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Threshold分红策略下带干扰的两类索赔风险模型的Geber-Shiu函数(英文)
1
作者 孙国红 张春生 季兰朋 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第5期543-560,共18页
本文研究了在threshold分红策略下带干扰的两类索赔风险模型的Geber-Shiu函数.这里假设两个索赔计数过程为独立的更新过程,其中一个为Poisson过程另一个为时间间隔服从广义Erlang(2)分布的更新过程.本文得到了threshold分红策略下Gerber... 本文研究了在threshold分红策略下带干扰的两类索赔风险模型的Geber-Shiu函数.这里假设两个索赔计数过程为独立的更新过程,其中一个为Poisson过程另一个为时间间隔服从广义Erlang(2)分布的更新过程.本文得到了threshold分红策略下Gerber-Shiu函数所满足的积分-微分方程及其边界条件.最后,本文指出threshold分红策略下Gerber-Shiu函数可以由不分红(即:6=∞)时所对应的Geber-Shiu函数和一个齐次积分-微分方程的线性独立解表示出来. 展开更多
关键词 两类索赔 Geber-Shiu函数 threshold分红策略 积分-微分方程
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引入双曲正切阈值函数的平稳小波变换心电信号去噪方法 被引量：4
2
作者 王海勇 丁顾霏 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期179-186,共8页
在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提... 在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信号进行去噪;同时,为了防止在去噪过程中丢失一些高频信息段,引入利用R峰位置信息辅助的修正方法,以更好地保留有用的信号特征。为了评估SWTaVHT的有效性,在公开数据库MIT-BIH上与现有的方法进行对比实验。结果表明,去噪之后的信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和均方根差百分比(PRD)均优于现有方法。SWTaVHT在不改变原始信号振幅的情况下,对心电信号数据进行去噪处理,其效果优于现有方法。 展开更多
关键词 心电信号 阈值函数 平稳小波变换 R峰校正 去噪
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基于改进型软阈值函数的小波去噪研究 被引量：1
3
作者 乔小瑞 张峻华 袁峰 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第4期73-78,共6页
鉴于现存研究中阈值函数存在尖点、收敛速度过快或过慢、阈值门限不能自适应不同分解系数等问题,提出了一种可调整的软阈值函数,并优化了基于动态惯性权重和正余弦振荡学习因子的粒子群算法,通过二者结合实现了信号的降噪。仿真结果表明... 鉴于现存研究中阈值函数存在尖点、收敛速度过快或过慢、阈值门限不能自适应不同分解系数等问题,提出了一种可调整的软阈值函数,并优化了基于动态惯性权重和正余弦振荡学习因子的粒子群算法,通过二者结合实现了信号的降噪。仿真结果表明:采用该方法优化的信号相较优化前信噪比提升了12.5%,粒子群算法的收敛速度提升了6倍,有效抑制了背景噪声的影响,提升了信号的可识别性。 展开更多
关键词 海缆检测 信号去噪 小波变换 改进阈值函数 PSO
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融合自适应阈值与α-ML核函数的双稀疏空域错误隐藏
4
作者 刘浩 丘茂基 +2 位作者 周镭 陈根龙 燕帅 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第10期154-164,共11页
