正态分布混合线性专家模型的稳健估计

1

作者 孙明云 李龙 《统计与决策》 北大核心 2025年第8期53-58,共6页

针对误差项服从正态分布的混合线性专家模型(NMoLE模型)对异常值或重尾数据非常敏感的问题,文章提出了一种稳健估计方法:在NMoLE模型的对数似然函数中引入M估计,并提出了一种稳健的EM算法。蒙特卡洛模拟结果表明,所提稳健估计方法对带... 针对误差项服从正态分布的混合线性专家模型(NMoLE模型)对异常值或重尾数据非常敏感的问题,文章提出了一种稳健估计方法:在NMoLE模型的对数似然函数中引入M估计,并提出了一种稳健的EM算法。蒙特卡洛模拟结果表明,所提稳健估计方法对带异常值的数据具有鲁棒性,且效果优于误差项服从t分布的混合线性专家模型的估计方法和极大似然估计方法;若数据中不存在异常值,则所提稳健估计方法与误差项服从t分布的混合线性专家模型的估计方法及极大似然估计方法的效果相近。最后,通过实际数据验证了所提估计方法的稳健性。 展开更多

关键词 混合线性专家模型 NMoLE模型 M估计

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基于混合专家模型的岩石薄片图像分类 被引量：5

2

作者 周程阳 刘伟 +2 位作者 吴天润 李骜 韩霄松 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期905-914,共10页

以常见的5种岩石薄片作为研究对象构建数据集,提出一种新的基于混合专家模型的岩石薄片图像分类模型.该模型从薄片图像中学习到每种岩石图像的特征,并对其进行分类.首先,使用多个基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的图像分类模型(ResN... 以常见的5种岩石薄片作为研究对象构建数据集,提出一种新的基于混合专家模型的岩石薄片图像分类模型.该模型从薄片图像中学习到每种岩石图像的特征,并对其进行分类.首先,使用多个基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的图像分类模型(ResNet50,MobileNetV3,InceptionV3,DeiT等)对数据进行训练;其次,选取效果较好的模型,通过构建混合专家模型,得到最终的预测结果,其岩性识别准确率(ACC)和AUC在验证集上达到85.33%和96.69%,在测试集上达到87.16%和96.75%;最后,通过混合专家模型结合多个模型,综合各模型的优势,平衡各模型间的贡献,提高分类结果的准确性和鲁棒性,使得到的分类结果更可靠、稳定. 展开更多

关键词 岩石薄片分类 混合专家模型 图像分类

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基于混合专家模型的智能网联汽车换道决策方法 被引量：2

3

作者 姚福星 孙超 +3 位作者 兰云港 卢兵 王博 于海洋 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期882-892,共11页

高速公路换道决策问题场景复杂、不确定性强、实时性要求高,是国内外自动驾驶领域的研究热点和难点。深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)具有良好的决策实时性和面向复杂场景的适应性,然而,在训练样本与成本有限的条件下学... 高速公路换道决策问题场景复杂、不确定性强、实时性要求高,是国内外自动驾驶领域的研究热点和难点。深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)具有良好的决策实时性和面向复杂场景的适应性,然而,在训练样本与成本有限的条件下学习效果有限,其难以保证最优的驾驶效率和完全的行驶安全性。本文提出了一种基于改进DRL的混合专家模型(DRL-mixture of expert,DRL-MOE)换道决策方法。首先,模型的上层分类器根据输入状态特征动态地决定下层DRL专家或启发式专家的激活状态。为提高DRL专家的学习效果,本方法通过行为克隆(behavior cloning,BC)对神经网络参数进行初始化,对传统深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient,DDPG)进行了改进。将智能驾驶员模型和最小化换道引起的总制动策略设计为启发式专家,以确保行驶安全性。仿真结果表明,本文所提出的DRL-MOE模型方法与非混合专家型DRL方法相比,在驾驶效率方面提高了15.04%,并确保了零碰撞和零出界,具有较高的鲁棒性和更优的效果。 展开更多

