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基于深度学习方法的阵列激光波形特征识别
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作者 黄建军 彭雪梅 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期239-244,共6页
传统方法无法有效捕捉复杂或细微的特征,导致特征识别的准确性不高。针对上述问题,提出一种基于深度学习方法的阵列激光波形特征识别方法。采集阵列激光波形数据并实施预处理。利用经验模态分解(EMD)方法对这些数据进行分解,以提取固有... 传统方法无法有效捕捉复杂或细微的特征,导致特征识别的准确性不高。针对上述问题,提出一种基于深度学习方法的阵列激光波形特征识别方法。采集阵列激光波形数据并实施预处理。利用经验模态分解(EMD)方法对这些数据进行分解,以提取固有模态函数(IMF)的波形能量矩。将这些IMF的波形能量矩输入到深度学习中的概率神经网络(PNN)模型中,以实现阵列激光波形的特征识别。实验结果表明:所提出的方法在3次交叉验证中的特异性表现优于其他对比方法,这充分说明了所提出的方法在特征识别任务中具有更高的准确性。 展开更多
关键词 深度学习方法 阵列激光 波形数据 PNN 特征识别
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货币政策目标的识别与优化——基于机器学习方法的实证研究
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作者 陈小亮 刘玲君 +1 位作者 肖争艳 陈衎 《统计研究》 北大核心 2025年第7期45-55,共11页
2008年国际金融危机之后,我国提出要构建由货币政策和宏观审慎政策构成的双支柱框架,旨在同时实现经济稳定目标和金融稳定目标。本文使用可解释性机器学习方法,全面分析货币政策中经济稳定目标和金融稳定目标的重要程度及其动态变化,并... 2008年国际金融危机之后,我国提出要构建由货币政策和宏观审慎政策构成的双支柱框架,旨在同时实现经济稳定目标和金融稳定目标。本文使用可解释性机器学习方法,全面分析货币政策中经济稳定目标和金融稳定目标的重要程度及其动态变化,并在此基础上提出货币政策目标的优化方向。研究结果表明,近年来我国宏观经济面临一定下行压力,为应对重点领域金融风险,货币政策中金融稳定目标的重要程度明显提升。面对国内外日趋复杂严峻的经济与金融形势,为守住不发生系统性金融风险的底线,要加强货币政策与宏观审慎政策的协调配合,从而同时实现经济稳定目标与金融稳定目标。 展开更多
关键词 货币政策 经济稳定目标 金融稳定目标 机器学习方法
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Step2Vec:面向动力学传播的网络表示学习方法
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作者 陈奇 焦鹏飞 +1 位作者 王震 鲍青 《中文信息学报》 北大核心 2025年第2期100-110,共11页
网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用... 网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用效果不佳,因此该文提出了基于动力学传播的采样方法,称为Step2Vec逐步采样方法。Step2Vec通过结合网络传播过程,对节点的网络结构信息进行提取并训练。该文分别将Step2Vec与其他的网络分析方法及网络表示学习方法在多个引文网络和真实传播网络上进行了节点状态估计和边关系预测的实验。实验结果表明,Step2Vec算法估计网络传播中的节点状态准确率达85.6%,且对边关系预测的准确率也具有一定提升,相较于随机游走算法平均提高了5.9%。 展开更多
关键词 网络传播 网络表示学习方法 状态估计
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潜在空间中的策略搜索强化学习方法
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作者 赵婷婷 王莹 +3 位作者 孙威 陈亚瑞 王嫄 杨巨成 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期1032-1046,共15页
策略搜索是深度强化学习领域中一种能够解决大规模连续状态空间和动作空间问题的高效学习方法,被广泛应用在现实问题中。然而,此类方法通常需要花费大量的学习样本和训练时间,且泛化能力较差,学到的策略模型难以泛化至环境中看似微小的... 策略搜索是深度强化学习领域中一种能够解决大规模连续状态空间和动作空间问题的高效学习方法,被广泛应用在现实问题中。然而,此类方法通常需要花费大量的学习样本和训练时间,且泛化能力较差,学到的策略模型难以泛化至环境中看似微小的变化。为了解决上述问题,提出了一种基于潜在空间的策略搜索强化学习方法。将学习状态表示的思想拓展到动作表示上,即在动作表示的潜在空间中学习策略,再将动作表示映射到真实动作空间中。通过表示学习模型的引入,摒弃端到端的训练方式,将整个强化学习任务划分成大规模的表示模型部分和小规模的策略模型部分,使用无监督的学习方法来学习表示模型,使用策略搜索强化学习方法学习小规模的策略模型。大规模的表示模型能保留应有的泛化性和表达能力,小规模的策略模型有助于减轻策略学习的负担,从而在一定程度上缓解深度强化学习领域中样本利用率低、学习效率低和动作选择泛化性弱的问题。最后,在智能控制任务CarRacing和Cheetah中验证了引入潜在空间中的状态表示和动作表示的有效性。 展开更多