在实时视频流的解码端,恢复压缩视频时经常出现块丢失现象。空域错误隐藏利用在当前帧中块与块之间的相关性进行受损图像的恢复,无需其他帧的信息。在众多空域错误隐藏算法中,稀疏表达机制进一步利用了图像的稀疏性,与逐点插值机制相比... 在实时视频流的解码端,恢复压缩视频时经常出现块丢失现象。空域错误隐藏利用在当前帧中块与块之间的相关性进行受损图像的恢复,无需其他帧的信息。在众多空域错误隐藏算法中,稀疏表达机制进一步利用了图像的稀疏性,与逐点插值机制相比恢复质量更好。当前的稀疏表达算法仍面临候选子区域选取不准、相关模型参数较敏感的难题。为此,对基于稀疏表达的对偶空间正则框架进行研究,重点对其中的局部区域匹配和局部线性相关建模两个阶段进行优化,提出一种融合自适应阈值与α-ML核函数的双稀疏空域错误隐藏算法。在局部区域匹配阶段,所提算法设计了一种基于自适应阈值的局部区域匹配方法,能够灵活地适应特征各异的丢失子区域,为字典构建和局部线性相关建模提供更准确的观测空间和潜在空间。在局部线性相关建模阶段,所提算法使用了一种基于α-ML核函数的核岭回归方法作为局部线性相关模型,与现有的高斯核函数相比,α-ML核函数参数敏感性更低、灵活性更好。实验结果表明,在典型的块丢失模式下,所提算法在恢复质量上高于其他现有的空域错误隐藏算法。 展开更多
关键词 错误隐藏 自适应阈值 核函数 区域匹配 相关模型
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基于IDBO-TVFEMD与改进小波阈值函数的滚动轴承复合故障诊断方法
5
作者 别锋锋 张雨婷 +4 位作者 李倩倩 丁学平 彭光成 戴雨萱 张瀚阳 《机械强度》 北大核心 2025年第10期51-62,共12页
针对滚动轴承故障的振动信号在强噪声背景下容易受到干扰不易提取的情况,提出了一种基于改进的蜣螂优化器(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)算法-时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtered Empirical Mode Decomposition,TVFEMD... 针对滚动轴承故障的振动信号在强噪声背景下容易受到干扰不易提取的情况,提出了一种基于改进的蜣螂优化器(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)算法-时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtered Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)与新型小波阈值函数去噪相结合的故障诊断方法。首先,运用IDBO对TVFEMD中B样条阶数和带宽阈值ξ进行迭代寻优,得出最佳参数组合,然后,对原始信号进行TVFEMD,得到各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,通过相关系数准则去除其中的无关分量,重构新信号。随后,运用改进的小波阈值函数对新信号进行二次去噪处理。最后,对处理完的信号进行包络谱分析,提取其故障特征频率。通过仿真模拟信号与故障模拟试验分析研究,实现IDBOTVFEMD与改进小波阈值函数相结合的故障诊断方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、完全集合经验模态分解去噪(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)方法的对比,研究结果表明,提出的算法模型具备更好的诊断效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 时变滤波经验模态分解 蜣螂优化器算法 小波阈值函数
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融合小波去噪与VMD-NTEO的输电线路故障定位
6
作者 周军 曲振国 战紫昂 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
为解决输电线路故障行波波头在噪声背景下检测困难的问题,提出一种融合小波去噪与变分模态分解结合改进Teager能量算子的行波波头检测新方法。首先,将含噪行波信号经所提的新小波阈值函数进行去噪处理,有效提高输出信号的信噪比;然后,... 为解决输电线路故障行波波头在噪声背景下检测困难的问题,提出一种融合小波去噪与变分模态分解结合改进Teager能量算子的行波波头检测新方法。首先,将含噪行波信号经所提的新小波阈值函数进行去噪处理,有效提高输出信号的信噪比;然后,对输出信号进行变分模态自适应分解,选择最能反映行波波头特征的高频模态分量,并利用改进Teager能量算子对高频模态分量波头进行标定;最后,根据输电线路各档距内导线水平长度和实际长度之间的比例关系,推导出一种不受波速影响的双端行波测距公式,利用该测距公式计算故障距离。仿真结果表明,所提波头检测方法在噪声背景下具有良好的检测效果,能够保证定位结果相对误差维持在0.1%以内。 展开更多
