期刊文献+
共找到286篇文章
< 1 2 15 >
每页显示 20 50 100
基于反转效应的竞争性在线投资组合策略
1
作者 张永 詹晓丹 +1 位作者 杨兴雨 林虹 《系统管理学报》 北大核心 2025年第3期780-789,共10页
反转型在线投资组合策略通过有效利用股票市场中的反转效应,在多个数据集上的回测中展现出显著的累积收益优势。基于金融市场股票价格的反转效应构建专家意见池,并以此建立集成专家意见的竞争性在线投资组合策略。首先,利用股票价格在... 反转型在线投资组合策略通过有效利用股票市场中的反转效应,在多个数据集上的回测中展现出显著的累积收益优势。基于金融市场股票价格的反转效应构建专家意见池,并以此建立集成专家意见的竞争性在线投资组合策略。首先,利用股票价格在窗口内的反转效应构建代表专家意见的投资策略,并基于不同长度的窗口得到专家意见池;其次,运用弱集成算法为每个专家赋予相应的信任权重,集成专家意见形成在线投资组合策略,竞争性能分析表明,该策略能够有效追随最优专家意见;最后,数值分析结果显示,该策略在实现收益等方面的性能均优于现有相关在线策略。 展开更多
关键词 在线投资组合 弱集成算法 反转效应 竞争性策略
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法
2
作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块
在线阅读 下载PDF
改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法 被引量:1
3
作者 徐莲蓉 梁少华 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期173-180,共8页
为了更有效地识别钢材表面的细小和复杂缺陷,提出一种改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法。首先,在原模型的Neck部分引入空间和通道重构卷积SCConv模块,提高模型对小尺度目标缺陷的识别能力;其次,将CA注意力机制模块融合到原始的Backbone... 为了更有效地识别钢材表面的细小和复杂缺陷,提出一种改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法。首先,在原模型的Neck部分引入空间和通道重构卷积SCConv模块,提高模型对小尺度目标缺陷的识别能力;其次,将CA注意力机制模块融合到原始的Backbone中,使模型能够更好地关注目标缺陷的特征信息;接着,采用高效层聚合网络(RepGFPN)模块作为颈部网络,充分融合不同尺度的特征,提高特征融合能力;最后,引入轻量级上采样算子CARAFE,进一步提升模型的检测效果。实验结果显示,在公开的NEU-DET数据集上,改进后模型的平均精度均值(mAP)达到了81.1%,相较于原始YOLOv8模型,mAP提高了2.7%,精确率提升了3.9%。与此同时,在GC10-DET数据集上的实验也表明改进模型具有良好的鲁棒性,证明了所提算法能够有效地完成钢材表面缺陷的检测任务。 展开更多
关键词 钢材表面缺陷 缺陷检测 YOLOv8算法 坐标注意力机制 高效层聚合网络 识别能力
在线阅读 下载PDF
基于关联规则挖掘算法的中西太平洋围网渔获物种间的共现模式
4
作者 费姣姣 吴蕴韬 +4 位作者 罗家望 滕钰秀 陈贤钰 张健 石建高 《大连海洋大学学报》 北大核心 2025年第3期463-471,共9页
为探讨不同捕捞方式对物种间共现模式的潜在影响机制,利用上海开创远洋渔业有限公司2014-2022年中西太平洋(Western and Central Pacific Ocean, WCPO)围网渔业数据,采用Apriori关联规则挖掘算法分析自由集群(free-swimming school, FSC... 为探讨不同捕捞方式对物种间共现模式的潜在影响机制,利用上海开创远洋渔业有限公司2014-2022年中西太平洋(Western and Central Pacific Ocean, WCPO)围网渔业数据,采用Apriori关联规则挖掘算法分析自由集群(free-swimming school, FSC)与漂流人工集鱼装置(drifting fish aggregating device, DFAD)集群渔获物群体中物种间的关联关系。