关键词 无模型强化学习 策略模型 状态表示 动作表示 连续动作空间 策略搜索强化学习方法
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基于多种机器学习方法识别扩张性心肌病的新型生物标志物 被引量:1
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作者 孔颖 王一凡 +1 位作者 黄瑞婷 李趣欢 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期78-78,共1页
目的扩张型心肌病(DCM)是一种具有高死亡率的进行性心脏病,其特征为心室扩张和心肌收缩力受损。因DCM的分子特征尚未明了,寻找DCM的新型潜在生物标志物对于相关治疗方案的制定具有重要的参考价值。另外,目前常用的诊断预测模型局限于使... 目的扩张型心肌病(DCM)是一种具有高死亡率的进行性心脏病,其特征为心室扩张和心肌收缩力受损。因DCM的分子特征尚未明了,寻找DCM的新型潜在生物标志物对于相关治疗方案的制定具有重要的参考价值。另外,目前常用的诊断预测模型局限于使用单一算法,本研究尝试引入了多种机器学习方法,以提高了预测模型的准确性。方法和结果本研究从GEO数据库中收集了6个DCM数据集,分别在组织水平和单细胞水平上识别出116个共有的差异基因,通过与加权基因共表达网络分析(WGCNA)识别的1217个免疫治疗有关的重要模块基因,取交集获得19个候选基因。随后,采用12种机器学习算法构建了107个DCM的预测模型,根据AUC平均值来确定出glm Boost+pls Rglm(平均AUC为0.975)为最佳模型,该模型不仅能够有效从正常对照中区分出DCM患者,并且能区分DCM患者是否对免疫治疗有响应。所建立的预测模型中含有8个特征基因,其中上调基因FMO4、MFAP4和TSPAN9与左心室射血分数(LVEF)呈显著负相关,其余5个下调的基因与LVEF呈正相关。结论本研究所建立的结合多种生物标志物的新型诊断模型,能提高对扩张性心肌病诊断的效率,为DCM的精准治疗提供了新的临床视角。 展开更多
关键词 扩张性心肌病 心室扩张 心肌收缩力 精准治疗 免疫治疗 生物标志物 单细胞水平 机器学习方法
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基于机器学习方法的高光谱遥感图像目标检测研究 被引量:1
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作者 李妹燕 李芬 徐景秀 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期108-113,共6页
针对高光谱遥感图像目标检测的难题,提出基于机器学习的高光谱遥感图像目标检测方法。首先,通过动力演化算法找到满足偏度、峰度最大化的投影方向,将高维图像数据投影至低维子空间,从而提取图像的光谱信息。然后,通过线性判别法将提取... 针对高光谱遥感图像目标检测的难题,提出基于机器学习的高光谱遥感图像目标检测方法。首先,通过动力演化算法找到满足偏度、峰度最大化的投影方向,将高维图像数据投影至低维子空间,从而提取图像的光谱信息。然后,通过线性判别法将提取的信息转换为直方图形式,再利用自动标记分水岭算法和KNN方法进行目标区域的初分割和分类,以去除非目标光谱像元。测试结果表明,对目标信息进行检测处理后,图像像元整体分类精度与平均分类精度数值区间为[0.97,0.98],信息熵数值仅有0.01,说明该方法具有较高精度,结果可信度较高。 展开更多
关键词 机器学习方法 高光谱遥感图像 目标检测 目标像元分割 投影寻踪 动力演化算法
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克里金方法与深度学习方法用于浅层地下水位估计的对比研究:以深汕特别合作区为例 被引量:3
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作者 汪泉娟 孙敬锋 +5 位作者 杨英杰 张将伟 王国梁 马恩泽 刘进 赵鑫 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期291-301,共11页
掌握区域地下水位分布是地下水资源评价与环境保护的重要基础。由于区域尺度观测的地下水位数据有限,克里金插值与深度学习方法逐渐被用于区域地下水位预测,但两者的适用性及鲁棒性缺乏对比分析。针对这个问题,基于239口监测井水位,采... 掌握区域地下水位分布是地下水资源评价与环境保护的重要基础。由于区域尺度观测的地下水位数据有限,克里金插值与深度学习方法逐渐被用于区域地下水位预测,但两者的适用性及鲁棒性缺乏对比分析。针对这个问题,基于239口监测井水位,采用普通克里金方法、融合地表高程的协同克里金方法、深度学习方法估计深汕特别合作区地下水位空间分布,调查3种方法在区域地下水位预测中的应用潜力。为了研究训练集样本量对3种方法预测效果的影响,将239口监测井分为2组(76口和163口)用于3种模型的训练。结果显示,使用76眼井的训练数据拟合验证集样本时RMSE分别为6.09,4.04,7.11,考虑了地表高程信息的协同克里金法明显优于普通克里金法与深度学习法。而当训练样本量增加到163口水位数据时,普通克里金、协同克里金及深度学习法的预测精度都明显提升,3种方法拟合验证数据集的RMSE相差很小,分别为1.33,1.36,1.54。另外,使用较大数据样本量进行全区域的地下水位预测时不同方法得到的预测水位分布均有所提高,但空间分布特征依旧存在明显差异。结果表明,当观测数据稀疏时,融合高程信息的协同克里金方法的预测效果显著高于普通克里金方法和深度学习方法,而当观测数据量增加到达一定数量时,3种方法预测得到的RMSE较接近。 展开更多