关键词 小波阈值函数 变分模态分解 改进Teager能量算子 行波波速 故障定位
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基于多属性优势的松弛函数依赖的数据质量检测
7
作者 唐雨薇 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期315-325,391,共12页
为了同时兼顾松弛函数依赖检测效果,并降低计算复杂度,提出一种基于多属性优势的松弛函数依赖的数据质量检测。提出一种松弛函数依赖的数据质量检测算法,该算法通过多属性决策理论中的优势概念将多属性值之间的距离表示为指标,从而能够... 为了同时兼顾松弛函数依赖检测效果,并降低计算复杂度,提出一种基于多属性优势的松弛函数依赖的数据质量检测。提出一种松弛函数依赖的数据质量检测算法,该算法通过多属性决策理论中的优势概念将多属性值之间的距离表示为指标,从而能够自动推断相似性阈值;引入一个效用函数可以根据松弛函数依赖的基数和阈值对其进行排序。最后,对真实数据集进行了实验评估,结果表明该方法具有较高的检测精度与较低的计算复杂度。 展开更多
关键词 多属性决策 松弛函数依赖 相似性阈值 计算复杂度
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Fisher准则函数在机械刀具切削磨损检测中的应用
8
作者 任慧 马金萍 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期154-159,165,共7页
在高精度机床道具切削磨损无接触图像检测中,磨损区域边缘特征容易发生混淆,区分其像素边缘区域成为一个难点。Fisher判别函数可以用于特征提取,即通过选择最具有区分力的特征来改善分类性能。针对这一特点,提出基于Fisher准则函数的机... 在高精度机床道具切削磨损无接触图像检测中,磨损区域边缘特征容易发生混淆,区分其像素边缘区域成为一个难点。Fisher判别函数可以用于特征提取,即通过选择最具有区分力的特征来改善分类性能。针对这一特点,提出基于Fisher准则函数的机械刀具切削磨损检测方法。首先,对采集到的机械刀具切削磨损图像实施图像增强处理,利用实施修正线性拉伸操作解决光照不均匀问题,凸出刀具磨损区域的细节特征并提高图像质量;其次,利用基于Fisher准则函数的图像阈值分割方法,将刀体区域和其工作背景区域分割出来,使刀具磨损区域更加清晰,提高磨损区域的可识别性;最后,通过Roberts边缘检测确定刀具切削磨损边缘,并使用Zernike正交矩确定刀具切削磨损边缘的精确值以获取磨损区域,提取其磨损信息实现机械刀具切削磨损的检测。实验结果表明:所提方法具有较高图像处理能力以及磨损检测精度。 展开更多
关键词 图像增强 Fisher准则函数 图像阈值分割 Roberts边缘检测 Zernike正交矩 磨损检测
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采用超螺旋滑模观测器的并网逆变器开路故障诊断
9
作者 韩素敏 高静利 +1 位作者 赵国帅 贾焦心 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期120-128,共9页
针对并网逆变器开关管单管和双管开路故障,提出一种采用超螺旋滑模观测器的故障诊断方法。首先,引入超螺旋算法设计滑模观测器,通过将滑模控制中的高频切换信号转换为分数次幂和积分项的组合,并将其中的符号函数替换为双曲函数,用来抑... 针对并网逆变器开关管单管和双管开路故障,提出一种采用超螺旋滑模观测器的故障诊断方法。首先,引入超螺旋算法设计滑模观测器,通过将滑模控制中的高频切换信号转换为分数次幂和积分项的组合,并将其中的符号函数替换为双曲函数,用来抑制抖振现象和提高收敛速度,从而实现三相电流的快速精确估计;其次,提出正态差异电流法的故障检测方法,以实际电流和估计电流的概率密度函数差为依据,并结合自适应阈值进行故障检测,可有效避免并网波动造成的误检;最后,利用健康运行状态下三相电流的相位信息构造故障定位变量,与故障检测相结合实现开路故障快速有效地诊断。实验结果表明,面对多种波动情况,所提方法能够准确有效地诊断出21种故障类型,最小诊断时长仅为19%电流周期。 展开更多
