选句子进行编码,得到句子的表示和句子中单词的表示;其次,设计一个双重的潜在语义机制,并采用VAE挖掘句子和单词级潜在语义;最后,从不同粒度的上下文角度,提出采用一个由粗到细的分层结构来充分使用句子和单词的潜在信息,从而提升模型的性能.ACE2005英文语料库上的实验结果表明,所提方法的F1值在事件检测任务上达到了77.9%.此外,在实验部分对以上2个问题进行了定量分析,证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 潜在语义 分层结构 变分自编码器 表示学习 事件检测
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基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法 被引量:1
11
作者 杨慎 陈磊 周绮凤 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期209-220,共12页
[目的]现有的多分辨率层次社区发现方法需要搜索分辨率参数得到特定层次的社区划分,且无法利用网络拓扑与节点属性之间的关联获取社区结构信息.为解决这些限制,本文提出一种基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法HCEG.[方法]首先在... [目的]现有的多分辨率层次社区发现方法需要搜索分辨率参数得到特定层次的社区划分,且无法利用网络拓扑与节点属性之间的关联获取社区结构信息.为解决这些限制,本文提出一种基于图增强和图神经网络的层次社区发现方法HCEG.[方法]首先在图增强过程中对原始网络进行重构,使得构建的初始社区种子能涵括节点属性和拓扑信息,然后对初始种子社区集进行合并,再采用基于图神经网络的方法进行拓展,以搜寻网络中不同层次的社区划分.[结果]与其他SOTA方法相比,所提出的HCEG方法可以准确地找到不同类型真实网络中的分层社区结构,并可在不同规模的真实网络中可以获得良好的社区发现性能.[结论]在社交网络、引文网络、网页超链接网络等真实数据集上的一系列实验,验证了HCEG方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 层次社区发现 图神经网络 变分图自编码器 属性网络
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基于MRSDAE-SOM结合HGRU的滚动轴承RUL预测 被引量:1
12
作者 陈家芳 刘钰凡 吴朗 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期148-155,53,共9页
基于传统方法预测轴承剩余使用寿命(Residual Useful Life,RUL),步骤繁多,成本昂贵,且模型不具泛化性。现有的基于深度学习(Deep Learning,DL)的预测方法,由于数据量过大,经常导致模型出现过拟合现象,从而使模型精度不高。为了克服以上... 基于传统方法预测轴承剩余使用寿命(Residual Useful Life,RUL),步骤繁多,成本昂贵,且模型不具泛化性。现有的基于深度学习(Deep Learning,DL)的预测方法,由于数据量过大,经常导致模型出现过拟合现象,从而使模型精度不高。为了克服以上缺点,提出一种基于MRSDAE-SOM结合HGRU的滚动轴承RUL预测方法。首先,使用无监督式网络流形正则化堆栈去噪自编码器(Manifold Regularization Stack Denoising Auto Encoder,MRSDAE)结合自组织映射(Self-Or-ganizing Mapping,SOM)构建轴承健康因子(Health Indicator,HI)。然后,通过分层门控循环单元(Hierarchical Gated Re-current Unit,HGRU)网络建立预测模型,HGRU网络通过加入多尺度层和密集层,使其具有捕获时序特征且集成不同时间尺度注意力信息的能力。最后,通过实验验证表明,相比于其他基于数据驱动的方法,所提方法构建健康因子使用无监督方式,高效快捷且便于应用;预测模型泛化能力好,并有效防止了过拟合现象,实现了更高的预测精度。 展开更多
关键词 深度学习 剩余使用寿命 流形正则化堆栈去噪自编码器 分层门控循环单元
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一种基于维层次编码的OLAP聚集查询算法 被引量:14
13
作者 胡孔法 董逸生 +1 位作者 徐立臻 杨科华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期608-614,共7页
联机分析处理 (OLAP)查询往往需在海量数据上进行即席的复杂分组聚集查询 ,在其SQL语句中通常包含多表连接和分组聚集操作 ,因而减少多表连接和压缩关键字 ,以及对查询数据进行有效地分组聚集操作 ,成为ROLAP查询处理的关键问题 提出了... 联机分析处理 (OLAP)查询往往需在海量数据上进行即席的复杂分组聚集查询 ,在其SQL语句中通常包含多表连接和分组聚集操作 ,因而减少多表连接和压缩关键字 ,以及对查询数据进行有效地分组聚集操作 ,成为ROLAP查询处理的关键问题 提出了一种基于维层次编码的新型预分组聚集算法DHEPGA DHEPGA算法充分利用了编码长度较小的维层次编码及其前缀 ,来快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码 ,求得维层次属性的查询范围 ,减少了I/O开销 ,提高了OLAP查询效率 理论分析和实验结果表明 。 展开更多