结果表明:FSC群体中仅存在镰状真鲨(Carcharhinus falciformis, FAL)和鲣(Katsuwonus pelamis, SKJ)间1条关联规则,但该规则并未通过有效性验证;而DFAD群体中物种间的关联性更强,群体中存在9条高频出现的关联规则,涉及镰状真鲨、纺锤鰤(Elagatis bipinnulata, RRU)和细鳞圆鲹(Decapterus macarellus, MSD)等3个兼捕物种与主捕种类鲣和黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares, YFT);其中,镰状真鲨与鲣之间的强关联关系显示其在DFAD群体中的关键物种地位,纺锤鰤则与黄鳍金枪鱼呈现高度共现。研究表明,DFAD在增强物种空间聚集效应的同时,显著提升了兼捕种类与主捕种类之间的共现概率,本研究为进一步优化渔业装置设计、减少兼捕及区域生态管理提供了科学依据。 展开更多
关键词 围网 FSC DFAD 关联规则挖掘分析 APRIORI算法 共现模式
在线阅读 下载PDF
基于群体智能优化算法的移动机器人分组聚集方法 被引量:1
5
作者 刘中常 李国良 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期35-42,共8页
为了应对多个混合移动机器人集群在进行分组聚集时速度慢、成功率低等问题,设计了一种基于群体智能优化算法的分散式的分组聚集导航方法,使得每个机器人只利用有限感知范围内其他机器人的信息,结合灰狼优化(GWO)算法的原理来计算其与同... 为了应对多个混合移动机器人集群在进行分组聚集时速度慢、成功率低等问题,设计了一种基于群体智能优化算法的分散式的分组聚集导航方法,使得每个机器人只利用有限感知范围内其他机器人的信息,结合灰狼优化(GWO)算法的原理来计算其与同组其他机器人进行聚集的首选导航速度。在确定每个机器人可利用的局部信息时,根据各组机器人的信息共享意愿,分为不同组之间相互合作和相互独立两种情况分别进行设计,从而实现了对原始的集中式GWO算法的分散化处理与应用。进一步对原始GWO算法进行改进,通过采用非线性收敛因子来提高机器人的前期探索能力,从而增大与同组成员的相遇概率,最终提高分组聚集的成功率。为了避免移动过程中机器人之间发生相互碰撞,利用分散式的最优互惠避碰(ORCA)算法对每个机器人的首选导航速度进行修正。仿真结果显示了所设计的不同分组聚集导航算法的有效性,并且相较于现有的基于粒子群优化(PSO)算法的分组聚集方法,所设计的各算法均具有更高的成功率、更快的收敛速度及更强的稳定性。 展开更多
关键词 移动机器人集群 导航方法 分组聚集 灰狼优化算法 有限感知
在线阅读 下载PDF
计及场景互动意愿的定变频空调群优化调控
6
作者 杨婷 朱晓 +3 位作者 陆旦宏 王玉莹 李艳 曾艾东 《电力工程技术》 北大核心 2025年第2期197-208,共12页
负荷聚合商在整合管理空调负荷资源时,应充分考虑定变频空调群体特性与不同场景用户互动意愿对可调潜力的影响。首先,在深入分析定变频空调差异化工作状态的基础上,面向工程应用构建2种空调单体模型与聚合模型。其次,针对不同场景、不... 负荷聚合商在整合管理空调负荷资源时,应充分考虑定变频空调群体特性与不同场景用户互动意愿对可调潜力的影响。首先,在深入分析定变频空调差异化工作状态的基础上,面向工程应用构建2种空调单体模型与聚合模型。其次,针对不同场景、不同日类型以及分时电价下的用户互动意愿开展定量分析,提出考虑互动意愿的空调可调潜力计算模型。然后,基于用户互动意愿度计算得到多场景可调温度区间,将其作为约束条件,构建调控策略优化模型,运用融合鱼鹰和柯西变异的麻雀搜索算法(osprey-Cauchy-sparrow search algorithm,OCSSA)求解得出多场景定变频空调调控指令。最后,算例分析结果表明,所提调控方法能够正确计算得出较高精度的温度调控指令,最终调控结果满足预设削减负荷指令要求。文中所提方法在充分考虑用户互动意愿差异性的前提下,能够自适应且准确地实现多场景定变频空调群调控。 展开更多
关键词 定变频空调 互动意愿 聚合模型 调控模型 融合鱼鹰和柯西变异的麻雀搜索算法(OCSSA) 可调潜力计算
在线阅读 下载PDF
融合多策略改进的鲸鱼优化算法 被引量:2
7
作者 王玉芳 程培浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期83-99,共17页
