麻醉深度监测系统的优化算法研究 被引量：2

1

作者 孙媛 刘子毓 +3 位作者 侯玉文 王铁英 张励 刘东培 《光电技术应用》 2013年第4期41-44,共4页

麻醉深度监测对提高麻醉质量,保障患者的手术期安全与康复具有极为重要的意义。系统地回顾了脑电信号分析算法,主要包括脑电双频指数、麻醉趋势指数、脑状态指数等多种不同参数的算法在麻醉深度监测中的应用研究及进展情况。首先比较了... 麻醉深度监测对提高麻醉质量,保障患者的手术期安全与康复具有极为重要的意义。系统地回顾了脑电信号分析算法,主要包括脑电双频指数、麻醉趋势指数、脑状态指数等多种不同参数的算法在麻醉深度监测中的应用研究及进展情况。首先比较了这些参数的脑电分析算法在临床应用中的优缺点,接着提出了具有优秀去噪能力的排序熵指数算法,并引入反向映射神经网络对脑电双频指数、麻醉趋势和排序熵指数进行校正优化,以便更精确地实现麻醉深度监护。最后展望了今后其应用于麻醉深度监测领域的发展前景。 展开更多

关键词 麻醉深度 脑电 脑电双频指数 麻醉趋势 脑状态指数 多参数优化算法

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基于贝叶斯优化LightGBM模型对历史文化街区的火灾风险预测 被引量：1

2

作者 杜天 刘中乾 +1 位作者 田俊霞 王珺 《数字技术与应用》 2024年第11期94-96,共3页

本文提出一种基于贝叶斯超参数优化算法的改进LightGBM模型,并将其用于历史文化街区的火灾风险预测中。首先选取了消防检查频率作为标签,基于最优的参数组合,构建了LightGBM模型,然后使用真实的历史街区数据对模型进行5折交叉验证,用来... 本文提出一种基于贝叶斯超参数优化算法的改进LightGBM模型,并将其用于历史文化街区的火灾风险预测中。首先选取了消防检查频率作为标签,基于最优的参数组合,构建了LightGBM模型,然后使用真实的历史街区数据对模型进行5折交叉验证,用来测试其火灾风险预测效果。在此基础上,调整LightGBM模型的决策树深度和迭代次数,进而对模型进行敏感性测试。实验结果表明,本文提出的模型预测的精确度高达98%,当树深度选取10、迭代次数选取61时,模型的性能最优。 展开更多

关键词 决策树 交叉验证 历史文化街区 火灾风险 消防检查 迭代次数 贝叶斯 参数优化算法

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时滞优化对复杂追踪算法精度的影响

3

作者 季家威 王国杰 常军 《苏州科技大学学报（工程技术版）》 CAS 2019年第2期53-57,共5页

盲源分离是实现混合信号分离的一个重要途径,可以分离多个时间相关的高斯信号的混合信号,具有较好的鲁棒性。以一种新的盲源分离算法——复杂追踪算法为例,利用信号的统计特征,分析信号的自相关函数与偏自相关函数,用以确定复杂追踪算... 盲源分离是实现混合信号分离的一个重要途径,可以分离多个时间相关的高斯信号的混合信号,具有较好的鲁棒性。以一种新的盲源分离算法——复杂追踪算法为例,利用信号的统计特征,分析信号的自相关函数与偏自相关函数,用以确定复杂追踪算法的时滞个数。复杂追踪算法是近期新发展起来的一种结合信号统计特性和时序结构的盲源分离算法,通过找到一个合适的投影方向,使其在该方向投影信号的复杂度最小,从而实现对混合信号的分离。而时滞选择的优劣决定了目标函数的正确与否。最后以三层框架的数值模拟对时滞优化进行了有效性验证。 展开更多