关键词 自动驾驶 高速换道决策 深度强化学习 混合专家模型

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基于多门控混合专家模型的网络异常流量识别与防御模型 被引量：1

4

作者 郭永进 黄河俊 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第9期1458-1469,共12页

文章提出一种基于多门控混合专家模型的网络异常流量识别与防御模型,该模型适用于业务高峰期间混杂攻击流量的场景。首先,多门控混合专家模型对网络流量进行实时监测和异常识别,区分由业务需求导致的正常流量峰值和异常流量,减少误报,... 文章提出一种基于多门控混合专家模型的网络异常流量识别与防御模型,该模型适用于业务高峰期间混杂攻击流量的场景。首先,多门控混合专家模型对网络流量进行实时监测和异常识别,区分由业务需求导致的正常流量峰值和异常流量,减少误报,系统将检测到的异常流量作为输入,生成针对性的防御策略。然后,多门控混合专家模型对异常流量识别和防御策略生成专家模型进行协调,提高系统的识别精准度和策略生成的有效性。在实际业务场景中获取的数据集上的实验结果表明,该模型识别准确率和防御效果优于主流的机器学习模型,能够准确识别出混杂在业务高峰期间的异常攻击流量,并生成合适的防御策略。 展开更多

关键词 异常流量识别 防御策略生成 混合专家模型 隐蔽攻击

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程序分析的专家模型与方法学

5

作者 刘宗田 姜川 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1996年第6期87-90,共4页

在源代码级上分析程序是软件逆向工程的最基本的任务,其目的是从程序文本中了解程序的高层概念,这主要用于对软件维护的支持,软件可重用知识和部件的获取,以及探测已存在的软件产品等.

关键词 软件工程 程序分析 专家模型 方法学

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基于SEELM多专家模型的分布式光伏系统负荷预测方法 被引量：16

6

作者 张翰霆 陈俊 陈根永 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期69-75,共7页

针对分布式光伏系统负荷所具有的非线性和非平稳等数据分布特性,基于神经网络与挂起规则,提出一种基于多模型集成式极限学习机的分布式光伏负荷预测方法。首先,设计多个神经网络作为子专家模型,并随机选取每一个网络的初始输入权值。构... 针对分布式光伏系统负荷所具有的非线性和非平稳等数据分布特性,基于神经网络与挂起规则,提出一种基于多模型集成式极限学习机的分布式光伏负荷预测方法。首先,设计多个神经网络作为子专家模型,并随机选取每一个网络的初始输入权值。构建挂起规则,依据数值波动范围在相应时间节点划分各神经网络的类别。针对其中数值波动较大的大误差网络,基于对应数值概率分布实施在线动态更新,以实现训练误差、输入权值的双维度同步优化。最后,将各个子专家模型的优化结果进行整合,并汇总输出,从而降低初始权值选取步骤中潜在误差波动的不利影响。基于某地区实际分布式光伏系统实施实证仿真,结果表明:在光伏负荷高波动这一特殊数据环境下,所提出预测模型在预测精度以及输出稳定性两方面均能够保持一定优势,可进一步推动并改善光伏接入背景下系统负荷预测的性能与效果。 展开更多

关键词 光伏系统 负荷预测 多专家模型 SEELM

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一类无静差专家模型算法控制研究

7

作者 薛云灿 黄国铭 《煤矿自动化》 1999年第5期19-22,共4页

研究了一种新型控制算法———无静差专家模型算法控制算法。重点讨论了该算法在对象参数和时滞等发生变化时的鲁棒性。与常规模型算法控制相比，该算法消除了静差，具有良好性能，无需复杂计算，适合于工业控制应用。

关键词 静态误差 预测控制 专家模型 智能控制

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稀疏贝叶斯混合专家模型及其在光谱数据标定中的应用 被引量：3