为解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收敛精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSWOA)。设计一种动态自适应探索转换概率替代... 为解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收敛精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSWOA)。设计一种动态自适应探索转换概率替代原算法中的随机探索概率,使得靠近最优个体的优秀个体更易引导全局搜索,有利于增强解的质量,防止算法陷入局部最优;引入鲸鱼个体聚集度的概念,当鲸鱼陷入聚集状态时采用大步长更新位置,防止迭代后期种群多样性减少;设计一种邻域解变异增强策略同时考虑当前个体与其相邻个体对下一代个体位置的影响,以防止种群进入聚集状态,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验基于CEC2017中29个测试函数和CEC2019中的10个测试函数进行,分别探究了3个改进策略对算法的探索与开发的影响、对种群多样性的影响以及对算法收敛性的影响。收敛性分析、Wilcoxon秩和检验和Fridman检验表明MSWOA具有良好的寻优性和鲁棒性。进一步,将MSWOA应用于压力容器设计和减速器设计问题上,验证了MSWOA在求解实际问题中的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 动态自适应探索转换策略 鲸鱼个体聚集度跟随策略 邻域解变异增强策略 工程优化
在线阅读 下载PDF
基于四梯度多特征和四权重滤波的立体匹配
8
作者 董振武 王春媛 +2 位作者 余嘉昕 周斌 吴扬 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期271-280,共10页
立体匹配的精度直接决定了后续三维场景信息恢复的准确度,提高视差图的精度一直是研究的热点问题。传统的立体匹配方法对图像的局部结构表达不够精准,对相似结构区域内的点或前景和背景交界处及含有错误代价点的处理效果不理想。针对以... 立体匹配的精度直接决定了后续三维场景信息恢复的准确度,提高视差图的精度一直是研究的热点问题。传统的立体匹配方法对图像的局部结构表达不够精准,对相似结构区域内的点或前景和背景交界处及含有错误代价点的处理效果不理想。针对以上问题,提出一种基于四梯度多特征代价和四权重滤波的立体匹配方法。由图像灰度和四方向梯度组成多特征空间,通过二次编码计算多特征Census变换代价,再结合多特征绝对误差(AD)代价形成多特征代价,提升局部结构的表达准确度;以空间邻近度、像素值相似度、区域相似度和代价相似度四权重构建的滤波核进行代价聚合,降低异常代价的聚合权重;以胜者为王(WTA)算法计算初始视差,以左右一致性检测进行视差初步修正,结合自适应窗口和视差阈值进行视差优化。在Middlebury V3立体平台上的实验结果表明,该方法在非遮挡区域和全部区域加权平均的bad4.0分别为14.7%和20.6%,效能显著优于现有的传统立体匹配算法。 展开更多
关键词 立体匹配 绝对误差(AD)-Census变换 四梯度多特征 双边滤波 胜者为王(WTA)算法 代价聚合
在线阅读 下载PDF
融合深度自动编码器的联邦学习恶意节点检测方案
9
作者 张晓琴 曹泽宇 +1 位作者 陆艳军 金西兴 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期139-148,共10页
联邦学习使多个客户端节点能够在保护数据隐私的基础上协作训练全局模型,但中心服务器无法控制各节点的行为,恶意节点可能会上传错误的梯度更新,损害全局模型。针对上述问题,提出了一个融合深度自动编码器的联邦学习恶意节点检测方案Fed... 联邦学习使多个客户端节点能够在保护数据隐私的基础上协作训练全局模型,但中心服务器无法控制各节点的行为,恶意节点可能会上传错误的梯度更新,损害全局模型。针对上述问题,提出了一个融合深度自动编码器的联邦学习恶意节点检测方案FedDA,以提高联邦学习系统在面对恶意行为时的防御能力。该方案通过分析本地模型输出层的梯度信息识别恶意节点,结合深度自动编码器进行数据特征提取、数据解耦和数据降维;基于马氏距离构建联邦聚合算法,抑制恶意节点产生的破坏。实验结果表明,FedDA在MNIST和CIFAR-10数据集上的表现优于Mkrum等防御方法,防御成功率最高提升可达19.9%。同时,FedDA与FedAvg的全局模型准确率接近。FedDA在有效防范恶意行为的同时,保持了全局模型的训练效果,适用于广泛的联邦学习场景。 展开更多
关键词 联邦学习 深度自动编码器 马氏距离 检测方案 聚合算法
在线阅读 下载PDF
基于自然最近邻的联邦聚合算法
10
