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基于改进深度回归网络的无创血糖检测算法研究被引量：1: 1; 作者贺梦嘉吴迎年杨睿《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2492-2498,共7页; 有创测量血糖有强烈不适感和感染风险,所以无创血糖的研究有很强的现实意义。目前光学方法不便于实际使用,能量守恒方法要求严苛,针对以上问题,采用红外线热像图来进行血糖的检测。采集人脸的红外线热像图后,提取其灰度特征再降维,为了... 展开更多; 关键词无创血糖检测改进深度回归网络红外线热像图图片特征提取 PCA降维; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计: 2; 作者王文捷孙奕 +1 位作者刘钊朱平《汽车安全与节能学报》北大核心 2025年第3期367-375,共9页; 为了提升汽车乘员约束系统(ORS)的安全性能和开发效率,提出了一种基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计方法。面向假人伤害值预测,将神经网络架构与Gauss过程回归相结合,提出了改进的复合深度Gauss回归网络作为预测模型;根据假... 展开更多; 关键词汽车碰撞乘员约束系统(ORS) 假人伤害数据驱动复合深度Gauss回归网络多组群乌鸦搜索算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测被引量：8: 3; 作者黄志坚张成王慰慈《上海海事大学学报》北大核心 2019年第4期83-88,共6页; 为解决船舶图像与视频检测算法识别率低、实时性差的问题,提出基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测方法。结合YOLOv2特征提取层和YOLOv3的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)层思想设计新的网络结构,验证不同激活函数效... 展开更多; 关键词船舶检测回归深度卷积网络 YOLO 港口管理无人船; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度孪生自回归网络的无监督异常用电检测被引量：1: 4; 作者李琪林严平 +3 位作者宿欣宇袁钟彭德中刘益志《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3717-3722,3727,共7页; 异常用电检测旨在识别出不符合正常用电规律或者违反用电合约的用电行为。针对现有基于重构的检测方法依赖标记的正常样本和难以捕捉复杂时间依赖性的问题,提出一种基于深度孪生自回归网络的无监督异常用电行为检测模型(DSAD)。所提模... 展开更多; 关键词智能电网异常用电检测深度孪生自回归网络多头注意力机制无监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的体系作战效能智能评估及优化被引量：31: 5; 作者李妮李玉红 +1 位作者龚光红黄晓冬《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1425-1435,共11页; 采用仿真模拟评估方法进行体系作战效能评估包括配置想定、多次运行仿真系统和调用效能评估模型计算多个复杂步骤。针对此流程复杂、耗时长的问题,提出一种基于深度学习回归思想的体系作战效能智能评估方法,引入基于进化策略的作战效能... 展开更多; 关键词武器装备体系作战效能智能评估作战效能智能优化回归预测深度回归网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法: 6; 作者于旭彭庆龙 +6 位作者詹定佳杜军威刘金环林俊宇巩敦卫张子迎于婕《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期3134-3153,共20页; 传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确.为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法(cross-rating collaborat... 展开更多; 关键词协同过滤跨区域跨评分推荐图卷积矩阵补全自教学习深度回归网络受限图卷积矩阵补全; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进深度回归网络的无创血糖检测算法研究被引量：1: 1; 作者贺梦嘉吴迎年杨睿; 机构北京信息科技大学自动化学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2492-2498,共7页; 基金促进高校内涵发展“信息+”项目(5111823311) 北京信息科技大学重点研究培育项目(5221823307) 北京信息科技大学教改重点资助项目(2019JGZD02); 文摘有创测量血糖有强烈不适感和感染风险,所以无创血糖的研究有很强的现实意义。目前光学方法不便于实际使用,能量守恒方法要求严苛,针对以上问题,采用红外线热像图来进行血糖的检测。采集人脸的红外线热像图后,提取其灰度特征再降维,为了加快训练速度和防止过拟合改进了深度回归网络,采用改进的深度回归网络对得到的红外线热像图灰度特征进行建模,在测试集上取得了比较理想的检测效果,为以后的无创血糖检测算法的研究提供了一种新的研究方法和设计思路。; 关键词无创血糖检测改进深度回归网络红外线热像图图片特征提取 PCA降维; Keywords noninvasive blood sugar detection improved depth regression network infrared thermography image feature extraction pca dimensionality reduction; 分类号 TP391.9 [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

