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针对动态非平衡数据集鲁棒的在线极端学习机被引量：5: 1; 作者张晶冯林《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1487-1498,共12页; 动态数据存在数据量动态改变,数据类别分布非平衡、不稳定等问题,这些问题成为分类的难点.针对该问题,通过对在线极端学习机模型进行拓展,提出鲁棒的权值在线极端学习机算法.为解决动态数据非平衡性,该算法借助代价敏感学习理论生成局... 展开更多; 关键词非平衡数据集极端学习机在线极端学习机代价敏感学习遗忘因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

涡扇发动机气路传感器故障诊断: 2; 作者姚文荣徐田镇张海波《航空发动机》 2017年第5期54-61,共8页; 为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重... 展开更多; 关键词在线贯序极端学习机涡扇发动机传感器故障隔离故障诊断信号重构; 在线阅读下载PDF 职称材料

MapReduce框架下的实时大数据图像分类被引量：7: 3; 作者张晶冯林 +1 位作者王乐刘胜蓝《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1263-1271,共9页; 图像数据作为大数据的重要组成部分蕴含着丰富的知识,且图像分类有着广泛的应用,利用传统分类方法已经无法满足实时计算的需求.针对此问题,提出并行在线极端学习机算法.首先利用在线极端学习机理论得到隐层输出权值矩阵;其次根据MapRed... 展开更多; 关键词大数据 MAPREDUCE 在线极端学习机人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自组合核的增量分类方法: 4; 作者冯林张晶吴振宇《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1958-1968,共11页; 在线极端学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)模型在解决动态数据实时分类问题时,无需批量计算,仅保留前一时刻训练模型,根据当前时刻样本调整原有模型即可。然而,该增量方法在离线训练阶段随机指定隐层神经元使... 展开更多; 关键词动态数据在线极端学习机自组合核稀疏贝叶斯; 在线阅读下载PDF 职称材料