关键词 盲源分离 时滞优化 复杂追踪算法 结构模态参数识别

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高量级冲击试验中橡胶波形发生器动力学特性分析

4

作者 任志强 李新明 +3 位作者 沈志强 晏廷飞 刘闯 杨艳静 《航天器环境工程》 2025年第2期181-190,共10页

针对航天器在发射、爆炸分离、着陆等关键过程中遭遇的极端冲击环境,提出一种基于达芬方程的非线性动力学模型,用于精确预测和控制高量级冲击试验中橡胶波形发生器产生的半正弦波形。研究构建波形发生器的非线性弹性力模型,并导出相应... 针对航天器在发射、爆炸分离、着陆等关键过程中遭遇的极端冲击环境,提出一种基于达芬方程的非线性动力学模型,用于精确预测和控制高量级冲击试验中橡胶波形发生器产生的半正弦波形。研究构建波形发生器的非线性弹性力模型,并导出相应的动力学方程,采用龙格-库塔法进行方程的数值求解。利用刚度等效原则,建立波形发生器的数值模型,并通过气动式冲击试验机进行半正弦波形的模拟试验。基于冲击试验数据,应用局部搜索优化算法对模型参数进行了优化。试验验证结果表明,模型预测的加速度峰值和脉宽误差分别小于10%和5%,具有较高的准确度。该模型为高量级冲击试验的波形预测与控制提供了理论依据和技术支持。 展开更多

关键词 半正弦波形发生器 非线性动力学 冲击试验 等效刚度 数值仿真 参数优化算法

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基于深度学习的配电网故障智能辨识模型研究

5

作者 余凌 夏凡 +3 位作者 方仲超 朱逸 郭海东 童世兵 《科技创新与应用》 2025年第13期24-28,共5页

随着电力系统技术的进步和设备的升级,电力运行数据的积累变得越来越有规律。由于传统神经元网络本身的限制,无法较好地对故障样本进行识别。为此,提出基于深度学习的配电网故障智能辨识模型。首先,确定神经网络架构;然后结合相应的参... 随着电力系统技术的进步和设备的升级,电力运行数据的积累变得越来越有规律。由于传统神经元网络本身的限制,无法较好地对故障样本进行识别。为此,提出基于深度学习的配电网故障智能辨识模型。首先,确定神经网络架构;然后结合相应的参数优化算法对模型进行训练;最后,即可得到配电网故障辨识深度学习模型。经过仿真检验,得到的验证结果证明该文方法的有效性。 展开更多

关键词 神经元网络 配电网 深度学习模型 参数优化算法 故障智能辨识

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基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法 被引量：16

6

作者 刘新倩 单纯 +2 位作者 任家东 王倩 郭嘉伟 《信息安全学报》 CSCD 2019年第1期14-26,共13页

入侵检测系统在检测和预防各种网络异常行为的过程中,海量和高维的流量数据使其面临着低准确率和高误报率的问题。本文提出一种基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法,该方法在入侵检测数据的横向维度和纵向维度两个维度进行优化。在... 入侵检测系统在检测和预防各种网络异常行为的过程中,海量和高维的流量数据使其面临着低准确率和高误报率的问题。本文提出一种基于流量异常分析多维优化的入侵检测方法,该方法在入侵检测数据的横向维度和纵向维度两个维度进行优化。在横向维度优化中,对数量较多的类别进行数据抽样,并采用遗传算法得到每个类别的最佳抽样比例参数,完成数据的均衡化。在纵向维度优化中,结合特征与类别的相关分析,采用递归特征添加算法选择特征,并提出平均召回率指标评估特征选择效果,实现训练集的低维高效性。基于优化的入侵检测数据,进一步通过训练数据集得到随机森林分类器,在真实数据集UNSW_NB15评估和验证本文提出的算法。与其他算法相比,本文算法具有高准确率和低误报率,并在攻击类型上取得了有效的召回率。 展开更多

关键词 入侵检测框架 多维优化 数据抽样 递归特征添加算法 遗传算法参数优化 随机森林

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基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法 被引量：2

7

作者 郭俊锋 刘国华 刘国伟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期774-784,共11页

针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差... 针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因量纲和取值范围不同引起的误差;构建预测目标函数表征航空发动机的真实退化情况;搭建基于SDCNN的预测模型,扩大模型感受野,提取数据中的长期、深层和全局时序特征用于回归分析,得到航空发动机的剩余使用寿命预测结果;采用Hyperband优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型,提升模型预测准确度和不同条件下的适应性,并采用商用模块化航空推进系统仿真(C-MAPSS)数据集验证所提方法的有效性。在C-MAPSS中FD003数据集上的实验结果表明:所提方法可有效提高基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测准确度,模型预测准确度得分指标明显降低32.62%。 展开更多