关键词 并网逆变器 开路故障 超螺旋滑模观测器 概率密度函数 自适应阈值
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基于特征融合与软阈值残差的稠密点云几何压缩网络
10
作者 朱威 施海东 +2 位作者 汪宵 郑雅羽 何德峰 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期662-671,共10页
点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多... 点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多尺度特征和构建软阈值注意力机制,实现特征加强和冗杂特征的消除,以解决体素化过程中特征丢失等问题.此外,采用构建特征掩膜层的方法,加速模型收敛.最后,引入动态非等比例损失函数提高网络的学习效果.实验结果表明,该方法在MVUB、8iVFB和Owlii数据集上相较于现有方法同样的点云分辨率下,具有更高的点云重建质量和较快的编解码速度. 展开更多
关键词 稠密点云压缩 多尺度特征 软阈值残差结构 特征掩膜 动态损失函数
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基于自适应小波阈值的皮带机故障声音信号去噪算法研究 被引量：2
11
作者 李磊 江帅帅 +1 位作者 徐崇杰 沙明璇 《控制工程》 北大核心 2025年第4期699-706,共8页
皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值... 皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值的连续型低误差小波阈值函数。自适应小波阈值为关于分解层数的分段函数,与分解层数成反比,能更好地适应噪声系数随小波分解层数的增加而减小的特征。实验结果表明,与硬阈值去噪算法、软阈值去噪算法和小波模极大值去噪算法相比,改进后的算法对皮带机声音信号的去噪能力更强,对原始信号的重构更精确。 展开更多
关键词 声音信号 小波去噪 皮带机故障 自适应小波阈值函数
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基于改进小波阈值的TDLAS系统一次谐波降噪算法研究
12
作者 方启明 于庆 张书林 《工矿自动化》 北大核心 2025年第10期78-84,103,共8页
煤矿井下环境复杂,光源波动、噪声及环境干扰等因素均会对可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)系统造成影响,导致其一次谐波光谱信号信噪比降低,严重制约气体检测的精度与稳定性。针对上述问题,提出一种基于改进小波阈值的TDLAS系统一次谐... 煤矿井下环境复杂,光源波动、噪声及环境干扰等因素均会对可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)系统造成影响,导致其一次谐波光谱信号信噪比降低,严重制约气体检测的精度与稳定性。针对上述问题,提出一种基于改进小波阈值的TDLAS系统一次谐波降噪算法。首先,通过枚举算法确定最优小波基与分解层数,得到适配一次谐波光谱信号的最优参数。然后,构建连续可导的阈值函数,解决硬阈值突变与软阈值细节损失的问题。最后,结合一次谐波光谱信号的局部方差设计自适应阈值,使阈值随信号局部特征动态调整,实现噪声与有效信号的精准分离。仿真实验结果表明:与传统小波阈值算法相比,改进小波阈值降噪算法的信噪比提升19.03 dB,均方误差降低98.75%,波形相似系数提升0.0833,降噪性能优于传统小波阈值算法。甲烷检测结果表明:降噪信号在频段上的噪声能量大幅度减少,有用信号集中于目标频段,说明改进小波阈值降噪算法能够有效抑制一次谐波信号噪声。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱 小波变换 改进小波阈值 硬阈值函数 软阈值函数 一次谐波光谱信号 自适应阈值
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基于比例失效模型的开关柜电缆接头状态评估
13
作者 刘洪斌 张惠 +5 位作者 任有刚 王之昕 田伟 赵剑平 胡浈 赵洪山 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期103-109,117,共8页
