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PMoE:在P-tuning中引入混合专家的参数高效微调框架 被引量:1
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作者 王浩 王珺 +3 位作者 胡海峰 周飞飞 龚锐 张索非 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期1956-1963,共8页
大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架... 大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架。该框架基于P-tuning方法,并引入混合专家机制,在保持低成本微调的同时增强多任务处理能力。PMoE在Transformer模块的每一层构建可训练的专家模块,以替代P-tuning中的提示词模块,并采用路由机制根据输入任务特征动态分配任务。此外,PMoE的专家模块支持拆卸,实现不同任务场景下的模型复用,进一步降低计算成本。实验结果表明,PMoE在中国医学领域数据集上相较于P-tuning方法性能提升6.24%,并在多任务处理和迁移学习方面表现优越,验证了其高效性与广泛适用性。 展开更多
关键词 大语言模型 参数高效微调 P-tuning 混合专家 多任务学习
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Self-adaptive PID controller of microwave drying rotary device tuning on-line by genetic algorithms 被引量:6
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作者 杨彪 梁贵安 +5 位作者 彭金辉 郭胜惠 李玮 张世敏 李英伟 白松 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第10期2685-2692,共8页
The control design, based on self-adaptive PID with genetic algorithms(GA) tuning on-line was investigated, for the temperature control of industrial microwave drying rotary device with the multi-layer(IMDRDWM) and wi... The control design, based on self-adaptive PID with genetic algorithms(GA) tuning on-line was investigated, for the temperature control of industrial microwave drying rotary device with the multi-layer(IMDRDWM) and with multivariable nonlinear interaction of microwave and materials. The conventional PID control strategy incorporated with optimization GA was put forward to maintain the optimum drying temperature in order to keep the moisture content below 1%, whose adaptation ability included the cost function of optimization GA according to the output change. Simulations on five different industrial process models and practical temperature process control system for selenium-enriched slag drying intensively by using IMDRDWM were carried out systematically, indicating the reliability and effectiveness of control design. The parameters of proposed control design are all on-line implemented without iterative predictive calculations, and the closed-loop system stability is guaranteed, which makes the developed scheme simpler in its synthesis and application, providing the practical guidelines for the control implementation and the parameter design. 展开更多