题名基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计: 2; 作者王文捷孙奕刘钊朱平; 机构上海交通大学机械与动力工程学院上海交通大学汽车动力与智能控制国家工程研究中心泛亚汽车技术中心有限公司上海交通大学设计学院; 出处《汽车安全与节能学报》北大核心 2025年第3期367-375,共9页; 基金国家自然科学基金项目(52375256) 上海市自然科学基金项目(23ZR1431600)。; 文摘为了提升汽车乘员约束系统(ORS)的安全性能和开发效率,提出了一种基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计方法。面向假人伤害值预测,将神经网络架构与Gauss过程回归相结合,提出了改进的复合深度Gauss回归网络作为预测模型;根据假人伤害预测值构建优化目标函数,基于多组群乌鸦搜索算法开展ORS参数优化;使用工程仿真数据,验证方法的有效性。结果表明:相较于原始方案,本设计方案的假人伤害最高降低了30.77%,平均降低12.11%;用本方法可以预测假人多个部位的伤害值,并获取高质量的ORS设计方案。; 关键词汽车碰撞乘员约束系统(ORS) 假人伤害数据驱动复合深度Gauss回归网络多组群乌鸦搜索算法; Keywords automobile crash occupant restraint systems(ORS) dummy injury data-driven composite deep Gaussian process regression network group-based crow search algorithm; 分类号 U461.91 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测被引量：8: 3; 作者黄志坚张成王慰慈; 机构上海海事大学商船学院中国船舶重工集团公司第七一一研究所; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2019年第4期83-88,共6页; 基金国家自然科学基金(61403250); 文摘为解决船舶图像与视频检测算法识别率低、实时性差的问题,提出基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测方法。结合YOLOv2特征提取层和YOLOv3的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)层思想设计新的网络结构,验证不同激活函数效果,采用聚类算法设计锚框大小。实验表明,相比于YOLO系列网络,本文的方法在船舶图像与视频检测中效果更好,在测试集上平均精度均值为0.9209,召回率为0.9818,平均交并比为0.7991,在视频检测中每秒钟检测的帧数为78~80。为港口船舶智能管理和无人船视觉处理提供一种准确度高和实时性好的船舶检测方法。; 关键词船舶检测回归深度卷积网络 YOLO 港口管理无人船; Keywords ship detection regression deep convolutional network YOLO port management unmanned ship; 分类号 U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度孪生自回归网络的无监督异常用电检测被引量：1: 4; 作者李琪林严平宿欣宇袁钟彭德中刘益志; 机构国网四川省电力公司营销服务中心四川大学计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3717-3722,3727,共7页; 基金国网四川省电力公司科技项目(521997230015)。; 文摘异常用电检测旨在识别出不符合正常用电规律或者违反用电合约的用电行为。针对现有基于重构的检测方法依赖标记的正常样本和难以捕捉复杂时间依赖性的问题,提出一种基于深度孪生自回归网络的无监督异常用电行为检测模型(DSAD)。所提模型通过两个孪生自回归子网络来分别独立地对无标记的输入数据进行重构,再将两个子网络的重构误差相结合来预测数据中的正常样本,并利用多头自注意力机制来有效地捕捉时间依赖性、周期性和随机性等复杂特征。在大规模时序数据集和国家电网真实用电数据集上进行实验,所获得的结果表明,DSAD模型在AUC以及AP等性能指标上取得了更好的检测效果。; 关键词智能电网异常用电检测深度孪生自回归网络多头注意力机制无监督学习; Keywords smart grid abnormal electricity consumption detection deep siamese autoregressive network multi-head attention unsupervised learning; 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