关键词 OLAP(联机分析处理) 聚集查询 维层次编码 层次前缀
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基于分级显著信息的空间编码方法 被引量:5
14
作者 赵宏伟 李清亮 刘萍萍 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1863-1867,共5页
传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分... 传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分级显著信息提高特征间的相关性.在几何验证过程中,本文通过任意三点间的角度编码和位移编码构成的空间编码方法完成图像对之间的空间关系匹配,同时根据图像各个区域间的显著程度赋予该区域空间关系匹配得分相应权重,得到最终的几何得分,重新排列检索结果.实验结果表明本文提出的方法既改善了最终检索结果的精确度又降低了几何验证阶段的计算时间. 展开更多
关键词 图像检索 BAG of Words模型 分级显著性信息 几何角度编码 几何位移编码
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基于深度学习和层次语义模型的极化SAR分类 被引量:13
15
作者 石俊飞 刘芳 +1 位作者 林耀海 刘璐 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期215-226,共12页
针对复杂场景的极化合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,堆叠自编码模型能够自动学习高层特性,有效表示城区、森林等复杂地物的结构,然而,却难以保持图像的边界和细节.为了克服该缺点,本文结合深度自编码器和极化层次语义... 针对复杂场景的极化合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,堆叠自编码模型能够自动学习高层特性,有效表示城区、森林等复杂地物的结构,然而,却难以保持图像的边界和细节.为了克服该缺点,本文结合深度自编码器和极化层次语义模型(Polarimetric hierarchical semantic model,PHSM),提出了新的无监督的极化SAR图像分类算法.该方法根据极化层次语义模型,将复杂的极化SAR图像划分为聚集、匀质和结构三大区域.对聚集区域,采用堆叠自编码模型进行高层特征表示,并构造字典得到稀疏特征进行分类;对匀质区域,采用层次模型进行分类;对于结构区域,进行线目标保留和边界定位.实验结果表明,该算法通过不同的分类策略优势互补,能够得到区域一致性好且边界保持的分类结果. 展开更多
关键词 叠自编码器 极化层次语义模型 极化SAR分类 区域划分 层次分割
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数据仓库系统中一种高效的多维层次聚集算法 被引量:4
16
作者 胡孔法 陈崚 +2 位作者 顾颀 蔡俊杰 董逸生 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期196-201,共6页
如何减少联机分析处理中多表连接和压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为联机分析处理查询处理的关键问题。为此,提出了一种基于多维层次编码的新型预聚集算法MDHEPA。该算法充分利用编码长度较小的多维层次编... 如何减少联机分析处理中多表连接和压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为联机分析处理查询处理的关键问题。为此,提出了一种基于多维层次编码的新型预聚集算法MDHEPA。该算法充分利用编码长度较小的多维层次编码及其前缀,对事实表中的数据进行快速地分组聚集计算,大大减少和简化了多表连接操作,提高了联机分析处理查询效率。理论分析和实验结果表明,该算法是有效的。 展开更多
关键词 联机分析处理 聚集操作 多表查询 多维层次编码
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结合近似最优比特分配的改进SPIHT算法 被引量:3
17
作者 潘志刚 张文超 王晓晨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期46-48,共3页