关键词 industrial microwave DRYING ROTARY device SELF-ADAPTIVE PID controller genetic algorithm on-line tuning SELENIUM-ENRICHED SLAG
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Control parameter optimal tuning method based on annealing-genetic algorithm for complex electromechanical system 被引量:1
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作者 贺建军 喻寿益 钟掘 《Journal of Central South University of Technology》 2003年第4期359-363,共5页
A new searching algorithm named the annealing-genetic algorithm(AGA) was proposed by skillfully merging GA with SAA. It draws on merits of both GA and SAA ,and offsets their shortcomings.The difference from GA is that... A new searching algorithm named the annealing-genetic algorithm(AGA) was proposed by skillfully merging GA with SAA. It draws on merits of both GA and SAA ,and offsets their shortcomings.The difference from GA is that AGA takes objective function as adaptability function directly,so it cuts down some unnecessary time expense because of float-point calculation of function conversion.The difference from SAA is that AGA need not execute a very long Markov chain iteration at each point of temperature, so it speeds up the convergence of solution and makes no assumption on the search space,so it is simple and easy to be implemented.It can be applied to a wide class of problems.The optimizing principle and the implementing steps of AGA were expounded. The example of the parameter optimization of a typical complex electromechanical system named temper mill shows that AGA is effective and superior to the conventional GA and SAA.The control system of temper mill optimized by AGA has the optimal performance in the adjustable ranges of its parameters. 展开更多
关键词 GENETIC ALGORITHM SIMULATED ANNEALING ALGORITHM annealing-genetic ALGORITHM complex electro-mechanical system parameter tuning OPTIMAL control
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高阶补偿无线电能传输系统的通用调谐解耦控制策略