关键词 地下水位 克里金方法 深度学习方法 深汕特别合作区
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小学生学习方法与学习习惯的培养研究
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作者 "小学生学习指导"课题组 《四川师范大学学报(社会科学版)》 1999年第S1期141-146,共6页
关键词 良好学习习惯 科学的学习方法 学生学习方法 学法指导 小学生 课堂教学 教师 良好习惯 学习方法指导 教学模式
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基于流形学习方法的汽轮机组振动特征提取 被引量:14
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作者 何青 解芳芳 +1 位作者 李红 蓝澜 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期705-708,779-780,共4页
为了提高汽轮机振动故障信号的可分性和诊断正确率,应用流行学习方法对汽轮机振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,应用流行学习方法可以有效地提取汽轮机振动故障的特征信息,将不同故障类型的特征信息有效地区分开来。运用流行学... 为了提高汽轮机振动故障信号的可分性和诊断正确率,应用流行学习方法对汽轮机振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,应用流行学习方法可以有效地提取汽轮机振动故障的特征信息,将不同故障类型的特征信息有效地区分开来。运用流行学习方法进行故障特征提取后的诊断结果与小波包分析方法相比,诊断正确率明显提高。 展开更多
关键词 汽轮机振动 故障诊断 特征提取 流形学习方法 局部线性嵌入法
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一种新的有监督流形学习方法 被引量:15
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作者 孟德宇 徐宗本 戴明伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2072-2077,共6页
提出了一种新的有监督流形学习方法,目的是提供将流形学习降维方法高效应用于有监督学习问题的全新策略.算法的核心思想是集成流形学习方法对高维流形结构数据的降维有效性与支撑向量机(SVM)在中小规模分类数据集上的优良特性实现高效... 提出了一种新的有监督流形学习方法,目的是提供将流形学习降维方法高效应用于有监督学习问题的全新策略.算法的核心思想是集成流形学习方法对高维流形结构数据的降维有效性与支撑向量机(SVM)在中小规模分类数据集上的优良特性实现高效有监督流形学习.算法具体实现步骤为:首先利用SVM在流形学习降维数据中选出对分类决策最重要的数据集,即支撑向量集;按标号返回可得到原空间的支撑向量集;在这个集合上再次使用SVM即可得到原空间的分类决策,从而完成有监督流形学习.在一系列人工与实际数据集上的实验验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 流形学习方法 支撑向量机 等距特征映射 局部线性嵌入 分类
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自然语言信息抽取中的机器学习方法研究 被引量:8
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作者 周俊生 戴新宇 +1 位作者 尹存燕 陈家骏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第3期186-189,199,共5页
信息抽取是一种用于处理各种类型文本文档的非常有效的方法,然而建立一个文本信息抽取系统却是非常困难和耗费时间的。近年来,基于统计的机器学习方法在信息抽取领域的研究受到了广泛关注。本文深入探讨了当前自然语言信息抽取领域广泛... 信息抽取是一种用于处理各种类型文本文档的非常有效的方法,然而建立一个文本信息抽取系统却是非常困难和耗费时间的。近年来,基于统计的机器学习方法在信息抽取领域的研究受到了广泛关注。本文深入探讨了当前自然语言信息抽取领域广泛采用的几种非常有效的统计学习方法,比较分析了各种方法的统计推断过程和学习算法及其优缺点,讨论了各种统计学习方法所面临的训练语料匮乏问题的主要解决方法,并指出了今后进一步研究的方向。 展开更多
关键词 自然语言 信息抽取 机器学习方法 统计学习 命名实体
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如何让教师在合作学习活动中掌握合作学习方法 被引量:25