作者 施永辉 代琪 +1 位作者 陈丽芳 韩阳 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期236-244,共9页
联邦学习框架在保护本地数据隐私的同时,面临着来自攻击者污染客户端数据的挑战,导致全局模型性能下降。目前主流联邦学习框架通常假设客户端本地数据是干净的,但实际情况中攻击者可通过数据污染手段来降低模型的准确性。为此,提出一种... 联邦学习框架在保护本地数据隐私的同时,面临着来自攻击者污染客户端数据的挑战,导致全局模型性能下降。目前主流联邦学习框架通常假设客户端本地数据是干净的,但实际情况中攻击者可通过数据污染手段来降低模型的准确性。为此,提出一种基于自然最近邻的联邦聚合算法。与其他传统联邦防御算法不同,该算法为非独立同分布条件下的联邦学习框架,能够防御有目标的攻击。该算法引入自然最近邻的搜索过程,通过此过程赋予模型异常度,有效区分异常模型。选取其中异常度较小的节点参与训练,确保正常节点参与的训练次数远大于恶意节点次数。实验结果表明,在非独立同分布条件下,该算法在标签翻转和后门攻击等有目标攻击的场景下,能保持模型性能稳定,增强了联邦学习框架的鲁棒性。即使受到恶意攻击,该算法能够有效维护全局模型的性能和可靠性,为解决客户端数据污染问题提供了有效途径,为联邦学习框架安全性和稳定性提供新思路。 展开更多
关键词 联邦学习 聚合算法 自然最近邻 鲁棒性 标签翻转
在线阅读 下载PDF
基于遗传和引导聚集算法优化支持向量机的白酒基酒品质评估方法
11
作者 庞婷婷 张贵宇 +4 位作者 刘科材 李晓平 庹先国 彭英杰 曾祥林 《食品科学》 北大核心 2025年第6期275-284,共10页
基酒组分具有复杂多样性,为提高其等级分类预测模型的精度和泛化能力,在基酒气相色谱-质谱数据基础上设计评价模型,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)和引导聚集算法(Bootstrap aggregating,Bagging)优化支持向量机(support v... 基酒组分具有复杂多样性,为提高其等级分类预测模型的精度和泛化能力,在基酒气相色谱-质谱数据基础上设计评价模型,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)和引导聚集算法(Bootstrap aggregating,Bagging)优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器的方法,以解决单一SVM分类器在分类精度和泛化能力的不足。研究使用Spearman相关性筛选了36种关键物质,选择核主成分分析法提取了12个核主成分,并使累计贡献率达到96.06%,将其作为模型输入。选择性能最优的径向基核函数支持向量机,使用对数据多样性适应较强的并行计算Bagging集成算法,构建Bagging-SVM分类器进行基酒等级分类,最后,通过GA优化Bagging-SVM分类器的参数(C、γ、N),构建GA-Bagging-SVM模型。结果显示,GA-Bagging-SVM模型的准确率、精确度、召回率、F1-Score分别为96.77%、96.90%、96.77%、96.78%,优于Bagging-SVM和SVM模型,相比单一SVM模型提升了6.45%、5.61%、6.45%、6.42%,比Bagging-SVM模型提升了3.22%、2.29%、3.22%和3.15%。该方法可作为白酒基酒品质评估模型的优化方法。 展开更多
关键词 基酒 支持向量机 引导聚集算法 遗传算法 分类预测
在线阅读 下载PDF
基于改进Harris Hawk优化算法的虚拟电厂优化调度研究
12
作者 丁君 秦浩庭 +3 位作者 苏鹏 曾雪松 李竞轩 郝巍 《可再生能源》 北大核心 2025年第6期829-838,共10页
文章针对虚拟电厂的优化调度问题,提出了一种基于改进Harris Hawk优化算法的调度策略。该策略旨在提高包含光伏、风力发电、燃料电池以及热电联产单元的虚拟电厂的经济性和环境友好性,并引入电动汽车和储能系统分别作为灵活储备和旋转备... 文章针对虚拟电厂的优化调度问题,提出了一种基于改进Harris Hawk优化算法的调度策略。该策略旨在提高包含光伏、风力发电、燃料电池以及热电联产单元的虚拟电厂的经济性和环境友好性,并引入电动汽车和储能系统分别作为灵活储备和旋转备用,建立虚拟电厂灵活性聚合模型,通过改进的Harris Hawk优化算法调度方案。最后进行全面的日前调度和短期调度分析。结果表明,该策略能有效应对可再生能源的不确定性,实现对联络线功率的响应跟随。研究结果为虚拟电厂的协调优化调度提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 虚拟电厂 改进Harris Hawk优化算法 灵活性聚合 日前和短期调度