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作者 谭平安 周睿洋 +2 位作者 徐西宁 唐锐 王昭鸿 《电工技术学报》 北大核心 2025年第10期3071-3081,共11页
频率调谐方法可以有效解决因耦合机构参数漂移导致的无线电能传输系统频率失谐问题,有利于提高系统的传输效率及运行稳定性。传统的双边频率调谐控制方法不统一,并且控制参数优化复杂。为此,该文提出一种适用于高阶补偿无线电能传输系... 频率调谐方法可以有效解决因耦合机构参数漂移导致的无线电能传输系统频率失谐问题,有利于提高系统的传输效率及运行稳定性。传统的双边频率调谐控制方法不统一,并且控制参数优化复杂。为此,该文提出一种适用于高阶补偿无线电能传输系统的通用调谐解耦控制策略。首先,基于电路理论构建高阶补偿无线电能传输系统的分析模型,揭示双边谐振条件及其特征。其次,基于扰动观察法构建一种通用的双边调谐解耦控制策略,可实现原边和副边谐振参数的自适应调整。最后,搭建180 W LCC/LCC系统实验样机,验证了所提频率调谐解耦控制策略的有效性,在耦合机构偏移等工况下能够有效维持系统双边的谐振状态,提高了系统的传输效率和稳定性。 展开更多
关键词 解耦控制 频率调谐 参数漂移 无线电能传输
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大语言模型参数高效微调技术综述
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作者 秦董洪 李政韬 +3 位作者 白凤波 董路宽 张慧 徐晨 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第16期38-63,共26页
近年来,自然语言处理领域的训练范式和模型规模发生显著变化,从特定任务的监督学习转向全量微调大规模预训练模型。然而,模型参数的激增导致全量微调计算成本高昂。“参数高效微调”技术应运而生,通过仅微调部分参数或引入少量新参数,... 近年来,自然语言处理领域的训练范式和模型规模发生显著变化,从特定任务的监督学习转向全量微调大规模预训练模型。然而,模型参数的激增导致全量微调计算成本高昂。“参数高效微调”技术应运而生,通过仅微调部分参数或引入少量新参数,显著降低成本并保持性能。对近年来参数高效微调技术中最具代表性和最前沿的方法进行了简要介绍和系统分析,涵盖设计理念与核心算法,并对不同方法的特性、优势、不足以及适用场景进行了归纳和分析,并进一步对比了不同种类中同系列的多种方法,分析了同系列方法在设计理念上的演进趋势,提供了当前研究现状的全面概述。最后对参数高效微调技术进行整体的分析与展望,提出未来该技术可能的优化方向,并结合实践提出该技术在实际工程应用中可行的技术方案。 展开更多
关键词 参数高效微调技术 深度学习 自然语言处理 模型优化
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调谐液体阻尼器-高层结构的实用抗震分析方法
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作者 邹万杰 梁敏容 +2 位作者 李创第 葛新广 经承贵 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第2期282-294,共13页
针对设置调谐液体阻尼器(TLD)的高层结构在随机地震动激励下的响应求解方法复杂的问题,基于有限元动力分析技术和功率谱的二次式分解法,研究了顶层设置TLD的高层建筑结构在胡聿贤地震激励谱下动力响应谱矩的简明封闭解法。首先,根据TLD... 针对设置调谐液体阻尼器(TLD)的高层结构在随机地震动激励下的响应求解方法复杂的问题,基于有限元动力分析技术和功率谱的二次式分解法,研究了顶层设置TLD的高层建筑结构在胡聿贤地震激励谱下动力响应谱矩的简明封闭解法。首先,根据TLD线性力学模型,建立TLD-高层建筑结构耦合地震动方程,再利用有限元分析技术获得高层建筑结构动力特性,重构以实模态表示的TLD-高层建筑结构等效动力学方程,解决了复杂受控结构动力特性不易获取的问题。其次,基于复模态法和二次式分解法推导了高层建筑结构的结构绝对位移、层间位移、方差和0~2阶谱矩的简明封闭解。最后,以一实际结构作为算例分析,通过本文方法所得楼层和节点谱矩与虚拟激励法计算结果对比,验证了所得响应谱矩的正确性;并探讨了结构振型数和TLD参数对减震性能的影响。结果表明:结构前三阶振型能保证响应结果的精度,且适当增大TLD长度、高度和选取合适阻尼比可有效提高高层结构的抗震性能。 展开更多
关键词 调谐液体阻尼器(TLD) 胡聿贤随机激励谱 二次式分解法 实用分析法 参数分析
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面向国产加速器的并行代码自动生成框架
