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带有随机改进Barzilai-Borwein步长的小批量稀疏随机方差缩减梯度法
被引量：
1
1
作者
秦传东
杨旭
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第12期3655-3659,3665,共6页
为了更好地应对当今时代的大规模高维稀疏数据集,融合BB方法、小批量算法与随机方差缩减梯度法(SVRG)优势,提出一种带有随机改进Barzilai-Borwein步长的小批量稀疏随机方差缩减梯度法(MSSVRG-R2BB)。首先,在SVRG外循环中全梯度计算的基...
为了更好地应对当今时代的大规模高维稀疏数据集,融合BB方法、小批量算法与随机方差缩减梯度法(SVRG)优势,提出一种带有随机改进Barzilai-Borwein步长的小批量稀疏随机方差缩减梯度法(MSSVRG-R2BB)。首先,在SVRG外循环中全梯度计算的基础上加入L_1范数次梯度设计出一种稀疏近似梯度用于内循环,得到一种稀疏的SVRG算法(SSVRG)。在此基础上,在小批量的稀疏随机方差缩减梯度法中使用随机选取的改进BB方法自动计算、更新步长,解决了小批量算法的步长选取问题,拓展得到MSSVRG-R2BB算法。数值实验表明,在求解大规模高维稀疏数据的线性支持向量机(SVM)问题时,MSSVRG-R2BB算法不仅可以减小运算成本、更快达到收敛上界,同时能达到与其他先进的小批量算法相同的优化水平,并且对于不同的初始参数选取表现稳定且良好。
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关键词
随机梯度下降法
小批量算法
Barzilai-Borwein方法
方差缩减
凸优化
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职称材料
联邦学习的社群化制造韧性能力预测建模
2
作者
张富强
王浩杰
+1 位作者
惠记庄
丁凯
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第8期11-19,共9页
针对社群化制造资源分散化布局的特点,以及传统集中式建模面临的数据隐私与信息孤岛等问题,提出了一种基于联邦学习的韧性能力预测框架,从多角度分析不同因素对产品生产加工工时的影响。首先,考虑不同工序中断情况,以订单交付周期为目...
针对社群化制造资源分散化布局的特点,以及传统集中式建模面临的数据隐私与信息孤岛等问题,提出了一种基于联邦学习的韧性能力预测框架,从多角度分析不同因素对产品生产加工工时的影响。首先,考虑不同工序中断情况,以订单交付周期为目标函数,搭建了工时扰动模型计算损失时间,进而基于分布式学习范式,搭建了联邦学习网络模型;其次,设计了联邦小批量梯度下降(FedMBGD)算法,明确算法流程并进行本地训练;最后,结合工时扰动模型和算法,对社群化制造的韧性能力进行预测,通过与其他算法的对比,验证了所提算法的可行性与有效性。研究结果表明:所提出的算法能够显著提升收敛性与寻优能力,可将预测精确度提高至90%以上,并且在不共享原始数据的前提下,实现了社群化制造韧性的动态精准预测,解决了数据隐私与协同建模之间的矛盾。该研究为社群化制造模式下韧性能力预测提供了理论参考,为隐私数据的算法训练、参数上传及信息共享提供了一定的指导意义。
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关键词
社群化制造
工时扰动
联邦
小批量
梯度下降
算法
韧性能力预测
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职称材料
基于深度学习的帕金森患者声纹识别
被引量：
3
3
作者
张颖
徐志京
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2039-2045,共7页
90%的帕金森病(PD)患者存在声带紊乱,提出一种利用WMFCC提取患者的声纹特征、DNN识别并分类的方法用于区分PD患者和健康人。通过计算患者声纹中倒谱系数的加权和系数,解决高阶倒谱系数小、特征分量对音频的表征能力差等问题。DNN训练并...