在线阅读 下载PDF
改进RHGSO-FC算法的RGB-D图像GMM聚类分割
13
作者 郭培岩 范九伦 刘恒 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期234-246,共13页
随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利... 随着低成本深度图像传感器的引入,在RGB-D图像中进行可靠的图像分割是计算机视觉的一个目标,而如何对杂乱的场景进行图像分割具有挑战性。基于随机亨利气体溶解度优化算法的模糊聚类(RHGSO-FC),提出一种新的RGB-D图像分割方法。对亨利气体溶解度优化算法(HGSO)进行改进,提出改进的亨利气体溶解度优化算法(LRHGSO),并利用基于改进亨利气体溶解度优化算法的核模糊聚类(LRHGSO-KFC)生成初始化标签。将初始化标签传入到高斯混合(GMM)聚类中,得到多个聚类结果。最后对这些聚类结果通过聚集超像素方法进行分割合并,得到最终分割结果。实验数据集采用NYU depth V2室内图像,与现有的一些分割方法:阈值分割算法、硬C-均值、模糊C-均值、高斯混合聚类、核模糊聚类、模糊子空间聚类、混沌Kbest引力搜索算法和随机亨利气体溶解度优化算法进行比较,结果表明提出的RGB-D分割算法优于其他比较的算法。 展开更多
关键词 RGB-D图像分割 核模糊聚类 亨利气体溶解度优化算法 高斯混合模型 聚集超像素
在线阅读 下载PDF
基于多色域特征与物理模型的水下图像增强
14
作者 张瑞航 林森 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期475-485,共11页
水下智能机器人在探测海洋信息时易受悬浮颗粒和光衰减现象的干扰,导致视觉图像退化,造成色彩扭曲、细节模糊等现象。针对上述问题,提出基于多色域特征与物理模型的水下图像增强。首先,设计多色域特征聚合网络,旨在利用不同色域空间提... 水下智能机器人在探测海洋信息时易受悬浮颗粒和光衰减现象的干扰,导致视觉图像退化,造成色彩扭曲、细节模糊等现象。针对上述问题,提出基于多色域特征与物理模型的水下图像增强。首先,设计多色域特征聚合网络,旨在利用不同色域空间提供的信息帮助图像颜色恢复。其次,为获取到更真实的视觉效果,对白平衡算法进行推广,并将深度学习算法与水下光学成像模型结合,以数据驱动的方式求解清晰图像。最后,提出多色域轮换模式对网络进行训练,在不同色域空间中搜索最优解。实验证明,该方法在色彩平衡、细节恢复方面效果显著,相比经典算法与前沿算法更具优势,在特征点匹配与显著性检验任务中满足水下智能机器人视觉系统对图像清晰度的要求。 展开更多
关键词 水下图像增强 成像模型 深度学习 多色域空间 特征聚合 轮换训练 算法推广 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
A new clustering algorithm for large datasets 被引量:1
15
作者 李清峰 彭文峰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第3期823-829,共7页
The Circle algorithm was proposed for large datasets.The idea of the algorithm is to find a set of vertices that are close to each other and far from other vertices.This algorithm makes use of the connection between c... The Circle algorithm was proposed for large datasets.The idea of the algorithm is to find a set of vertices that are close to each other and far from other vertices.This algorithm makes use of the connection between clustering aggregation and the problem of correlation clustering.The best deterministic approximation