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基于类内空间夹角约束和小样本采样的错误标签数据识别方法: 1; 作者张亦翔虞佳淼 +3 位作者王慧芳费正明罗华峰宣佳卓《电力自动化设备》北大核心 2025年第4期169-176,185,共9页; 在电力专业领域的文本分类样本集中,常存在比例难以掌握的错误标签数据,导致基于神经网络训练的分类模型的准确率难以通过改进算法获得突破,亟需高效准确的高质量数据集构建方法。为此,引入加性角度边距惩罚,提出基于类内空间夹角约束... 展开更多; 关键词电力领域文本分类错误标签数据识别类内空间夹角加性角度边距惩罚小样本采样; 在线阅读下载PDF 职称材料

箱型图与特征融合模型在轮对轴承标签混淆数据分类中的应用被引量：1: 2; 作者张雄李嘉禄 +3 位作者董帆武文博万书亭顾晓辉《振动工程学报》北大核心 2025年第1期88-95,共8页; 深度学习方法在列车轮对轴承故障诊断领域表现出了巨大的潜力,但其可以有效实现的前提是各类数据与类别标签之间能够正确匹配,对于含有少量标签错误样本的数据,传统深度学习方法难以实现预期的诊断效果。针对此问题,提出了一种箱型图法... 展开更多; 关键词故障诊断轮对轴承标签错误特征融合箱型图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进堆栈自编码的诊断错误标签修正被引量：2: 3; 作者张旭黄亦翔 +4 位作者张轩肖登宇刘成良李怀洋朱涛《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期78-87,共10页; 在基于数据驱动的故障诊断领域,正确的标签样本是诊断准确度的保障,但由于人工标记等原因,训练样本常受到错误标签的干扰。针对错误标签的问题,提出基于改进堆栈自编码的错误标签修正方法。该方法通过堆栈自编码和孤立森林给样本赋予伪... 展开更多; 关键词错误标签堆栈自编码孤立森林信息熵齿轮故障; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于证据理论的三向密度峰值聚类: 4; 作者赵乌吉斯古楞凃云杰《计算机应用与软件》北大核心 2024年第5期264-273,共10页; 为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最... 展开更多; 关键词密度峰值聚类标签错误传播三向理论证据理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

Nakagami-m信道RFID系统通信误码率研究: 5; 作者郭凤鸣何怡刚杨海《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第9期60-62,共3页; 随着RFID技术应用领域的增加,RFID系统性能的评估也日趋重要。为了评估RFID技术在衰落信道下的性能,分析了RFID系统中的调制与编码技术,通过分析反向散射调制的误码率,导出了Nakagami-m衰落信道下标签的错误率,给出了不同信道衰落参数... 展开更多; 关键词射频识别 NAKAGAMI-M衰落信道重复编码标签错误率; 在线阅读下载PDF 职称材料