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作者 王玲 高娅 +1 位作者 吉青 卜景德 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1438-1444,共7页
国产加速器复杂的硬件架构需要编写高度优化的代码才能充分发挥其卓越性能,由此带来繁重工作量和技术难度,为此提出一种面向国产加速器的并行代码自动生成框架。基础配置参数模块涵盖广泛的参数选项,实现代码自动调优,提高框架的通用性... 国产加速器复杂的硬件架构需要编写高度优化的代码才能充分发挥其卓越性能,由此带来繁重工作量和技术难度,为此提出一种面向国产加速器的并行代码自动生成框架。基础配置参数模块涵盖广泛的参数选项,实现代码自动调优,提高框架的通用性;预定义代码生成模块生成汇编代码并加入算法优化,扩展预定义代码的汇编指令适配目标架构支持的指令集使该框架适用于其它加速器;最优代码选择模块根据框架生成的多组代码执行情况智能地选择性能最佳的代码进行输出。实验结果表明,该框架能够生成常见数据类型的程序,使用优化组件组合后生成的基准测试程序的性能可达到国产加速器理论峰值的90.1%。 展开更多
关键词 国产加速器 自动调优 配置参数 预定义代码 汇编指令 最优代码选择 代码自动生成
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基于改进鲸鱼优化算法的无人机模糊自抗扰控制
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作者 单泽彪 王宇航 +1 位作者 魏昌斌 刘小松 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第6期1243-1252,共10页
为了提高四旋翼无人机位姿轨迹跟踪控制的快速性及精确性,本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的无人机模糊自抗扰控制方法。针对传统鲸鱼算法收敛精度低和速度慢的问题,通过Logistic混沌映射与Skew Tent映射相结合的方式来提高初始种群... 为了提高四旋翼无人机位姿轨迹跟踪控制的快速性及精确性,本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的无人机模糊自抗扰控制方法。针对传统鲸鱼算法收敛精度低和速度慢的问题,通过Logistic混沌映射与Skew Tent映射相结合的方式来提高初始种群的多样性,同时通过引入交叉算子与高斯变异算子来增强全局的搜索能力,防止搜索过程陷入局部最优。设计了一种基于鲸鱼优化算法的模糊自抗扰控制器,采用改进的鲸鱼优化算法对模糊自抗扰控制器的最优调整系数、模糊自抗扰控制器中非线性误差反馈控制率的微积分增益以及扩张状态观测器的误差校正系数进行迭代优化。仿真结果表明:本文提出的控制方法相对于其他控制方法能够有效地提高系统的控制性能,准确地跟踪期望飞行轨迹,加快控制系统的动态响应、降低稳态误差、提高抗干扰能力。 展开更多
关键词 无人机控制 自抗扰控制 模糊自抗扰控制 参数自整定 鲸鱼优化算法 混沌映射 交叉算子 高斯变异算子
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参数高效化微调的双分支视频动作识别方法
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作者 王小伟 沈燕飞 邢庆君 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期21-28,共8页
目的面向视频的AI智慧体育对于个性化训练、定制化运动分析具有重要的现实价值。现有的视频动作分析框架依赖于“预训练-微调”的范式将图像预训练模型迁移到视频时序建模中,然而,随着模型尺寸和预训练规模的不断扩大,一方面直接微调需... 目的面向视频的AI智慧体育对于个性化训练、定制化运动分析具有重要的现实价值。现有的视频动作分析框架依赖于“预训练-微调”的范式将图像预训练模型迁移到视频时序建模中,然而,随着模型尺寸和预训练规模的不断扩大,一方面直接微调需更新全部参数导致计算成本高昂,另一方面难以基于图像大模型实现视频时空特征的建模。方法为此,提出一种基于大规模图像预训练模型的双分支视频动作识别框架TBN(two branch network),其包含时空解耦的双分支架构,分别处理静态背景特征和时序动态动作特征。在迁移中,预训练权重保持冻结,仅通过对额外增加的Prompt和Adaptor中的少量参数进行训练,实现从图像预训练模型到视频时序建模的参数高效化迁移。此外,针对现有基准数据集在高速运动场景的不足,构建一个大规模体育运动数据集Kinetics-Sports,包含42个运动类别(含篮球、滑冰、跨栏等),提供更严格的测试基准。结果在Kinetics-Sports,UCF101和HDBM51数据集上的实验结果表明,提出的方法在3个数据集上的识别准确率分别达到97.8%,78.0%,74.2%,优于目前几个数据集上最先进的方法,且参数量仅有12 MB,计算复杂度低于现有主流算法。结论提出的模型在精度-效率方面取得了更好的平衡,提升了体育运动动作检测的准确率和推理效率,为视觉大模型视频迁移提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 视频动作识别 预训练模型 参数高效化微调 双分支网络 时空建模