algorithm was provided for the variation of the correlation of clustering problem,and showed how sampling can be used to scale the algorithms for large datasets.An extensive empirical evaluation was given for the usefulness of the problem and the solutions.The results show that this method achieves more than 50% reduction in the running time without sacrificing the quality of the clustering. 展开更多
关键词 data mining Circle algorithm clustering categorical data clustering aggregation
在线阅读 下载PDF
基于模型质量评分的联邦学习聚合算法优化 被引量:1
16
作者 吴小红 陆浩楠 +1 位作者 顾永跟 陶杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2427-2433,共7页
在联邦学习环境中,客户端数据的质量是决定模型性能的关键因素。传统的评估方法依赖于在中心节点的验证集上衡量客户端模型的损失,从而对数据质量进行评估。在缺乏有效验证集的情况下,数据质量的评估是困难的。为了解决上述问题,提出了... 在联邦学习环境中,客户端数据的质量是决定模型性能的关键因素。传统的评估方法依赖于在中心节点的验证集上衡量客户端模型的损失,从而对数据质量进行评估。在缺乏有效验证集的情况下,数据质量的评估是困难的。为了解决上述问题,提出了一种根据同伴信息进行模型质量评分的方法。通过对客户端上传的模型参数进行裁剪处理,基于正确评分规则的相关理论设计模型质量评分机制,并在此基础上优化聚合算法,降低低质量客户端对全局模型的影响。在MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-10等数据集上的实验表明,提出的评分机制无须复杂的算法,且能有效辨别搭便车、噪声、错误标签三类低质量数据客户端,提高联邦学习性能的鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 模型质量 参数裁剪 同伴信息 聚合算法
在线阅读 下载PDF
非独立同分布下联邦半监督学习的数据分享研究 被引量:1
17
作者 顾永跟 高凌轩 +1 位作者 吴小红 陶杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期188-196,共9页
联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标... 联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标签数据提升系统性能和如何缓解数据异质性带来的负面影响是两大挑战。针对标签数据仅在服务器场景,基于分享的思想,设计一种可应用在联邦半监督学习系统上的方法Share&Mark,该方法将客户端的分享数据由专家标记后参与联邦训练。同时,为充分利用分享的数据,根据各客户端模型在服务器数据集上的损失值动态调整各客户端模型在联邦聚合时的占比,即ServerLoss聚合算法。综合考虑隐私牺牲、通信开销以及人工标注成本3个方面的因素,对不同分享率下的实验结果进行分析,结果表明,约3%的数据分享比例能平衡各方面因素。此时,采用Share&Mark方法的联邦半监督学习系统FedMatch在CIFAR-10和Fashion-MNIST数据集上训练的模型准确率均可提升8%以上,并具有较优的鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦半监督学习 联邦学习 数据非独立同分布 鲁棒性 聚合算法 数据分享
在线阅读 下载PDF
非规则再生骨料建模及再生骨料混凝土数值模拟 被引量:5
18
作者 胡焱博 高鹏 +6 位作者 李景哲 章国辉 王国陶 董帅志 储玉婷 詹炳根 余其俊 《硅酸盐通报》 CAS 北大核心 2024年第1期276-286,294,共12页