关键词 堆叠膨胀卷积 剩余使用寿命预测 Hyperband超参数优化算法 航空发动机 长序列信号

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LTE异频负载均衡算法在高负荷场景的应用分析 被引量：9

8

作者 姚志华 郑国惠 《信息通信》 2017年第6期218-220,共3页

随着中国移动LTE网络规模不断扩大和网络覆盖质量不断提升,LTE网络用户规模逐年递增,流量热点区域的"高负荷"成为影响用户感知的不利因素,因此亟需一种更为精细化的优化手段来解决问题。文章主要对LTE出现的局部高负荷场景进... 随着中国移动LTE网络规模不断扩大和网络覆盖质量不断提升,LTE网络用户规模逐年递增,流量热点区域的"高负荷"成为影响用户感知的不利因素,因此亟需一种更为精细化的优化手段来解决问题。文章主要对LTE出现的局部高负荷场景进行分析研究,针对目前主流的F+D双层网及双载波形式进行深层次优化,总结出一套高负荷场景下的负载均衡策略参数,最大程度地提升LTE用户感知及相关关键指标。 展开更多

关键词 LTE 高负荷 异频负载均衡 算法参数优化

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基于异频MLB负载均衡解决LTE高负荷场景的优化方法研究 被引量：6

9

作者 王宇 饶东 《信息通信》 2016年第3期200-202,共3页

目前随着中国移动4G网络规模不断扩大和网络覆盖质量不断提升,4G用户规模在逐年递增,前期用F频段迅速铺开的广覆盖大网在某些流量热点和应急场景中越发不能满足4G用户日益剧增的流量需求,"高负荷"成为了制约4G向厚度发展和后... 目前随着中国移动4G网络规模不断扩大和网络覆盖质量不断提升,4G用户规模在逐年递增,前期用F频段迅速铺开的广覆盖大网在某些流量热点和应急场景中越发不能满足4G用户日益剧增的流量需求,"高负荷"成为了制约4G向厚度发展和后续VOLTE发展的瓶颈,F频段底层网铺开的同时更要关注日后的D和E频段容量层发展。文章对LTE出现的局部高负荷场景进行了分析研究,并借助目前主流的F+D双层组网并采用了异频MLB负载均衡的方式对热点区域的容量瓶颈进行深层次的优化,最大程度地提升了4G用户的感知,同时也提升了相应关键指标。通过论证F/D覆盖优化、异频MLB算法优化和LTE参数优化,总结了一套高负荷场景下的应急优化解决办法,促进了本地网优工作的高效开展。 展开更多

关键词 LTE高负荷 F+D双层组网 异频MLB负载均衡 参数算法优化

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空间谱估计中误差自校正方法研究 被引量：1

10

作者 黄传禄 晁坤 毛云志 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2014年第5期518-523,共6页

阵列误差一直是空间谱估计理论实际应用的一个主要瓶颈。该文提出了一种新的阵列误差自校正方法,结合有源校正与在线自校正理论和方法,通过利用一个空间位置方位不需要精确可知的辅助信号源,利用优化算法完成信号源角度以及阵列复增益... 阵列误差一直是空间谱估计理论实际应用的一个主要瓶颈。该文提出了一种新的阵列误差自校正方法,结合有源校正与在线自校正理论和方法,通过利用一个空间位置方位不需要精确可知的辅助信号源,利用优化算法完成信号源角度以及阵列复增益误差的联合估计,然后将估计的阵列误差参数应用到其后的空间谱估计中。这种自校正算法具有准确度高的优点,并且属于离线算法,一方面避免了传统的有源校正方法对辅助源位置方位精度的严格要求,同时避免了在线自校正算法的大计算量,可以应用到实际空间谱估计中。 展开更多