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作者 王鉴 李泽林 《课程.教材.教法》 CSSCI 北大核心 2012年第6期102-107,共6页
合作学习的效果取决于教师对于合作学习理念的理解与方法的掌握。在教师培训过程中,通过合作学习活动让教师掌握合作学习方法,是一种十分有效的途径。这一活动通过对合作学习五个基本问题的个体学习、同桌学习、小组学习、全班共享学... 合作学习的效果取决于教师对于合作学习理念的理解与方法的掌握。在教师培训过程中,通过合作学习活动让教师掌握合作学习方法,是一种十分有效的途径。这一活动通过对合作学习五个基本问题的个体学习、同桌学习、小组学习、全班共享学习的不断推进,不仅让学员形成关于合作学习的理性认识并转变其观念,而且让教师参与式体验了合作学习的过程与方法。此项活动所形成的学习模式,不仅可以运用到教师培训的其他方面,而且可以通过教师的迁移运用到其课堂教学活动中学生的合作学习过程之中。 展开更多
关键词 教师 合作学习 学习方法 活动教学
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基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法 被引量:12
13
作者 石峰 娄臻亮 +1 位作者 张永清 陆金桂 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期920-924,共5页
对传统粗糙集理论进行了扩展 ,提出了一种模糊 -粗糙集模型 .利用模糊集理论和 Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化 ,并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵 ,把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系 .提出一种... 对传统粗糙集理论进行了扩展 ,提出了一种模糊 -粗糙集模型 .利用模糊集理论和 Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化 ,并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵 ,把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系 .提出一种基于模糊 -粗糙集模型的归纳学习算法FRILA,此算法和决策树算法相比 ,具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点 . 展开更多
关键词 模糊-粗糙集模型 归纳学习方法 模糊集 模糊相似关系 决策表 Kohonen网络自组织映射算法
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基于计算机的“教学设计”任务驱动式学习方法 被引量:68
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作者 李翠白 李芒 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2001年第12期9-13,共5页
关键词 计算机 教学设计 驱动式学习方法 教学方法
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基于多传感器数据融合的机动目标跟踪自适应学习方法 被引量:8
15
作者 石晓荣 王青 +1 位作者 张明廉 毕静 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第5期631-633,636,共4页
考虑到传感器对目标的观测都存在有偏差,同时针对雷达系统检测中存在漏检的现象,提出了一种适用于处理传感器漏检现象的多传感器融合方法。并以雷达/红外成像复合的双模制导体系下红外和雷达两种传感器对目标状态的检测和跟踪为例,给出... 考虑到传感器对目标的观测都存在有偏差,同时针对雷达系统检测中存在漏检的现象,提出了一种适用于处理传感器漏检现象的多传感器融合方法。并以雷达/红外成像复合的双模制导体系下红外和雷达两种传感器对目标状态的检测和跟踪为例,给出了一个完整的多传感器数据融合和目标跟踪自适应方法。该方法简单易行,鲁棒性强,通过对红外成像和雷达系统的数据融合和目标跟踪的数字仿真,表明该方法有效。另外,该方法同样适用于多于两个的多传感器系统。 展开更多
关键词 多传感器数据融合 机动目标跟踪 自适应学习方法 雷达
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基于分子描述符和机器学习方法预测和虚拟筛选乳腺癌靶向蛋白HEC1抑制剂 被引量:6
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作者 何冰 罗勇 +4 位作者 李秉轲 薛英 余洛汀 邱小龙 杨登贵 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1795-1802,共8页