传统再生骨料混凝土(RAC)模型多采用基本几何形状来代表再生骨料(RA)结构,这与实际情况差异较大。本文结合数字图像技术和傅里叶描述法构建了真实的二维骨料数据库,并提出了基于骨料叠加法随机生成RA的新方法。基于外接矩形框/内切圆的... 传统再生骨料混凝土(RAC)模型多采用基本几何形状来代表再生骨料(RA)结构,这与实际情况差异较大。本文结合数字图像技术和傅里叶描述法构建了真实的二维骨料数据库,并提出了基于骨料叠加法随机生成RA的新方法。基于外接矩形框/内切圆的粗判定和基于重叠框的精细判定提出了一种新的适用于傅里叶重构骨料的快速投放算法,实现了不同RA取代率和RA残余砂浆含量的RAC细观结构的构建。基于内聚力模型根据随机生成的RAC的细观结构建立了数值模型,研究了RA取代率和RA残余砂浆含量对RAC单轴抗拉性能的影响。结果表明,RAC的抗拉强度和弹性模量随着RA取代率和RA残余砂浆含量的增加而降低,但峰值应变变化不大。该RA模型更符合实际,且附着砂浆的含量和分布可自主调整。 展开更多
关键词 傅里叶重构 再生骨料 再生骨料混凝土 细观结构 骨料投放算法 内聚力模型
在线阅读 下载PDF
基于主从博弈的虚拟电厂参与多元竞争市场投标策略研究 被引量:10
19
作者 彭超逸 徐苏越 +5 位作者 顾慧杰 周华锋 胡荣 聂涌泉 孙海顺 陈文哲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期125-137,共13页
虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以聚合多元异构分布式能源(distributed energy resource,DER)灵活参与电力市场,但受市场多元主体投标行为不确定性的影响,VPP在日前电力市场面临着潜在的投标需求流标风险。为解决多元竞争电力市... 虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以聚合多元异构分布式能源(distributed energy resource,DER)灵活参与电力市场,但受市场多元主体投标行为不确定性的影响,VPP在日前电力市场面临着潜在的投标需求流标风险。为解决多元竞争电力市场中电价电量不确定性影响下VPP的优化申报问题,提出一种VPP灵活分段投标策略。首先,基于分布式能源运行特性构建了虚拟电厂聚合可调节能力评估方法,在考虑电力平衡需求的基础上,提出按可调节能力划分区间的VPP灵活分段投标策略。然后,构建了虚拟电厂参与日前电力现货市场投标的主从博弈模型,以实现VPP收益及社会效益的最大化。最后,采用强对偶理论和大M法将该均衡约束规划问题(equilibrium problems with equilibrium constraints,EPEC)转化为混合整数线性规划问题(mixed integer linear program,MILP)求解。算例结果表明,VPP采用灵活分段投标策略参与日前电力市场,可以充分利用其可调节能力,保障其投标需求有效中标,有效提升了VPP收益及社会效益。 展开更多
关键词 虚拟电厂 聚合算法 投标策略 主从博弈
在线阅读 下载PDF
新型配电网多虚拟电厂分布式资源聚合与聚合体优化运行方法 被引量:7
20
作者 许泽凯 刘曌 +2 位作者 和敬涵 司方远 王小君 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期105-116,I0009-I0011,共15页
随着新型电力系统建设的不断推进,配电网侧分布式资源聚合与聚合体优化运行成为支撑电网平衡能力提升的关键技术之一。为快速准确表征分布式资源聚合体的功率调节能力,首先通过顶点枚举法求解考虑电源出力不确定性的虚拟电厂可行域;进... 随着新型电力系统建设的不断推进,配电网侧分布式资源聚合与聚合体优化运行成为支撑电网平衡能力提升的关键技术之一。为快速准确表征分布式资源聚合体的功率调节能力,首先通过顶点枚举法求解考虑电源出力不确定性的虚拟电厂可行域;进一步为解决配电网多虚拟电厂经济优化运行问题,设计了计及有功-无功的二元一致性算法,并证明所提算法的收敛性;通过基于可行域边界与二元一致性变量修正方程的修正法则,以满足功率与电压约束;最终得到多虚拟电厂分布式资源聚合与聚合体优化运行的算法流程。通过算例分析与对比,验证了所提资源聚合与聚合体优化运行的框架可行性,以及其相较于传统一致性算法的优势。通过对分布式资源有功-无功调节能力的充分利用,提升了分布式资源参与电网运行的灵活性。 展开更多
关键词 虚拟电厂 二元一致性算法 资源聚合与聚合体优化运行 可行域 顶点枚举法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 15 下一页 到第
使用帮助 返回顶部