90%的帕金森病(PD)患者存在声带紊乱,提出一种利用WMFCC提取患者的声纹特征、DNN识别并分类的方法用于区分PD患者和健康人。通过计算患者声纹中倒谱系数的加权和系数,解决高阶倒谱系数小、特征分量对音频的表征能力差等问题。DNN训练并分类识别有效地提高系统精度,使用MBGD优化算法降低损失函数的计算量,提高系统训练速度。针对PD database中样本测试分类,结果相较传统SVM等方法,该方法提高了判别PD准确率,可达87.5%,为PD患者早期快速辅助诊断提供了良好的解决方案。
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关键词
帕金森病
加权梅尔倒谱系数
深度神经网络
声纹特征
小批量
梯度下降优化
算法
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职称材料
题名
带有随机改进Barzilai-Borwein步长的小批量稀疏随机方差缩减梯度法
被引量：
1
1
作者
秦传东
杨旭
机构
北方民族大学数学与信息科学学院
宁夏智能信息与大数据处理重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第12期3655-3659,3665,共6页
基金
宁夏自然科学基金一般项目(2021AAC03230)。
文摘
为了更好地应对当今时代的大规模高维稀疏数据集,融合BB方法、小批量算法与随机方差缩减梯度法(SVRG)优势,提出一种带有随机改进Barzilai-Borwein步长的小批量稀疏随机方差缩减梯度法(MSSVRG-R2BB)。首先,在SVRG外循环中全梯度计算的基础上加入L_1范数次梯度设计出一种稀疏近似梯度用于内循环,得到一种稀疏的SVRG算法(SSVRG)。在此基础上,在小批量的稀疏随机方差缩减梯度法中使用随机选取的改进BB方法自动计算、更新步长,解决了小批量算法的步长选取问题,拓展得到MSSVRG-R2BB算法。数值实验表明,在求解大规模高维稀疏数据的线性支持向量机(SVM)问题时,MSSVRG-R2BB算法不仅可以减小运算成本、更快达到收敛上界,同时能达到与其他先进的小批量算法相同的优化水平,并且对于不同的初始参数选取表现稳定且良好。
关键词
随机梯度下降法
小批量算法
Barzilai-Borwein方法
方差缩减
凸优化
Keywords
stochastic gradient descent
small batch algorithm
Barzilai-Borwein method
variance reduction
convex optimization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
联邦学习的社群化制造韧性能力预测建模
2
作者
张富强
王浩杰
惠记庄
丁凯
机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
长安大学智能制造系统研究所
出处
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第8期11-19,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB3301701)。
文摘
针对社群化制造资源分散化布局的特点,以及传统集中式建模面临的数据隐私与信息孤岛等问题,提出了一种基于联邦学习的韧性能力预测框架,从多角度分析不同因素对产品生产加工工时的影响。首先,考虑不同工序中断情况,以订单交付周期为目标函数,搭建了工时扰动模型计算损失时间,进而基于分布式学习范式,搭建了联邦学习网络模型;其次,设计了联邦小批量梯度下降(FedMBGD)算法,明确算法流程并进行本地训练;最后,结合工时扰动模型和算法,对社群化制造的韧性能力进行预测,通过与其他算法的对比,验证了所提算法的可行性与有效性。研究结果表明:所提出的算法能够显著提升收敛性与寻优能力,可将预测精确度提高至90%以上,并且在不共享原始数据的前提下,实现了社群化制造韧性的动态精准预测,解决了数据隐私与协同建模之间的矛盾。该研究为社群化制造模式下韧性能力预测提供了理论参考,为隐私数据的算法训练、参数上传及信息共享提供了一定的指导意义。
关键词
社群化制造
工时扰动
联邦
小批量
梯度下降
算法
韧性能力预测
Keywords
social manufacturing
working hour disturbance
federated mini-batch gradient descent
manufacturing resilience capacity prediction
分类号
TP166 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的帕金森患者声纹识别
被引量：
3
3
作者
张颖
徐志京
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2039-2045,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61673259)
文摘
90%的帕金森病(PD)患者存在声带紊乱,提出一种利用WMFCC提取患者的声纹特征、DNN识别并分类的方法用于区分PD患者和健康人。通过计算患者声纹中倒谱系数的加权和系数,解决高阶倒谱系数小、特征分量对音频的表征能力差等问题。DNN训练并分类识别有效地提高系统精度,使用MBGD优化算法降低损失函数的计算量,提高系统训练速度。针对PD database中样本测试分类,结果相较传统SVM等方法,该方法提高了判别PD准确率,可达87.5%,为PD患者早期快速辅助诊断提供了良好的解决方案。
关键词
帕金森病
加权梅尔倒谱系数
深度神经网络
声纹特征
小批量
梯度下降优化
算法
Keywords
Parkinson disease
WMFCC
DNN
voiceprint characteristics
MBGD
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带有随机改进Barzilai-Borwein步长的小批量稀疏随机方差缩减梯度法
秦传东
杨旭
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
联邦学习的社群化制造韧性能力预测建模
张富强
王浩杰
惠记庄
丁凯
《西安交通大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的帕金森患者声纹识别
张颖
徐志京
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
3
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职称材料
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