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组合标记的多视图半监督协同分类算法
被引量：
3
1
作者
于重重
刘宇
+2 位作者
谭励
商利利
马萌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3090-3093,共4页
为了提高多视图半监督协同算法的性能,并针对算法应用范围受限的问题,提出了一种组合标记规则的协同训练方法。该算法将一致性与非一致性标记规则相结合,若分类器具有相同标记则将对应样本加入到相应的样本集中;若标记不同且两分类器对...
为了提高多视图半监督协同算法的性能,并针对算法应用范围受限的问题,提出了一种组合标记规则的协同训练方法。该算法将一致性与非一致性标记规则相结合,若分类器具有相同标记则将对应样本加入到相应的样本集中;若标记不同且两分类器对应的标记置信度差值超过了一定的阈值,则采用高置信度分类器的标记结果,并将样本添加到相应的样本集中。通过判断两分类器对相应样本的标记是否一致以及差异性阈值对未标记样本进行组合标记,并利用分类器差异性判断原则更新分类模型,充分利用未标记样本中的有用信息将分类器性能提高5%以上。所提出的算法在桥梁结构健康监测数据集及标准UCI数据集上的实验结果验证了算法在多视图分类问题上的有效性和可行性。
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关键词
多视图
半监督协同学习
组合标记
分类器差异
桥梁结构健康监测
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职称材料
正交约束域适应的跨工况滚动轴承剩余使用寿命预测方法
2
作者
韩延
林志超
+3 位作者
黄庆卿
向敏
文瑞
张焱
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期1043-1050,共8页
针对跨工况轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型的决策边界不明显、特征可辨识性低的问题,该文提出一种正交约束的最大分类器差异方法(MCD_OC)。首先,将采集的轴承原始振动信号进行快速傅里叶变换,得到振动信号的频域信号作为模型的输入;然后...
针对跨工况轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型的决策边界不明显、特征可辨识性低的问题,该文提出一种正交约束的最大分类器差异方法(MCD_OC)。首先,将采集的轴承原始振动信号进行快速傅里叶变换,得到振动信号的频域信号作为模型的输入;然后,通过卷积神经网络(CNN)和门控循环神经网络(GRU)提取轴承信号的深层时空特征,利用最大分类器差异将源域和目标域特征对齐,并对目标域轴承深层特征进行正交约束,增大无标签目标域样本特征之间的可辨识性;最后,基于轴承寿命数据集开展了跨工况轴承寿命预测对比实验,对该文所提方法进行评估,并在多组实验中取得最优结果。
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关键词
滚动轴承
剩余使用寿命
正交约束
最大
分类器差异
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职称材料
题名
组合标记的多视图半监督协同分类算法
被引量：
3
1
作者
于重重
刘宇
谭励
商利利
马萌
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3090-3093,共4页
基金
北京市自然科学基金资助项目(4132025)
文摘
为了提高多视图半监督协同算法的性能,并针对算法应用范围受限的问题,提出了一种组合标记规则的协同训练方法。该算法将一致性与非一致性标记规则相结合,若分类器具有相同标记则将对应样本加入到相应的样本集中;若标记不同且两分类器对应的标记置信度差值超过了一定的阈值,则采用高置信度分类器的标记结果,并将样本添加到相应的样本集中。通过判断两分类器对相应样本的标记是否一致以及差异性阈值对未标记样本进行组合标记,并利用分类器差异性判断原则更新分类模型,充分利用未标记样本中的有用信息将分类器性能提高5%以上。所提出的算法在桥梁结构健康监测数据集及标准UCI数据集上的实验结果验证了算法在多视图分类问题上的有效性和可行性。
关键词
多视图
半监督协同学习
组合标记
分类器差异
桥梁结构健康监测
Keywords
multi-view
semi-supervised co-training learning
combined label
classifier difference
bridge structuredhealth monitoring
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
正交约束域适应的跨工况滚动轴承剩余使用寿命预测方法
2
作者
韩延
林志超
黄庆卿
向敏
文瑞
张焱
机构
重庆邮电大学自动化学院
重庆邮电大学工业互联网研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期1043-1050,共8页
基金
国家重点研发计划(2022YFE0114300)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202100612)
重庆市博士后科学基金(cstc2021jcyjbshX0094)。
文摘
针对跨工况轴承剩余使用寿命(RUL)预测模型的决策边界不明显、特征可辨识性低的问题,该文提出一种正交约束的最大分类器差异方法(MCD_OC)。首先,将采集的轴承原始振动信号进行快速傅里叶变换,得到振动信号的频域信号作为模型的输入;然后,通过卷积神经网络(CNN)和门控循环神经网络(GRU)提取轴承信号的深层时空特征,利用最大分类器差异将源域和目标域特征对齐,并对目标域轴承深层特征进行正交约束,增大无标签目标域样本特征之间的可辨识性;最后,基于轴承寿命数据集开展了跨工况轴承寿命预测对比实验,对该文所提方法进行评估,并在多组实验中取得最优结果。
关键词
滚动轴承
剩余使用寿命
正交约束
最大
分类器差异
Keywords
Rolling bearing
Remaining Useful Life(RUL)
Orthogonal constraint
Maximum classifier discrepancy
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合标记的多视图半监督协同分类算法
于重重
刘宇
谭励
商利利
马萌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
3
在线阅读
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职称材料
2
正交约束域适应的跨工况滚动轴承剩余使用寿命预测方法
韩延
林志超
黄庆卿
向敏
文瑞
张焱
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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