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基于XGBoost算法的页岩岩相测井预测方法 被引量:1
10
作者 闫佳飞 李胜利 +2 位作者 魏泽德 吴忠宝 陈建阳 《古地理学报》 北大核心 2025年第3期763-776,共14页
页岩岩相的识别与预测对于分析确定页岩油气甜点层段非常重要。在缺乏岩心信息进行单井岩相研究时,测井数据扮演着十分重要的角色,而基于XGBoost算法可以充分挖掘多维测井数据所揭示的页岩岩相信息,从而达到预测单井页岩岩相的目的。本... 页岩岩相的识别与预测对于分析确定页岩油气甜点层段非常重要。在缺乏岩心信息进行单井岩相研究时,测井数据扮演着十分重要的角色,而基于XGBoost算法可以充分挖掘多维测井数据所揭示的页岩岩相信息,从而达到预测单井页岩岩相的目的。本研究应用具有监督学习算法的XGBoost机器学习方法,利用常规测井数据作为变量数据集,建立了可预测页岩岩相类型的计算模型。首先建立适合具体研究区的页岩岩相划分标准,该标准应能体现研究区页岩岩相的辨识差异性,再统计不同矿物含量,确定不同岩相的具体矿物含量和TOC含量界限。在建立计算模型时,相关变量可能会提供相似的信息,导致模型过于依赖这些特征,需注意去除相似信息。XGBoost算法在参数优选方面,其网格搜索具有全面性,在网格搜索过程中应该进行多次优选,不断缩小搜索范围以求取最优值。以松辽盆地松南地区赞字井区块为例,采用矿物组分含量、沉积构造及TOC含量建立页岩岩相划分标准,青山口组可划分出5类主要页岩;在应用XGBoost算法进行变量优选时,对于具有较高相关性的深侧向电阻率(LLD)和浅侧向电阻率(LLS)曲线,保留一条即可,结果表明模型准确率可提高4%左右;经过变量选择及参数调优后,最终模型预测岩相的准确率可达90.03%。 展开更多
关键词 页岩岩相预测 XGBoost算法 变量选择 参数调优 测井信息 青山口组 松辽盆地
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基于剪枝的大模型联邦参数高效微调技术 被引量:1
11
作者 曾辉 熊诗雨 +1 位作者 狄永正 史红周 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期715-724,共10页
随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信... 随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信这两个主要阶段,分别提出对应的解决方案,即本地高效微调模式和环形本地聚合模式。本地高效微调模式采用基于参数高效微调(PEFT)的模型剪枝算法以减轻本地计算和通信开销;环形本地聚合模式采用分布式的本地聚合方法取代中心化的聚合方法以提升聚合阶段的通信效率。实验结果表明,所提大模型联邦参数高效微调框架在最终性能和效率方面均表现良好。 展开更多
关键词 联邦学习 大模型 微调 参数高效微调 模型剪枝
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考虑导纳约束的直流配电系统稳定性分析与参数整定方法
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作者 姜文伟 陈鹏伟 +2 位作者 吴红飞 陈杰 许昭 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第14期5538-5552,I0018,共16页
直流配电系统高度电力电子化,源-荷各子系统间易因多尺度交互作用出现振荡失稳现象,而各类电气与控制参数影响的相互耦合会进一步使得多工况的稳定性设计成为难点所在。为建立源-荷各子系统的端口导纳规范,并实现稳定性约束下端口导纳... 直流配电系统高度电力电子化,源-荷各子系统间易因多尺度交互作用出现振荡失稳现象,而各类电气与控制参数影响的相互耦合会进一步使得多工况的稳定性设计成为难点所在。为建立源-荷各子系统的端口导纳规范,并实现稳定性约束下端口导纳的多参数协调重塑,该文首先将Middlebrook判据描述的禁止区域转化至实虚部-频率特性曲线范畴,设计源-荷级联等效方式下导纳允许区间的基本形式,以及单源-多负载和多源-单负载两种等效方式下的导纳允许区间拓展形式;其次,基于导纳灵敏度和区间分配系数,提出适用于导纳允许区间的参数整定方法,实现稳定性约束下多子系统参数设计到单个子系统参数整定过程的解耦处理;最后,通过Boost-Buck级联配电系统、三端VSC柔性互联系统等直流测试系统,结合MATLAB/Simulink时域仿真和RT-Lab控制硬件在环实验,验证了导纳允许区间及参数整定方法在端口导纳规范建立和多参数协同调节方面的有效性。 展开更多