8

作者 俞斌峰 季海波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期566-579,共14页

在光谱数据的多元校正中,光谱数据通常是在多种不同的环境条件下收集的.为了建模来源于不同环境中的高维光谱数据,本文提出了一种新的稀疏贝叶斯混合专家模型,并将其用来选择多元校正模型的稀疏特征.混合专家模型能够把训练数据划分到... 在光谱数据的多元校正中,光谱数据通常是在多种不同的环境条件下收集的.为了建模来源于不同环境中的高维光谱数据,本文提出了一种新的稀疏贝叶斯混合专家模型,并将其用来选择多元校正模型的稀疏特征.混合专家模型能够把训练数据划分到不同的子类,之后使用不同的预测模型来分别对划分后的数据进行预测,因此这种方法适合于建模来自于多种环境下的光谱数据.本文提出的稀疏的混合专家模型利用稀疏贝叶斯的方法来进行特征选择,不依赖于事先指定的参数;同时利用probit模型作为门函数以得到解析的后验分布,避免了在门函数分类模型中进行特征提取时需要的近似.本文提出的模型与其他几种常用的回归模型在人工数据集和几个公开的光谱数据集上进行了比较,比较结果显示本文提出的模型对多个来源的光谱数据进行浓度预测时精度比传统的回归方法有一定的提高. 展开更多

关键词 多元校正 混合专家模型 特征提取 变分推断

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响应变量随机缺失下偏正态众数混合专家模型的参数估计 被引量：1

9

作者 鲁钰 吴刘仓 王格格 《应用数学》 北大核心 2023年第2期474-486,共13页

数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种.若缺失数据处理不当,将直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的.本文针对随机缺失偏正态数据,研究了偏正态众数混合专家模型的参数估计.将众数回归插补与聚类相结合,提出分层... 数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种.若缺失数据处理不当,将直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的.本文针对随机缺失偏正态数据,研究了偏正态众数混合专家模型的参数估计.将众数回归插补与聚类相结合,提出分层众数回归插补方法.利用机器学习插补和统计学插补的方法,进一步比较研究三种机器学习插补方法:支持向量机插补、随机森林插补和神经网络插补,三种统计学插补方法:分层均值插补、众数回归插补和分层众数回归插补的缺失数据处理效果.通过Monte Carlo模拟和实例分析结果表明,分层众数回归插补的优良性. 展开更多

关键词 缺失偏正态数据 众数混合专家模型 支持向量机插补 随机森林插补 BP神经网络插补 分层众数回归插补

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DeepSeek支持下的高中生物学长句表述能力培养双阶四维模型应用

10

作者 徐文新 《生物学教学》 北大核心 2025年第6期50-52,共3页

针对新高考改革背景下生物学学科长句表述题的考核要求,融合DeepSeek-V3模型的动态路由机制与多token预测技术,构建了“双阶四维”训练体系。经过为期四周的教学实验验证,该模式显著提升了学生在机制解释类题型的逻辑链完整度和术语规... 针对新高考改革背景下生物学学科长句表述题的考核要求,融合DeepSeek-V3模型的动态路由机制与多token预测技术,构建了“双阶四维”训练体系。经过为期四周的教学实验验证,该模式显著提升了学生在机制解释类题型的逻辑链完整度和术语规范度。为人工智能与生物学教学的深度融合提供理论支撑与实践范式。 展开更多