HEC1(癌症高表达蛋白)是纺锤体检查点控制、着丝粒功能、细胞存活的关键的有丝分裂调节器,与原发性乳腺癌的不良预后有关.筛选具有高亲和力的HEC1新型抑制剂对探索乳腺癌的靶向治疗具有重要意义.本文从结构多样性的化合物库中筛选HEC1... HEC1(癌症高表达蛋白)是纺锤体检查点控制、着丝粒功能、细胞存活的关键的有丝分裂调节器,与原发性乳腺癌的不良预后有关.筛选具有高亲和力的HEC1新型抑制剂对探索乳腺癌的靶向治疗具有重要意义.本文从结构多样性的化合物库中筛选HEC1抑制剂.通过对分子描述符的特征筛选,采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法分别对HEC1抑制剂和非抑制剂建立了分类模型.经对比,RF模型显示了更好的预测精度.我们采用RF模型对HEC1抑制剂进行了虚拟筛选,从"in-house"实体库筛选得到2个潜在的HEC1抑制剂分子.随后对筛出的化合物进行了体外活性实验,发现对乳腺癌细胞株MDA-MB-468和MDA-MB-231均有一定程度的抗肿瘤活性.研究结果表明,机器学习方法对于设计和虚拟筛选HEC1抑制剂有良好的效果. 展开更多
关键词 HEC1 选择性抑制剂 机器学习方法 支持向量机 随机森林 虚拟筛选
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电子课本环境中学生技术接受度与学习方法、学习效能感关系研究 被引量:11
17
作者 刘妍 吴敏华 孙众 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2015年第1期105-113,共9页
随着《国家教育事业发展第十二个五年规划》的逐步实施,数字校园建设、信息化教学推广等各种项目正在深入开展,尤其是电子课本的试验与应用加速了探索教育理论与信息深度融合的步伐。探究学习方法与学习效能感对电子课本的技术接受程度... 随着《国家教育事业发展第十二个五年规划》的逐步实施,数字校园建设、信息化教学推广等各种项目正在深入开展,尤其是电子课本的试验与应用加速了探索教育理论与信息深度融合的步伐。探究学习方法与学习效能感对电子课本的技术接受程度的影响成为一个重要问题。本研究采用描述性分析、单因素方差分析、相关分析和结构方程模型(简称SEM)方法,对我国某省市25所小学的1972名小学生进行问卷调查,内容包括学习背景调查、技术接受度问卷、学习方法问卷(简称R-LPQ-2F)和学习效能感问卷。结果表明:学习方法会影响学生对电子课本的感知有用性和感知易用性,其中学生的深层学习动机和策略影响对电子课本操作轻松程度的认知等;自我效能感正向影响学生技术接受度,学习效能感越高,对电子课本有效性的认知也越高;并且学生性别、年龄、家长对学习的重视程度等差异对电子课本使用行为也有显著影响。本研究构建了多层次的学生技术接受模型网状关系图,对电子课本内容设计、操作实施、构建与家长沟通的"生态圈"等方面提出建议。 展开更多
关键词 电子课本 技术接受程度 学习方法 自我效能感 结构方程模型
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刍议体育学习方法 被引量:18
18
作者 董文梅 毛振明 《西安体育学院学报》 北大核心 2005年第4期88-93,共6页
体育学习方法一直是体育教学方法改革与开发的重点,但由于其具有的个体差异性和隐蔽性等不同特性,使得这项研究一直进展缓慢,出现“提倡的多,实践的少”的现象,针对这一问题,就体育学习方法的概念与含义、体育学习方法的基本特征、对运... 体育学习方法一直是体育教学方法改革与开发的重点,但由于其具有的个体差异性和隐蔽性等不同特性,使得这项研究一直进展缓慢,出现“提倡的多,实践的少”的现象,针对这一问题,就体育学习方法的概念与含义、体育学习方法的基本特征、对运动技能学习过程中的学法分析等方面进行了研究和探索。 展开更多
关键词 体育学习方法 学习方略 运动技能 教学方法
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大学生学习方法的特点及教育对策研究 被引量:12
19
作者 王卫红 杨渝川 《西南师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 1997年第4期66-69,共4页
通过对9所高校1000余名大学生学习方法的调查发现,在常规性的学习方法上,大学生以课堂笔记为主,不重视预习与复习;在强化性学习方法和开放性学习方法上,四年级学生明显强于其他三个年级学生;在学习的自我控制上,学生们普遍... 通过对9所高校1000余名大学生学习方法的调查发现,在常规性的学习方法上,大学生以课堂笔记为主,不重视预习与复习;在强化性学习方法和开放性学习方法上,四年级学生明显强于其他三个年级学生;在学习的自我控制上,学生们普遍表现不佳。教育对策上可考虑从课堂教学方法的转变、考试方法的改革、社会实践活动的参与及学习方法的传授等方面来展开。 展开更多
关键词 大学生 学习方法 教育对策
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支持向量机学习方法的选择与应用 被引量:11
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作者 李琳 张晓龙 《武汉科技大学学报》 CAS 2006年第1期75-78,共4页
介绍支持向量机中的核函数及其参数的选择和相关应用技术,以及SVM的应用研究。在不同的学习方法下进行了仿真实验,并对4种不同方法的分类特性进行了对比分析,给出了在不同模式识别问题中不同方法的选择条件。
关键词 支持向量机 机器学习 学习方法 核函数
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