关键词 直流配电系统 阻抗分析法 导纳允许区间 区间分配系数 参数整定
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大模型微调的多领域机器翻译方法综述 被引量:1
13
作者 陈子建 王斯日古楞 斯琴图 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期916-928,共13页
随着机器翻译技术的快速发展,基于预训练大模型的机器翻译方法已在自然语言处理领域占据重要地位。然而,由于不同领域之间语言特征、词汇风格和表达方式的显著差异,单一预训练模型在多领域翻译任务中难以实现高效且稳定的性能。为此,聚... 随着机器翻译技术的快速发展,基于预训练大模型的机器翻译方法已在自然语言处理领域占据重要地位。然而,由于不同领域之间语言特征、词汇风格和表达方式的显著差异,单一预训练模型在多领域翻译任务中难以实现高效且稳定的性能。为此,聚焦于多领域机器翻译任务中大模型微调技术的关键问题,系统性地综述了微调技术的核心原理、主要方法及应用效果,重点分析了全参数微调、参数高效微调和提示微调三类策略的性能表现与适用场景。深入探讨了不同微调方法的优势与局限性,重点分析了在资源受限条件下如何通过高效微调策略平衡领域泛化能力与任务特异性,展示了参数高效微调与提示微调在资源利用效率和领域适应性方面的显著优势。通过对比分析与实验验证,进一步评估了不同微调策略在领域迁移和资源利用方面的实际效果,并通过案例分析验证了其有效性。未来的研究方向应重点关注资源的高效利用、模型的领域自适应能力,以及翻译质量和鲁棒性的提升,从而推动多领域机器翻译系统在性能与适应性方面的持续发展。 展开更多
关键词 大模型微调 多领域机器翻译 全参数微调 参数高效微调 提示微调
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基于受限贝叶斯优化的控制器参数整定
14
作者 杨亮亮 华俊晖 +1 位作者 潘晓铭 鲁文其 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期403-411,共9页
参数化固定结构前馈控制方法可以有效地将前馈力控制问题转化为控制器参数自整定问题.但控制器参数整定问题往往非常耗时,且传统的贝叶斯优化容易在参数整定过程中出现系统失稳等不安全的情况,针对此问题,本文提出了一种基于受限目标函... 参数化固定结构前馈控制方法可以有效地将前馈力控制问题转化为控制器参数自整定问题.但控制器参数整定问题往往非常耗时,且传统的贝叶斯优化容易在参数整定过程中出现系统失稳等不安全的情况,针对此问题,本文提出了一种基于受限目标函数的贝叶斯安全优化方法.首先通过高斯过程获得调参对象的代理模型,然后通过在代理模型上添加预先设置的安全阈值,借助粒子群算法来完成贝叶斯优化的评估点的求解,从而实现控制力的更新,最终通过迭代的方法得到最优参数,并且在对应参数的前馈控制下可以实现满足安全约束条件下的运动控制系统轨迹最优跟踪性能.实验结果验证了所提出的算法能够实现安全约束条件下最优点到点轨迹跟踪性能. 展开更多
关键词 参数自整定 安全优化 高斯过程 轨迹跟踪 粒子群优化
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多策略改进MSA算法的钻井工具液压系统降阶自抗扰控制
15
作者 聂士康 李立刚 +2 位作者 吉玲 梁倩伟 戴永寿 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期72-79,共8页
传统控制方法的抗干扰能力差,导致钻井工具液压系统压力控制精度低。针对此,提出一种基于降阶自抗扰压力控制方法。针对降阶自抗扰控制器参数整定存在的复杂性和局部最优问题,提出一种基于多策略改进MSA算法的降阶自抗扰控制器参数整定... 传统控制方法的抗干扰能力差,导致钻井工具液压系统压力控制精度低。针对此,提出一种基于降阶自抗扰压力控制方法。针对降阶自抗扰控制器参数整定存在的复杂性和局部最优问题,提出一种基于多策略改进MSA算法的降阶自抗扰控制器参数整定方法LCMSA-RADRC。对自抗扰控制器的观测器进行降阶处理,改善观测器的相位滞后,增强控制器的鲁棒性。引入混沌映射、非线性自适应可变惯性权重以及改进Lévy飞行扰动弥补MSA算法全局搜索能力差、易陷入局部最优的弊端,实现降阶自抗扰控制器的参数自整定。将改进算法与其他群智能算法在12个基准函数上进行仿真测试。结果表明:LCMSA-RADRC的寻优性能最佳。将LCMSA-RADRC与传统控制方法的压力控制效果通过仿真和实测进行对比。结果表明:基于多策略改进MSA算法的降阶自抗扰控制方法LCMSA-RADRC提高了液压系统的响应速度及鲁棒性,具有较大的工程应用价值。 展开更多
