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基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习
被引量：
1
1
作者
徐丽霞
钟季龙
+7 位作者
伍劭实
丁一珊
翟小玉
陈世钊
王鹥喆
温雪
曾隽芳
侯新文
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2004-2015,共12页
针对应用实验场景中数据样例稀少的难题,提出基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习方法,将典型仿真试验实验场景中的指标计算模型迁移到应用实验场景中,以适应跨平台跨领域仿真评估需求。使用最大均值差异方法将典型仿真实验场景中...
针对应用实验场景中数据样例稀少的难题,提出基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习方法,将典型仿真试验实验场景中的指标计算模型迁移到应用实验场景中,以适应跨平台跨领域仿真评估需求。使用最大均值差异方法将典型仿真实验场景中的指标分布与应用实验场景中的指标分布对齐,从而实现指标迁移;使用云模型基于少量样例对指标分布进行建模和采样,提高了指标迁移学习建模效率。通过典型仿真实验场景到多个应用实验场景的指标模型迁移学习仿真实验结果验证了本文方法的有效性,得到的目标域分布较基于生成对抗网络迁移方法得到的目标域分布更为接近源域,采用Wasserstein距离度量感知、认知、决策、学习能力指标的迁移学习性能平均提升了36.62%。
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关键词
云模型
最大均值差异
指标迁移学习
跨平台跨领域仿真评估
小数据仿真评估
指标
聚合
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职称材料
题名
基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习
被引量：
1
1
作者
徐丽霞
钟季龙
伍劭实
丁一珊
翟小玉
陈世钊
王鹥喆
温雪
曾隽芳
侯新文
机构
军事科学院国防科技创新研究院
中国科学院自动化研究所
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2004-2015,共12页
文摘
针对应用实验场景中数据样例稀少的难题,提出基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习方法,将典型仿真试验实验场景中的指标计算模型迁移到应用实验场景中,以适应跨平台跨领域仿真评估需求。使用最大均值差异方法将典型仿真实验场景中的指标分布与应用实验场景中的指标分布对齐,从而实现指标迁移;使用云模型基于少量样例对指标分布进行建模和采样,提高了指标迁移学习建模效率。通过典型仿真实验场景到多个应用实验场景的指标模型迁移学习仿真实验结果验证了本文方法的有效性,得到的目标域分布较基于生成对抗网络迁移方法得到的目标域分布更为接近源域,采用Wasserstein距离度量感知、认知、决策、学习能力指标的迁移学习性能平均提升了36.62%。
关键词
云模型
最大均值差异
指标迁移学习
跨平台跨领域仿真评估
小数据仿真评估
指标
聚合
Keywords
cloud model
maximum mean discrepancy(MMD)
indicator transfer learning
simulation assessment across platform and domain
simulation assessment on small data
indicator aggregation
分类号
TP391.9 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云模型和最大均值差异的指标迁移学习
徐丽霞
钟季龙
伍劭实
丁一珊
翟小玉
陈世钊
王鹥喆
温雪
曾隽芳
侯新文
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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