电缆接头是开关柜内的薄弱环节,为保证开关柜的稳定运行,需要对电缆接头状态进行准确评估。结合开关柜内电缆接头的实际运行特点,有必要考虑开关柜负载率对电缆接头状态的影响。因此,提出了一种基于比例失效模型的电缆接头状态评估方法... 电缆接头是开关柜内的薄弱环节,为保证开关柜的稳定运行,需要对电缆接头状态进行准确评估。结合开关柜内电缆接头的实际运行特点,有必要考虑开关柜负载率对电缆接头状态的影响。因此,提出了一种基于比例失效模型的电缆接头状态评估方法。首先利用开关柜电缆接头的历史故障数据和温度数据,并结合开关柜的负载率构建比例失效函数。然后基于比例失效函数定义决策量和告警阈值函数,其中决策量表示电缆接头的综合运行状态,告警阈值函数由电缆接头处于损耗故障期且状态协变量均为危险值时确定;当电缆接头状态决策量的值大于其告警阈值函数值时,此时对电缆接头进行状态告警,并实施检修。最后由仿真分析结果,评估模型判断的结果与实际观测的现象一致,验证了该评估方法的有效性。 展开更多
关键词 开关柜 电缆接头 比例失效模型 告警阈值函数 状态评估
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用于电磁超声检测信号的联合降噪方法
14
作者 杨斌 易朋兴 郝峥旭 《应用声学》 北大核心 2025年第2期519-528,共10页
为自适应地滤除电磁超声检测信号中的低频偏置与高频噪声,降低噪声对后续信号特征分析的影响,提出了一种将变分模态分解与改进阈值的小波变换相结合的二级框架降噪算法。该方法首先使用变分模态分解对信号进行分解并使用评价系数选择合... 为自适应地滤除电磁超声检测信号中的低频偏置与高频噪声,降低噪声对后续信号特征分析的影响,提出了一种将变分模态分解与改进阈值的小波变换相结合的二级框架降噪算法。该方法首先使用变分模态分解对信号进行分解并使用评价系数选择合适的模态函数分量对信号进行重构,之后使用改进阈值的小波变换法进行二次滤波。通过对不同噪声水平的仿真信号进行降噪处理,验证了该方法的优越性,在实际缺陷检测信号的降噪处理中也表现出了优异的性能。因此,该方法能够用于电磁超声检测信号的降噪。 展开更多
关键词 电磁超声信号 变分模态分解 小波降噪 阈值函数
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改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测
15
作者 曾高俊 芦天亮 +2 位作者 任英杰 李御瑾 彭舒凡 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期1076-1086,共11页
合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手... 合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手工特征模型检测效果不理想,而进行多特征融合则导致模型参数量较大。同时,目前多数检测方法还存在跨数据集泛化性差的问题。为解决上述问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测方法。融合通道注意力机制重新设计自适应阈值学习模块,提高了阈值学习的精度;设计并引入帧注意力机制模块,为不同的帧赋予不同的关注程度,提高了模型的特征选择能力;设计并引入了具有两种超参数的改进小波阈值函数,增强阈值化模块抑制无关特征的能力;设计了一种基于改进深度残差收缩网络端到端合成语音检测网络,输入原始语音即可判别其是否为合成语音。基于ASVspoof2019 LA数据集的对比实验结果显示,所提方法将基线模型的等错误率与最小串联检测成本函数分别降低了85%与84%。基于ASVspoof2015 LA数据集的跨库测试结果验证了所提方法的泛化性能。 展开更多
关键词 合成语音检测 深度残差收缩网络 帧注意力 小波阈值函数
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基于多尺度改进深度残差收缩网络的滚动轴承寿命状态识别 被引量：1
16
作者 陈仁祥 张雁峰 +3 位作者 杨黎霞 梁栋 李嘉琳 闫凯波 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期217-224,共8页