关键词 液压系统 降阶自抗扰 多策略改进 优化算法 参数整定
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四轴飞行器的自抗扰姿态控制研究
16
作者 赵志伟 尤小庆 +1 位作者 王蕾 葛超 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期331-334,339,共5页
针对欠驱动四轴飞行器控制系统在轨迹跟踪过程中存在参数不确定和易受外部干扰等问题,这里采用一种PID控制、非线性自抗扰控制(NLADRC)和PD控制技术相结合的控制方式对其位置和姿态进行控制,以偏航通道为例实现了扩张状态观测器(ESO)对... 针对欠驱动四轴飞行器控制系统在轨迹跟踪过程中存在参数不确定和易受外部干扰等问题,这里采用一种PID控制、非线性自抗扰控制(NLADRC)和PD控制技术相结合的控制方式对其位置和姿态进行控制,以偏航通道为例实现了扩张状态观测器(ESO)对内扰和外扰的估计及补偿。首先,根据四轴飞行器模型特点,实现了适用于4通道的参数整定方案,大大简化了参数整定难度;然后,设计了内外双环路控制器,其外环由PID控制,内环由ADRC和PD控制;最后,通过与串级PID控制在轨迹跟踪及抗扰性、鲁棒性方面进行仿真对比分析,结果表明该控制方法能够满足四轴飞行器在稳定度高和姿态调节快速性等方面的要求,自抗扰控制器能够对扰动进行很好地估计和补偿。 展开更多
关键词 四轴飞行器 自抗扰 参数整定 估计补偿 姿态控制
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用于调节参数区间选择的交叉验证方法 被引量:1
17
作者 宁保斌 王士同 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期104-110,共7页
现有的交叉验证方法在选择模型的调节参数时,一般在给定的参数值中选出一个最优的调节参数,而为了应对数值的复杂性和提高选择便利性,现实应用中往往更希望选出一个参数区间,也利于观察算法的稳定性.针对这个问题,本文改进了块正则化m&#... 现有的交叉验证方法在选择模型的调节参数时,一般在给定的参数值中选出一个最优的调节参数,而为了应对数值的复杂性和提高选择便利性,现实应用中往往更希望选出一个参数区间,也利于观察算法的稳定性.针对这个问题,本文改进了块正则化m×2交叉验证方法,提出了一个新的模型调节参数区间选择方法,基本思想是给出多个调节参数区间,采用增量的方式,不断地增加m,进而不断地减少调节参数区间个数,最终选出一个最优的调节参数区间,在这个最优区间中任意选取调节参数,都可以作为模型的调节参数.通过大量实验,与基于交叉验证的模型调节参数选择方法(m×2交叉验证方法、2折、5折、10折交叉验证)做了对比,模型在选出的区间上的平均准确度与最优单个参数的准确度相差不大,而且在该区间上最高准确度和最低准确度的差值非常小,说明在该区间上选择参数作为调节参数性能相对稳定. 展开更多
关键词 交叉验证 模型选择 调节参数选择 区间最优 支持向量机
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基于大语言模型的刑事案件智能判决研究 被引量:1
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作者 丛颖男 韩林睿 +1 位作者 马佳羽 朱金清 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期248-259,共12页
刑事案件判决的智能化一直是数字法院建设中的研究热点。传统方法基于自然语言处理技术,由模型依据案件事实直接预测判决结果,但应对复杂刑事案件案情时,模型难以发现法律要件之间的逻辑依赖关系,也难以清晰表达法律推理过程。文中提出... 刑事案件判决的智能化一直是数字法院建设中的研究热点。传统方法基于自然语言处理技术,由模型依据案件事实直接预测判决结果,但应对复杂刑事案件案情时,模型难以发现法律要件之间的逻辑依赖关系,也难以清晰表达法律推理过程。文中提出一种基于大语言模型的刑事案件智能判决方法,该方法以“标记案件语料-预训练大模型-强化判决逻辑”为思路,首先通过自动化标注与人工校正相结合的方式,标注案情中的主体、客体、主观要件和客观要件等法律要素,构建结构化的推理数据集;其次基于GLM预训练框架,选取ChatGLM3-6b-32k作为基座大语言模型进行增量预训练;最后采用LoRA参数高效微调策略与大模型检索增强技术对模型进行参数调优与法律知识扩展,实现判决逻辑的强化。实验结果表明,与Qwen-7B-Chat和Baichuan2-7B-Chat相比,ChatGLM3-6b-32k模型在指令监督微调后性能更优。引入司法三段论显著增强了判决文本的逻辑性,使其更贴近人类法官的裁判说理。在罪名预测和刑期预测任务中,所提模型准确率相较于MTL-Fusion,Lawformer和BERT模型均有显著提升。此外,与基于欧美法律文本训练的Legal-BERT和CaseLawBERT相比,所提模型更适应中国刑事案件的判决逻辑,在处理长文本任务上展现出更强的能力。该研究不仅探索了大语言模型在刑事案件智能判决中的应用,还为司法领域大模型研究的范式提供了有益参考。 展开更多