关键词 阵列信号处理 空间谱估计 阵列误差 误差自校正 参数优化算法

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基于词嵌入与卷积神经网络的建筑能耗预测 被引量：7

11

作者 季天瑶 王挺韶 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期40-48,共9页

在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特... 在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特征进行嵌入计算,从而建立能同时处理时序特征与分类特征的建筑能耗预测模型。通过与梯度提升决策回归树和长短时记忆网络的比较,证明所提出的模型在效率与准确率上都有良好的表现。在超参数调节上,采用基于贝叶斯优化的超参数自动优化算法,该算法能在树搜索空间上寻找最优超参数,相比于人工调参,超参数自动寻优算法能在较快的时间内提升模型本身的性能。最后进行了算例仿真,结果表明,文中提出的模型在性能上要优于集成学习模型与长短时记忆网络。 展开更多

关键词 建筑能耗预测 一维卷积网络 词嵌入模型 梯度提升决策回归树 长短时记忆网络 贝叶斯优化 超参数自动优化算法

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基于F2频点软扩解决农村和城区LTE高负荷区域的方法研究 被引量：1

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作者 王宇 《信息通信》 2016年第11期109-111,共3页

目前是中国移动4G网络发展的第三个年头,移动4G用户逐年增长,今年也是承上启下的"关键年";一方面,承上主要是按集团公司"广度+深度+厚度"的网络建设理念更加完善和优化4G网络,基于F频段的广覆盖大网已初具规模,城... 目前是中国移动4G网络发展的第三个年头,移动4G用户逐年增长,今年也是承上启下的"关键年";一方面,承上主要是按集团公司"广度+深度+厚度"的网络建设理念更加完善和优化4G网络,基于F频段的广覆盖大网已初具规模,城区4G综合覆盖率能达到99%以上,农村和高速路段也能达到4G连续覆盖。厚度主要是基于D频段的容量覆盖,以解决城市热点区域的局部高负荷容量需求。深度主要是基于D频段微站设备和F频段拉远小区以解决道路、小区等场景的"盲区"覆盖;另一方面,启下主要是中国移动重要转型的VOLTE语音和视频业务。目前中国移动建设4G网络主要考虑"BBU+RRU+天馈系统"的方式,基带单元和射频单元分离以达到物理层和MAC层等上层业务的分离,前期F频段建设广覆盖大网的RRU和天线大多只支持FA频段,也是为了TDS业务插板卡直接升级的业务需求,在网络建设后期的"厚度+深度"理念,D频段建设和微站建设都需要重点考虑天面和铁塔资源,在部分城区和农村高负荷区域由于天面和铁塔资源不够,导致不能架设D频段或微站的硬件设备从而引发一系列的高负荷小区一直无法处理,对客户业务感知造成较大影响。文章通过论证在现有F1频点的基础上软件扩容F2频点小区,开启F1频点小区和F2频点小区的覆盖均衡功能,将部分高负荷用户"迁移"到软扩的F2频点小区,解决高负荷小区并总结了具体实施方法,对后续扩容工作的开展积累了经验。 展开更多

关键词 LTE高负荷 F2频点 TDS占用频点清频 参数算法优化

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基于滚动交叉验证的城市需水预测方法

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作者 董增川 王佳晟 +4 位作者 崔璨 韩亚雷 陈荣豪 杨家亮 王淑云 《水资源保护》 2025年第3期13-19,共7页

为提高机器学习算法在城市需水预测中的精度,提出了一种基于滚动交叉验证的系统化预测方法,包括影响因子指标体系构建、需水预测模型构建、结合滚动交叉验证的超参数优化以及模型性能的评估与优选,并以衡阳市为实例进行了方法验证。结... 为提高机器学习算法在城市需水预测中的精度,提出了一种基于滚动交叉验证的系统化预测方法,包括影响因子指标体系构建、需水预测模型构建、结合滚动交叉验证的超参数优化以及模型性能的评估与优选,并以衡阳市为实例进行了方法验证。结果表明:预测的2025年衡阳市需水量与规划值具有较高的一致性,验证了该方法的适用性和实际应用价值;该方法具有较强的普适性,可根据不同区域的经济社会发展趋势及用水结构灵活调整指标体系和模型组合,结合滚动交叉验证的超参数优化显著提高了模型的泛化能力和预测精度,更好地满足了真实应用场景的需水预测需求。 展开更多

关键词 城市需水预测 机器学习算法 超参数优化算法 滚动交叉验证 需水预测模型 衡阳市

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