针对背景噪声和不同工况下单一尺度模型特征提取能力有限,引起滚动轴承寿命状态识别率下降的问题,提出基于多尺度改进深度残差收缩网络(multi scale-improved deep residual shrinkage network,MS-IDRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首... 针对背景噪声和不同工况下单一尺度模型特征提取能力有限,引起滚动轴承寿命状态识别率下降的问题,提出基于多尺度改进深度残差收缩网络(multi scale-improved deep residual shrinkage network,MS-IDRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,在深度残差收缩单元中引入改进的阈值函数提升网络的抗噪性能,并减小降噪过程中的寿命状态信息丢失;然后,采用不同卷积核尺寸的深度残差收缩单元构建特征提取器,避免单一尺度感受野引起在不同工况下的特征提取能力下降。最后,利用最大均值差异损失适配源域与目标域特征的特征分布,通过Softmax分类器实现在不同工况的轴承寿命状态识别。在PRONOSTIA数据集和自测轴承数据集上验证了所提方法的可行性和有效性,结果表明所提方法具有较好的抗噪性能和泛化性能,在考虑背景噪声和不同工况条件下相比对比方法的寿命状态识别率提升7.6%~46.5%。 展开更多
关键词 滚动轴承 寿命状态识别 阈值函数 多尺度特征 深度残差收缩网络
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基于知识蒸馏的卷积神经网络压缩方法 被引量：1
17
作者 郑筠 高朋 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期348-354,共7页
【目的】卷积神经网络作为深度学习领域的一项重要技术,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域展现出了卓越的性能。然而,随着模型深度和复杂度的增加,卷积神经网络模型的大小和计算需求也急剧上升,这为模型的部署和实时应用提... 【目的】卷积神经网络作为深度学习领域的一项重要技术,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域展现出了卓越的性能。然而,随着模型深度和复杂度的增加,卷积神经网络模型的大小和计算需求也急剧上升,这为模型的部署和实时应用提出了严峻挑战。【方法】为减少神经网络的大小和计算量,并提高模型的效率和可部署性,提出了基于知识蒸馏的卷积神经网络压缩方法。通过将大型复杂模型(教师网络模型)中的知识转移给小型精简模型(学生网络模型)来实现模型的压缩和加速,本文建立了性能优异的教师网络和结构更简单、参数更少的学生网络。教师网络负责提供丰富的特征表示和准确的预测结果,学生网络则通过学习教师网络行为来逼近其性能。使用标准损失函数,并通过反向传播算法迭代更新其参数,确保其在训练数据集上达到良好的性能。采用改进知识蒸馏方法获取综合阈值函数,评估教师网络和学生网络之间的知识差异,并指导学生网络的学习过程。在训练过程中,学生网络利用综合阈值函数进行监督,逐步逼近教师网络的输出,同时保持较小的模型结构和计算复杂度,从而实现了卷积神经网络的压缩处理。【结果】实验结果表明:本文方法在ImageNet和Labelme数据集上均表现出较好的模型压缩效果。其中,本文方法在压缩前后卷积神经网络输出结果的拟合度较高,表明学生网络成功学到了教师网络的关键特征;交叉熵损失值较低,在1.0左右,进一步验证了其良好的预测性能;完成卷积神经网络模型的压缩时间较短,为79.8~89.4 s,表明本文方法具有较高的计算效率。【结论】由以上结果可知,基于知识蒸馏卷积神经网络压缩方法能够有效减小模型结构、降低计算量,并保持甚至提升了模型的性能。本文方法不仅为模型压缩提供了一种新的思路,还为深度学习模型的部署和应用提供了有力支持。此外,本文方法在知识蒸馏方法上进行了改进,通过引入综合阈值函数来更全面地评估和指导模型的学习过程,在一定程度上提升了知识蒸馏的效果和效率。因此,本文方法不仅具有理论价值,还具有重要的实践意义。 展开更多
关键词 卷积神经网络压缩 改进知识蒸馏方法 判别器 学生网络 教师网络 标准损失函数 综合阈值函数 交叉熵损失值
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国家重点生态功能区转移支付对城乡收入差距的影响——基于实施效应与规模效应的双重视角
18
作者 陈帅 姚顺波 《大连理工大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第2期53-65,共13页