关键词 DeepSeek 混合专家模型 长句表述 科学思维

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真实情境下地理诊断问题解决的专家认知模型 被引量：19

11

作者 苏小兵 杨向东 潘艳 《课程．教材．教法》 CSSCI 北大核心 2019年第2期107-113,共7页

2018年颁布的《普通高中地理课程标准》对我国地理教学和评价提出了新挑战。研究采用半结构化访谈的方法,收集整理专家在真实情境下解决地理诊断问题的过程信息,形成编码系统,并揭示专家问题解决的认知过程及其加工特征。研究发现,专家... 2018年颁布的《普通高中地理课程标准》对我国地理教学和评价提出了新挑战。研究采用半结构化访谈的方法,收集整理专家在真实情境下解决地理诊断问题的过程信息,形成编码系统,并揭示专家问题解决的认知过程及其加工特征。研究发现,专家解决地理诊断问题是一个"假设—验证"的迭代过程。这一过程大致经历"问题形成""问题表征""计划—实施"和"因果解释"四个阶段,并运用"尺度思维""地理要素分析"和"类比编码"等思维方式和认知技能。研究的发现可以作为进一步探讨、构建基于核心素养的地理教学模式和评价框架的理论基础。 展开更多

关键词 真实情境 问题解决 专家认知模型

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堤防工程安全评估专家赋权模型 被引量：21

12

作者 顾冲时 汪自力 刘成栋 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2099-2104,共6页

针对堤防工程安全影响因素多,影响因素既有定量又有非定量指标,并且存在指标的模糊性和不确定性等特点的问题;利用模糊数学和模式识别理论以及动态聚类方法等,提出了堤防工程安全评估专家主观和客观赋权模型;在此基础上,还提出了融合专... 针对堤防工程安全影响因素多,影响因素既有定量又有非定量指标,并且存在指标的模糊性和不确定性等特点的问题;利用模糊数学和模式识别理论以及动态聚类方法等,提出了堤防工程安全评估专家主观和客观赋权模型;在此基础上,还提出了融合专家主观和客观权重的堤防工程安全评估专家综合赋权模型。并用实例对所提出的模型进行了验证。 展开更多

关键词 堤防工程 安全评估 主观和客观 专家赋权模型

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基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计 被引量：9

13

作者 吴刘仓 杨松琴 戴琳 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2018年第1期36-44,共9页

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机... 混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性. 展开更多

关键词 偏正态分布 联合位置与尺度模型 混合专家回归模型 EM算法

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Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型 被引量：2

14

作者 戴琳 尹军辉 吴刘仓 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第1期168-176,共9页

Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为... Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性. 展开更多

关键词 Tweedie类分布 联合均值与散度模型 混合专家回归模型 EM算法

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HWME中基于学习型组织的专家有效互动对话模型 被引量：6

15

作者 崔霞 李耀东 戴汝为 《管理科学学报》 CSSCI 2004年第2期80-87,共8页

应用信息技术和人工智能技术,研究专家有效互动规范的辅助实现.结合人工智能领域的对话研究成果,融合系统思考、深层次对话等社会思维技术,建立了嵌入人机交互界面、方便系统处理的专家有效互动对话模型,确定了能提供丰富信息资源支持... 应用信息技术和人工智能技术,研究专家有效互动规范的辅助实现.结合人工智能领域的对话研究成果,融合系统思考、深层次对话等社会思维技术,建立了嵌入人机交互界面、方便系统处理的专家有效互动对话模型,确定了能提供丰富信息资源支持的专家有效互动空间———Intranet,为社会思维的应用研究提供了一条有效途径. 展开更多

关键词 对话理论 学习型组织 综合集成研讨厅体系 人工智能 HWME 专家有效互动对话模型

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公司治理状况评价中的专家质量模型 被引量：2

16

作者 谢永珍 《工业技术经济》 北大核心 2003年第5期104-105,共2页

建立高质量的公司治理状况评价专家群,对于保证上市公司治理状况评价结论的准确性及可信度起着决定性的影响。本文从专家影响力、专家专业经验、专家相关知识以及专家反应力四个维度,建立专家质量模型。该模型克服了以往选择专家只根据... 建立高质量的公司治理状况评价专家群,对于保证上市公司治理状况评价结论的准确性及可信度起着决定性的影响。本文从专家影响力、专家专业经验、专家相关知识以及专家反应力四个维度,建立专家质量模型。该模型克服了以往选择专家只根据专家的权威质量单一指标的缺点,专家意见偏离度的采用,使评价结果更加准确。 展开更多