SPIHT算法是一种实用、高效的小波零树图像编码算法。针对SPIHT算法存储空间需求大、运算复杂度较高等缺点,提出了一种改进的快速、低存储SPIHT算法,该算法将小波变换所形成的水平、垂直、对角和低频4个子带分成4个处理单元,对每个处理... SPIHT算法是一种实用、高效的小波零树图像编码算法。针对SPIHT算法存储空间需求大、运算复杂度较高等缺点,提出了一种改进的快速、低存储SPIHT算法,该算法将小波变换所形成的水平、垂直、对角和低频4个子带分成4个处理单元,对每个处理单元分别进行量化编码,并在各单元之间采取近似最优比特分配以提高量化性能。实验结果表明,改进算法在提高峰值信噪比等性能指标的同时,有效地减少了算法的存储需求及运算时间。 展开更多
关键词 图像编码 小波变换 零树量化 SPIHT 比特分配
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基于分层分块堆叠状态相关降噪自编码器的流程工业过程运行状态评价 被引量:3
18
作者 刘炎 马喆 +1 位作者 褚菲 王福利 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期228-238,共11页
本文针对不同运行状态数据差异度小、数据易受强噪声干扰而且具有多工序的流程工业过程,提出了一种基于分层分块堆叠状态相关降噪自编码器(HMSPDAE)的过程运行状态评价方法。首先,根据工艺特性对全流程进行层次结构划分。然后,提出一种... 本文针对不同运行状态数据差异度小、数据易受强噪声干扰而且具有多工序的流程工业过程,提出了一种基于分层分块堆叠状态相关降噪自编码器(HMSPDAE)的过程运行状态评价方法。首先,根据工艺特性对全流程进行层次结构划分。然后,提出一种堆叠状态相关降噪自编码器模型,用于提取各个子工序及全流程过程数据中与运行状态密切相关的深层特征,进而建立基于HMSPDAE的全流程评价模型。所提方法可以有效降低模型复杂度、增强模型的可解释性。最后,以湿法冶金过程为背景进行仿真验证,结果表明HMSPDAE在两个不同实验中的评价准确率分别达到99.5%和99.38%,均优于其他方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 过程运行状态评价 分层分块 流程工业 状态相关 堆叠自编码器
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WRBF网络的设计及其在混沌时间序列中的应用 被引量:2
19
作者 陈得宝 赵春霞 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期574-576,586,共4页
结合小波网络良好的时频特性和 RBF 网络良好的局部特性,设计小波径向基函数网络(WRBF),该四层网络较三层小波网络和三层 RBF 网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射,完成对输入信息的压缩,第二隐层实现径向基函数的... 结合小波网络良好的时频特性和 RBF 网络良好的局部特性,设计小波径向基函数网络(WRBF),该四层网络较三层小波网络和三层 RBF 网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射,完成对输入信息的压缩,第二隐层实现径向基函数的非线性计算,克服了 RBF网络在处理多维样本时神经元的中心点和宽度难以确定及网络结果往往较复杂的弱点。为实现对网络结构和参数的同时优化,提出用二进制—复数混合编码的自适应进化规划,利用双倍体基因拓展染色体的信息量,加快算法的收敛速度,实现全局优化。在算法研究的基础上,利用 WRBF 网络对混沌时间序列进行预测,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 混合编码进化规划 WRBF网络 小波网络 RBF网络
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时间序列相似性度量方法 被引量:4
20
作者 王燕 安云杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第9期2520-2525,共6页
在时间序列相似性度量中,符号聚合近似(symbolic aggregate approximation,SAX)方法没有将符号化后的模式序列进一步处理,导致存在一定误差,为此提出将算术编码技术引用到SAX中,即将符号化序列转换为编码序列,实现时间序列在概率区间上... 在时间序列相似性度量中,符号聚合近似(symbolic aggregate approximation,SAX)方法没有将符号化后的模式序列进一步处理,导致存在一定误差,为此提出将算术编码技术引用到SAX中,即将符号化序列转换为编码序列,实现时间序列在概率区间上的分析与度量;在计算序列间的相似度时采用分层欧式距离算法,综合考虑序列的统计距离和形态距离,由粗到细地进行筛选,达到序列整体趋势匹配以及细节拟合的目标。实验结果表明,该方法在不同的数据集上都有一定的可行性,具有较高的准确度和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 时间序列 相似性度量 关键点对等 算术编码技术 符号化 分层欧式距离
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