国家重点生态功能区转移支付政策对于维护区域生态安全与改善民生状况发挥着重要作用。文章基于2000—2019年中国23个省份县级面板数据,利用倾向得分匹配法—双重差分法(PSM-DID)研究了国家重点生态功能区转移支付政策对于城乡收入差距... 国家重点生态功能区转移支付政策对于维护区域生态安全与改善民生状况发挥着重要作用。文章基于2000—2019年中国23个省份县级面板数据,利用倾向得分匹配法—双重差分法(PSM-DID)研究了国家重点生态功能区转移支付政策对于城乡收入差距的影响,并基于面板门槛模型分析了其生态转移支付规模对城乡收入差距的影响。研究表明:国家重点生态功能区转移支付对于缩小城乡收入差距具有助力作用,主要表现为该政策的实施有助于增加农村居民收入,以上效应具有长期显著效果,且实施时间越久,对提升农村居民收入的效应越强。异质性分析表明该政策对于西部城乡收入差距缩小效应最强,中部地区次之,而东部地区效应最弱。机制甄别表明国家重点生态功能区转移支付主要是通过产业结构优化与财政收支状况改善使得城乡收入差距缩小。国家重点生态区的转移支付规模对于城乡收入差距存在双门槛效应,其转移支付规模不仅有助于缩小城乡收入差距,也具有增加城乡居民的可支配收入的效应,且转移支付规模越大,这种效应越强。此外,生态转移支付对于缩小中国东部区域城乡收入差距的效应最为明显,而在西部区域的效应较弱。 展开更多
关键词 城乡收入差距 PSM-DID 转移支付 面板门槛 生态功能区
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跨断面梯级水风光中长期优化调度规则研究
19
作者 周开喜 钟璐 +3 位作者 杨悦 吴育全 黄炜斌 杨柳 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第S1期904-908,共5页
充分发挥水电的灵活调节和大电网资源优化配置能力,优化以可再生能源为主体的新型电力系统互补调度方式,降低电网调度决策困难,以促进风光电量消纳并保障电网安全稳定运行亟待深入研究。为解决新型电力系统下跨输电断面联合优化调度的问... 充分发挥水电的灵活调节和大电网资源优化配置能力,优化以可再生能源为主体的新型电力系统互补调度方式,降低电网调度决策困难,以促进风光电量消纳并保障电网安全稳定运行亟待深入研究。为解决新型电力系统下跨输电断面联合优化调度的问题,为梯级水库调度提供决策依据,构建了以梯级水电站发电量最大和枯期断面内水风光互补系统出力波动最小为目标的中长期优化调度模型,并采用PSO-POA算法对雅砻江清洁能源基地70 a长系列运行数据进行求解计算。根据优化计算结果,采用门限回归方法提取了骨干水库中长期逐月调度函数。结果表明:所构建的两河口、锦屏一级和二滩的月调度函数可决系数(R2)均值分别为0.869、0.868和0.874,整体上有较好的拟合效果,可为水库调度提供运行决策支持。 展开更多
关键词 水风光互补系统 优化调度模型 调度函数 门限回归
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改进型阈值函数的光纤传感器状态监测方法研究
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作者 张珺 时海欧 《激光杂志》 北大核心 2025年第9期189-195,共7页
针对环境因素影响造成信号质量下降,影响节点状态监测结果的问题,提出基于融合改进型阈值函数的光纤传感器状态监测方法研究。采集光纤传感器节点信号,采用改进型阈值函数的小波去噪方法对节点信号实施去噪,采用基于正则化相关熵异常检... 针对环境因素影响造成信号质量下降,影响节点状态监测结果的问题,提出基于融合改进型阈值函数的光纤传感器状态监测方法研究。采集光纤传感器节点信号,采用改进型阈值函数的小波去噪方法对节点信号实施去噪,采用基于正则化相关熵异常检测的特征提取方法提取去噪后光纤传感器节点信号的异常特征,构建基于机器学习的监测模型,将所提取特征作为模型输入,即可实现光纤传感器节点状态监测目的。实验结果显示,该方法检测的均方误差为0.035,异常检测准确率达95.2%,误报率仅为3.1%。通过优化小波阈值函数能够显著提升信号去噪效果,并基于去噪后的信号准确提取异常信号特征,监测光纤传感器节点状态。 展开更多
关键词 噪声环境 光纤传感器 节点状态 在线监测 阈值函数 正则化相关熵
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