关键词 公司治理状况评价 专家质量模型 指标体系 专家影响力 知识 专业经验 专家意见偏离度

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影响泰安市林业发展因素的专家诊断模型

17

作者 冯殿齐 王玉山 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 北大核心 1994年第2期135-138,共4页

林业系统是一个受多种因素影响与社会、生态、经济等系统复合而成的复杂系统,本项研究采用系统工程方法,集中专家和领导的集体智慧。找出客现存在影响泰安布林业发展因素,研究诸因素相互之间的关系,然后利用计算机,通过人机对话,找出影... 林业系统是一个受多种因素影响与社会、生态、经济等系统复合而成的复杂系统,本项研究采用系统工程方法,集中专家和领导的集体智慧。找出客现存在影响泰安布林业发展因素,研究诸因素相互之间的关系,然后利用计算机,通过人机对话,找出影响泰安市林业发展的关键因素。 展开更多

关键词 林业发展 专家诊断模型

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基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法 被引量：5

18

作者 张秀 周巍 +1 位作者 段哲民 魏恒璐 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期461-468,共8页

为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型;然后... 为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型;然后将学习到的先验信息用于非局部集中稀疏表示模型求解最优稀疏表示系数;最后,得到高分辨率图像估计。该算法在超分辨率重建迭代运算的同时,同步更新专家场模型参数,因此在不显著增加运算复杂度的情况下,通过选取合适的先验约束,有效地增强了图像重建的效果。实验结果表明:相比非局部集中稀疏表示算法,文中算法对无噪和有噪降质图像均能取得较好的峰值信噪比结果,并且能够进一步提高有噪图像的去噪效果。 展开更多

关键词 超分辨率重建 专家场先验模型 非局部自相似 稀疏表示

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联合均值与方差混合专家回归模型的参数估计 被引量：1

19

作者 李双双 吴刘仓 戴琳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2019年第1期134-140,共7页

在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM... 在社会、经济领域中存在大量来自异质总体的异方差数据.本文针对异质总体的异方差数据,研究提出联合均值与方差混合专家回归模型,该模型同时对感兴趣的均值、方差和混合比例参数建模,可以概括和描述众多的实际问题.然后,利用EM算法和MM算法给出该模型的最大似然估计,进而通过Monte Carlo随机模拟来验证所提出的方法的有效性.最后,本文结合实际数据AQI(空气质量指数)说明模型的实用性和可行性. 展开更多

关键词 异质总体 联合均值与方差模型 混合专家回归模型 EM算法

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偏正态数据下众数混合专家回归模型的参数估计 被引量：1

20

作者 王格格 鲁钰 吴刘仓 《应用数学》 CSCD 北大核心 2021年第4期929-939,共11页

混合专家模型是对异质总体数据进行回归、分类和聚类的异构性建模的流行框架.研究基于偏正态分布,提出了众数混合专家回归模型,该模型既对混合偏态数据分类后进行众数建模,同时又对混合比例建模,相比单纯的众数回归模型具有更大的适应性... 混合专家模型是对异质总体数据进行回归、分类和聚类的异构性建模的流行框架.研究基于偏正态分布,提出了众数混合专家回归模型,该模型既对混合偏态数据分类后进行众数建模,同时又对混合比例建模,相比单纯的众数回归模型具有更大的适应性,可以概括和描述众多的实际问题.采用了一种有效的模式识别聚类方法来选择子聚类的数量.分别应用MM算法和梯度下降法辅助的EM算法对模型未知参数进行极大似然估计,通过Monte Carlo模拟试验和实例分析比较,说明本文提出方法的有效性和实用性. 展开更多

关键词 偏正态分布 众数回归模型 混合专家回归模型 EM算法 梯度下降法

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