题名基于深度学习的体系作战效能智能评估及优化被引量：31: 5; 作者李妮李玉红龚光红黄晓冬; 机构北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院海军航空大学; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1425-1435,共11页; 基金国家自然科学基金(61773032)。; 文摘采用仿真模拟评估方法进行体系作战效能评估包括配置想定、多次运行仿真系统和调用效能评估模型计算多个复杂步骤。针对此流程复杂、耗时长的问题,提出一种基于深度学习回归思想的体系作战效能智能评估方法,引入基于进化策略的作战效能优化流程。以全连接深度回归网络为预测模型,通过多个数据集的试验结果给出网络隐层数和样本量选择的指导原则。进一步结合遗传算法调整网络输入得到优化输出,迭代性能较好。以某仿真系统为例初步验证了其有效性和使用价值。; 关键词武器装备体系作战效能智能评估作战效能智能优化回归预测深度回归网络; Keywords weapon system of systems intelligent evaluation of operational effectiveness intelligent optimization of operational effectiveness regression prediction deep regression network; 分类号 TP391.9 [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

题名一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法: 6; 作者于旭彭庆龙詹定佳杜军威刘金环林俊宇巩敦卫张子迎于婕; 机构青岛科技大学信息科学技术学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 中国科学院信息工程研究所中国矿业大学信息与控制工程学院嘉应学院计算机学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期3134-3153,共20页; 基金国家自然科学基金项目(62472441,62172249,61773384,62202253) 山东省自然科学基金项目(ZR2021MF092,ZR2019MF014,ZR2021QF074) 中央高校基本科研业务费专项资金(93K172022K01)。; 文摘传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确.为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法(cross-rating collaborative filtering recommendation algorithm,CRCRCF),相对于传统跨评分协同过滤范式,该算法不仅能有效挖掘辅助域重要知识,而且可以挖掘目标域中评分密集区域的重要知识,进一步提升目标域整体,尤其是评分稀疏区域的评分预测精度.首先,针对用户和项目,分别进行活跃用户和非活跃用户、热门项目和非热门项目的划分.利用图卷积矩阵补全算法提取目标域活跃用户和热门项目、辅助域中全体用户和项目的隐向量.其次,对活跃用户和热门项目分别构建基于自教学习的深度回归网络学习目标域和辅助域中隐向量的映射关系.然后,将映射关系泛化到全局,利用非活跃用户和非热门项目在辅助域上相对较准确的隐向量推导其目标域上的隐向量,依次实现了跨区域映射关系迁移和跨评分的隐向量信息迁移.最后,以求得的非活跃用户和非热门项目在目标域上的隐向量为约束,提出受限图卷积矩阵补全模型,并给出相应推荐结果.在MovieLens和Netflix数据集上的仿真实验显示CRCRCF算法较其他最先进算法具有明显优势.; 关键词协同过滤跨区域跨评分推荐图卷积矩阵补全自教学习深度回归网络受限图卷积矩阵补全; Keywords collaborative filtering cross-region and cross-rating recommendation graph convolution matrix complementation self-taught learning deep regression network restricted graph convolutional matrix completion; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进深度回归网络的无创血糖检测算法研究	贺梦嘉吴迎年杨睿	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于复合深度Gauss回归网络的汽车ORS优化设计	王文捷孙奕刘钊朱平	《汽车安全与节能学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测	黄志坚张成王慰慈	《上海海事大学学报》北大核心	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度孪生自回归网络的无监督异常用电检测	李琪林严平宿欣宇袁钟彭德中刘益志	《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
5	基于深度学习的体系作战效能智能评估及优化	李妮李玉红龚光红黄晓冬	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	31	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法	于旭彭庆龙詹定佳杜军威刘金环林俊宇巩敦卫张子迎于婕	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料