多视角特征融合的鲁棒的目标跟踪方法被引量：2: 5; 作者张晶张永魏琦《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2108-2124,共17页; 针对传统目标追踪模型中单一特征对目标描述不准确、不充分,产生噪声样本作为目标参与后续计算出现跟踪漂移等问题,提出多视角特征融合的鲁棒目标跟踪方法.首先利用迭代求解单一特征训练误差和最小的方式实现样本多视角特征自动征融合... 展开更多; 关键词多视角学习极端学习机在线极端学习机目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名针对动态非平衡数据集鲁棒的在线极端学习机被引量：5: 1; 作者张晶冯林; 机构大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院大连理工大学创新实验学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1487-1498,共12页; 基金国家自然科学基金项目(61173163 51105052 61370200); 文摘动态数据存在数据量动态改变,数据类别分布非平衡、不稳定等问题,这些问题成为分类的难点.针对该问题,通过对在线极端学习机模型进行拓展,提出鲁棒的权值在线极端学习机算法.为解决动态数据非平衡性,该算法借助代价敏感学习理论生成局部动态权值矩阵,从而优化分类模型产生的经验风险.同时,算法进一步考虑动态数据由于时序性质改变造成的数据分布变化,而引入遗忘因子增强分类器对数据分布变更的敏感性.算法在不同数据分布的24个非平衡动态数据集上测试,取得了较好的效果.; 关键词非平衡数据集极端学习机在线极端学习机代价敏感学习遗忘因子; Keywords imbalanced dataset extreme learning machine online sequential extreme learning machine cost sensitive learning forgetting factor; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名涡扇发动机气路传感器故障诊断: 2; 作者姚文荣徐田镇张海波; 机构中国航发控制系统研究所南京航空航天大学江苏省航空动力系统重点实验室; 出处《航空发动机》 2017年第5期54-61,共8页; 文摘为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。; 关键词在线贯序极端学习机涡扇发动机传感器故障隔离故障诊断信号重构; Keywords online sequential extreme learning turbofan engine sensor fault isolation fault diagnosis signal reconstruction; 分类号 V235.13 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MapReduce框架下的实时大数据图像分类被引量：7: 3; 作者张晶冯林王乐刘胜蓝; 机构大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院大连理工大学创新实验学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1263-1271,共9页; 基金国家自然科学基金(61173163 51105052 61370200); 文摘图像数据作为大数据的重要组成部分蕴含着丰富的知识,且图像分类有着广泛的应用,利用传统分类方法已经无法满足实时计算的需求.针对此问题,提出并行在线极端学习机算法.首先利用在线极端学习机理论得到隐层输出权值矩阵;其次根据MapReduce计算框架的特点对该矩阵进行分割,以代替原有大规模矩阵累乘操作,并将分割后的多个矩阵在不同工作节点上并行计算;最后将计算节点上的结果按键值合并,得到最终的分类器.在保证原有计算精度的前提下,将文中算法在MapReduce框架上进行拓展,以人脸图像为例对大规模图像数据进行分类的结果表明,该算法能够针对大数据图像进行快速、准确的分类.; 关键词大数据 MAPREDUCE 在线极端学习机人脸识别; Keywords big data MapReduce online sequential extreme learning machine face recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自组合核的增量分类方法: 4; 作者冯林张晶吴振宇; 机构大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院大连理工大学创新创业学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1958-1968,共11页; 基金国家自然科学基金(61173163 61370200)资助课题; 文摘在线极端学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)模型在解决动态数据实时分类问题时,无需批量计算,仅保留前一时刻训练模型,根据当前时刻样本调整原有模型即可。然而,该增量方法在离线训练阶段随机指定隐层神经元使模型鲁棒性差,且求解过程难以拓展于核方法,降低了分类效果。针对上述问题,提出一种基于自组合核的在线极端学习机(self-compounding kernel online sequential extreme learning machine,SCK-OSELM)模型。首先,提出一种新的自组合核(self-compounding kernel,SCK)方法,构建样本不同核空间的非线性特征组合,该方法可被应用于其他监督核方法中。其次,以稀疏贝叶斯为理论基础将训练数据的先验分布作为模型权值引入,并利用超参调整权值后验分布,从而达到对当前时间点参数稀疏的目的。最后,将稀疏得到的参数并入下一时刻运算。对动态数据的实时分类实验表明,该方法是一种有效的增量学习算法。相比于OSELM,该方法在解决动态数据实时分类问题时获得更稳定、准确的分类效果。; 关键词动态数据在线极端学习机自组合核稀疏贝叶斯; Keywords dynamic data online sequential extreme learning machine self-compounding kernel sparse Bayesian; 分类号 TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多视角特征融合的鲁棒的目标跟踪方法被引量：2: 5; 作者张晶张永魏琦; 机构辽宁师范大学计算机与信息技术学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2108-2124,共17页; 基金国家自然科学基金(61373127 61772252 +1 种基金 61702242) 辽宁省博士启动基金(20170520207); 文摘针对传统目标追踪模型中单一特征对目标描述不准确、不充分,产生噪声样本作为目标参与后续计算出现跟踪漂移等问题,提出多视角特征融合的鲁棒目标跟踪方法.首先利用迭代求解单一特征训练误差和最小的方式实现样本多视角特征自动征融合与描述,引入高次幂系数避免模型退化,并利用核方法保证维度不同特征的融合;其次将模型进一步拓展为增量学习方法,实现目标检测阶段判别模型实时构建,并获得当前帧候选目标样本集;最后根据候选目标样本集与判别边界位置关系,选择最优样本作为当前帧目标样本并利用指数函数增加样本间区分度.在20个具有挑战的图像序列上对文中方法进行验证,实验结果表明,该方法与目前流行的目标跟踪模型比较,获得了较好的效果与较高的鲁棒性.; 关键词多视角学习极端学习机在线极端学习机目标跟踪; Keywords multi-view learning extreme learning machine online sequence extreme learning machine target tracking; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	针对动态非平衡数据集鲁棒的在线极端学习机	张晶冯林	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	涡扇发动机气路传感器故障诊断	姚文荣徐田镇张海波	《航空发动机》	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	MapReduce框架下的实时大数据图像分类	张晶冯林王乐刘胜蓝	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2014	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自组合核的增量分类方法	冯林张晶吴振宇	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多视角特征融合的鲁棒的目标跟踪方法	张晶张永魏琦	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料