多目标跟踪算法的最优子模式分配概率度量被引量：4: 6; 作者刘国营陈秀宏《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期293-296,共4页; 针对最优子模式分配(OSPA)度量标准只能适应测量轨迹距离的缺点,提出最优子模式分配概率(OSPAP)度量标准。通过计算真实轨迹与预测轨迹之间的基本概率和标签错误的惩罚概率评价跟踪算法的性能。在现实的跟踪系统中,无法获得跟踪目标的... 展开更多; 关键词最优子模式分配概率度量性能评估基本概率本土化基本概率度量标签错误度量多目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于类内空间夹角约束和小样本采样的错误标签数据识别方法: 1; 作者张亦翔虞佳淼王慧芳费正明罗华峰宣佳卓; 机构浙江大学电气工程学院国家电网有限公司华东分部国网浙江省电力有限公司电力科学研究院; 出处《电力自动化设备》北大核心 2025年第4期169-176,185,共9页; 基金国家电网有限公司华东分部科技项目(520800230008)。; 文摘在电力专业领域的文本分类样本集中,常存在比例难以掌握的错误标签数据,导致基于神经网络训练的分类模型的准确率难以通过改进算法获得突破,亟需高效准确的高质量数据集构建方法。为此,引入加性角度边距惩罚,提出基于类内空间夹角约束与小样本采样的错误标签识别方法,用于识别错误标签数据。该方法提出了特征向量类内空间夹角的概念,并将其作为模型预测结果置信度的评价标准,使得置信度具备较强的几何特性,增强了样本间的区分度;分析错误标签数据对特征向量类内空间夹角分布的影响,向类内空间夹角添加加性角度边距约束实现对错误标签数据的分离,并提出了置信度阈值的自动选取方法;提出小样本采样方法进一步提升错误标签数据的识别效果。分别采用公开的THUCNews样本集和电力现场作业文本数据集进行实验,结果验证了所提方法的有效性。; 关键词电力领域文本分类错误标签数据识别类内空间夹角加性角度边距惩罚小样本采样; Keywords text classification in electric power professional domain mislabeled data identification intraclass spatial angle additive angular margin penalty few-sample sampling; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名箱型图与特征融合模型在轮对轴承标签混淆数据分类中的应用被引量：1: 2; 作者张雄李嘉禄董帆武文博万书亭顾晓辉; 机构河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室华北电力大学机械工程系石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室; 出处《振动工程学报》北大核心 2025年第1期88-95,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(52105098) 河北省自然科学基金资助项目(E2021502038)。; 文摘深度学习方法在列车轮对轴承故障诊断领域表现出了巨大的潜力,但其可以有效实现的前提是各类数据与类别标签之间能够正确匹配,对于含有少量标签错误样本的数据,传统深度学习方法难以实现预期的诊断效果。针对此问题,提出了一种箱型图法与特征融合模型相结合的故障诊断方法。利用列车轮对轴承实验数据对所提方法进行验证,结果表明,相比于直接利用传统神经网络模型进行故障诊断,本文所提方法的诊断准确率更高,说明本文方法对于含有少量标签错误样本的轴承数据具有更好的处理效果。; 关键词故障诊断轮对轴承标签错误特征融合箱型图; Keywords fault diagnosis wheel set bearings label error feature fusion box graph; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进堆栈自编码的诊断错误标签修正被引量：2: 3; 作者张旭黄亦翔张轩肖登宇刘成良李怀洋朱涛; 机构上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室徐州重型机械有限公司高端工程机械智能制造国家重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期78-87,共10页; 基金国家重点研发计划(2017YFB1302004) 国家自然科学基金(51975356)。; 文摘在基于数据驱动的故障诊断领域,正确的标签样本是诊断准确度的保障,但由于人工标记等原因,训练样本常受到错误标签的干扰。针对错误标签的问题,提出基于改进堆栈自编码的错误标签修正方法。该方法通过堆栈自编码和孤立森林给样本赋予伪标签,调整编码器对样本的注意程度,从而使编码器更注重于正确样本。基于数据分布偏差的考虑,利用基于随机森林的交叉验证获取样本的信息熵,对标签进行修正。齿轮和轴承试验表明,该方法在多个错误标签比例下均能降低样本的错误标签率,正确修正错误标签,提高故障诊断的准确率。; 关键词错误标签堆栈自编码孤立森林信息熵齿轮故障; Keywords noise label stacked auto-encoder isolation forest information entropy gear fault; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于证据理论的三向密度峰值聚类: 4; 作者赵乌吉斯古楞凃云杰; 机构呼伦贝尔学院计算机学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2024年第5期264-273,共10页; 基金内蒙古自治区自然科学基金项目(2017MS(LH)0682) 呼伦贝尔学院科学技术研究项目(2018JYYB06,2019KCZD01)。; 文摘为避免聚类标签错误传播,并且充分挖掘邻域信息,提出一种基于证据理论的三向密度峰聚类方法。在分配非分组点时考虑到K近邻的聚类信息,有利于提升聚类精度;用证据理论来描述和合并这些近邻信息,使建立的三向聚类模型能够将它们分配到最可能的聚类中,从而有效地避免了密度峰值聚类算法中错误标签的传播。在多个数据集上的实验对比结果表明,提出的方法能够有效避免聚类标签错误传播,并且实现了较高的聚类精度。; 关键词密度峰值聚类标签错误传播三向理论证据理论; Keywords Density peak clustering Label error propagation Three-way theory Evidence theory; 分类号 TP393.06 [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Nakagami-m信道RFID系统通信误码率研究: 5; 作者郭凤鸣何怡刚杨海; 机构湖南机电职业技术学院湖南大学; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第9期60-62,共3页; 基金国家自然科学基金(No.60876022) 国家杰出青年科学基金(No.50925727) 湖南省科技厅科学计划项目(No.2011FJ4133); 文摘随着RFID技术应用领域的增加,RFID系统性能的评估也日趋重要。为了评估RFID技术在衰落信道下的性能,分析了RFID系统中的调制与编码技术,通过分析反向散射调制的误码率,导出了Nakagami-m衰落信道下标签的错误率,给出了不同信道衰落参数和编码参数下的数值仿真结果。结果表明,衰落参数越大,重复编码次数越多,标签错误率越低。; 关键词射频识别 NAKAGAMI-M衰落信道重复编码标签错误率; Keywords Radio Frequency Identification（RFID） Nakagami-m fading channel repetition coding Tag Error Rate（TER）; 分类号 TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多目标跟踪算法的最优子模式分配概率度量被引量：4: 6; 作者刘国营陈秀宏; 机构江南大学数字媒体学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期293-296,共4页; 基金中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(JUSRP211A70) 2012江南大学硕士研究生创新计划基金资助项目; 文摘针对最优子模式分配(OSPA)度量标准只能适应测量轨迹距离的缺点,提出最优子模式分配概率(OSPAP)度量标准。通过计算真实轨迹与预测轨迹之间的基本概率和标签错误的惩罚概率评价跟踪算法的性能。在现实的跟踪系统中,无法获得跟踪目标的真实轨迹,但是基于概率的多目标跟踪算法的概率较易获得。实验结果表明,采用该标准得到的度量数据与实际情况一致,能够在实际的跟踪系统中实时地反映概率跟踪算法的性能。; 关键词最优子模式分配概率度量性能评估基本概率本土化基本概率度量标签错误度量多目标跟踪; Keywords Optimal Sub Pattern Assignment Probability（OSPAP） metric performance evaluation elementary probability localization elementary probability metric label error metric multi-target tracking; 分类号 TP399 [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	基于类内空间夹角约束和小样本采样的错误标签数据识别方法	张亦翔虞佳淼王慧芳费正明罗华峰宣佳卓	《电力自动化设备》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	箱型图与特征融合模型在轮对轴承标签混淆数据分类中的应用	张雄李嘉禄董帆武文博万书亭顾晓辉	《振动工程学报》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进堆栈自编码的诊断错误标签修正	张旭黄亦翔张轩肖登宇刘成良李怀洋朱涛	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于证据理论的三向密度峰值聚类	赵乌吉斯古楞凃云杰	《计算机应用与软件》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	Nakagami-m信道RFID系统通信误码率研究	郭凤鸣何怡刚杨海	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多目标跟踪算法的最优子模式分配概率度量	刘国营陈秀宏	《计算机工程》 CAS CSCD	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料