关键词 数字法院 法律判决预测 司法三段论 大语言模型 参数高效微调
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基于改进比例积分微分优化算法的风机变桨控制参数优化研究
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作者 兰杰 林淑 +2 位作者 张严 王剑宇 苗强 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期335-345,共11页
变桨控制系统的高效运行是确保风机稳定功率输出、优化运行条件以及减少机械负荷疲劳的重要基础。在风机投运前,需离线完成变桨控制系统参数的精细化设计与整定。工程中,这些参数的优化与设计主要依靠风电工程师通过经验知识和仿真软件... 变桨控制系统的高效运行是确保风机稳定功率输出、优化运行条件以及减少机械负荷疲劳的重要基础。在风机投运前,需离线完成变桨控制系统参数的精细化设计与整定。工程中,这些参数的优化与设计主要依靠风电工程师通过经验知识和仿真软件进行人工整定,该方式存在人员培训和优化时间成本高,且面临整定结果精确度低和一致性差等问题。而传统的比例积分微分优化算法在变桨控制参数智能整定过程中也存在着开发探索能力有限以及易于陷入局部最优等不足。因此,基于比例积分微分控制思想,设定收敛且随机的控制器参数,引入新的控制目标、控制误差和Levy飞行策略,提出了改进的比例积分微分优化算法。将IPIDOA与PIDOA、哈里斯鹰优化算法、鲸鱼优化算法、灰狼优化算法、粒子群优化算法、遗传优化算法在4个单峰基准函数、4个多峰基准函数和风机变桨控制参数优化实例上进行测试验证。结果表明,IPIDOA具有更快的收敛速度和更佳的参数寻优能力,同时在多类优化实例中具有更强的寻优稳定性。同时,通过计算IPIDOA的时间复杂度、对比上述各算法在风机变桨控制系统参数优化研究的收敛曲线,证明了IPIDOA具有优秀的计算效率。 展开更多
关键词 风机变桨控制 参数优化 智能整定 改进比例积分微分优化算法
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基于参数高效微调及双流网络的人脸伪造检测
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作者 陈咏豪 蔡满春 +3 位作者 张溢文 彭舒凡 姚利峰 朱懿 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期288-298,共11页
随着深度伪造技术的发展,伪造的人脸图像愈发逼真,深度伪造技术一旦被不法分子滥用将对社会治安和公共安全造成危害,因此如何对深度伪造进行有效检测成为重要的研究课题。现有的深度伪造检测技术普遍存在跨库检测泛化性差、跨压缩率检... 随着深度伪造技术的发展,伪造的人脸图像愈发逼真,深度伪造技术一旦被不法分子滥用将对社会治安和公共安全造成危害,因此如何对深度伪造进行有效检测成为重要的研究课题。现有的深度伪造检测技术普遍存在跨库检测泛化性差、跨压缩率检测鲁棒性差的问题。为解决上述问题,提出了一种基于参数高效微调及双流网络的人脸伪造检测。利用MIM(masked image modeling)自监督方法预训练的ViT作为分支主干,并引入低秩适应(lowrank adaptation,LoRA)进行微调,以保留预训练模型的先验知识并提高在深度伪造检测任务中的适应能力;设计了一种跨域双向适配器BCA(bi-directional cross-modal adapter)和跨域交叉注意力适配器DCA(dual-modal crossattention adapter)用于对两条分支进行微调及信息互补。在双流网络尾部加入多层感知机适配器以完成分类。实验结果表明,在训练参数为3.75×10^(7)的情况下,该方法在六个主流数据集上的平均AUC达到了99.67%,在跨库泛化性实验中平均AUC达到了77.3%,在跨压缩率实验中平均AUC达到了89.5%。 展开更多
关键词 深度伪造检测 双流网络 高效参数微调 高频噪声 自监督预训练
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