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小样本条件下基于深度森林学习模型的典型军事目标识别方法被引量：11: 1; 作者陈龙张峰蒋升《中国电子科学研究院学报》北大核心 2019年第3期232-237,共6页; 卷积神经网络用于一般目标识别。然而,它的卓越性能在很大程度上取决于庞大的训练数据集。但是,面对像军事目标识别任务这样的训练数据样本很少的情况,其性能会急剧下降。针对这一问题,本文设计了一种基于采用生成对抗网络与深度森林相... 展开更多; 关键词目标识别小样本深度森林模型对抗生成网络主动学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的油浸式变压器故障诊断依据及特征确定: 2; 作者薛李俐《中国高新科技》 2024年第22期104-106,共3页; 文章介绍了一种基于深度森林模型的油浸式变压器故障诊断方法。该方法通过分析变压器油中溶解气体的数据,利用深度森林模型的多级处理能力,从高维数据中精确提取故障特征,以识别和预测潜在故障。对比分析表明,该模型相较于传统的三比值... 展开更多; 关键词油浸式变压器故障诊断深度森林模型电力系统安全; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于物联网检测的材料关键参数对路基压实度的影响及预测模型: 3; 作者翟金陵葛光华《江苏建材》 2024年第5期30-32,共3页; 针对道路工程建设中路基压实度检测的质量把控问题,文章开展了材料关键参数对路基压实度的影响研究,并提出一种基于集成学习算法的分析及预测模型。研究结果表明,在路基材料参数与压实度变化趋势匹配性分析中,湿密度对路基压实度的影响... 展开更多; 关键词路基工程物联网检测材料关键参数深度森林预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于结构化学习的车辆行为分析被引量：2: 4; 作者牟伦田谢海涛 +1 位作者毛莎莎陈艳艳《交通工程》 2019年第4期29-36,共8页; 人工智能的快速发展促使交通领域的研究走向智能化,基于视觉的车辆行为分析成为一个活跃且具有挑战性的研究领域.然而,现有方法只是对车辆行为进行简单分类,缺乏对车辆行为的结构化分析.受结构化学习启发,本文提出基于结构化学习的车辆... 展开更多; 关键词车辆行为分析结构化学习结构化标签结构化深度森林模型结构化卷积神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小样本条件下基于深度森林学习模型的典型军事目标识别方法被引量：11: 1; 作者陈龙张峰蒋升; 机构中国电子科学研究院浙江大学生物医学工程与仪器科学学院; 出处《中国电子科学研究院学报》北大核心 2019年第3期232-237,共6页; 文摘卷积神经网络用于一般目标识别。然而,它的卓越性能在很大程度上取决于庞大的训练数据集。但是,面对像军事目标识别任务这样的训练数据样本很少的情况,其性能会急剧下降。针对这一问题,本文设计了一种基于采用生成对抗网络与深度森林相结合的方法优化和训练识别方法。方法首先利用生成对抗网络对军事目标样本进行样本扩展,再采用主动学习的方法对所生成的样本进行优化;然后采用传统的模型增强的样本扩展方法对优化后的样本进行二次扩展;然后基于扩展后的样本,采用深度森林方法获得具有鲁棒性的网络模型,从而准确识别军事目标。实验表明,该方法具有较高的识别精度,优于其它许多算法。; 关键词目标识别小样本深度森林模型对抗生成网络主动学习; Keywords Object recognition Small training set Deep forest Generative adversarial networks Active learning; 分类号 E251 [军事—军事理论] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的油浸式变压器故障诊断依据及特征确定: 2; 作者薛李俐; 机构国网运城供电公司; 出处《中国高新科技》 2024年第22期104-106,共3页; 文摘文章介绍了一种基于深度森林模型的油浸式变压器故障诊断方法。该方法通过分析变压器油中溶解气体的数据,利用深度森林模型的多级处理能力,从高维数据中精确提取故障特征,以识别和预测潜在故障。对比分析表明,该模型相较于传统的三比值法和BP神经网络法,在故障诊断的准确性和可靠性上均有显著提升。研究结果不仅验证了深度森林模型在处理复杂变压器数据上的有效性,也为变压器的维护管理提供了技术支持,增强了电力系统的稳定性和安全性。; 关键词油浸式变压器故障诊断深度森林模型电力系统安全; Keywords oil-immersed transformer fault diagnosis deep forest model power system security; 分类号 TM411 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于物联网检测的材料关键参数对路基压实度的影响及预测模型: 3; 作者翟金陵葛光华; 机构中路交科检测技术有限公司盐城市交通运输综合行政执法支队; 出处《江苏建材》 2024年第5期30-32,共3页; 文摘针对道路工程建设中路基压实度检测的质量把控问题,文章开展了材料关键参数对路基压实度的影响研究,并提出一种基于集成学习算法的分析及预测模型。研究结果表明,在路基材料参数与压实度变化趋势匹配性分析中,湿密度对路基压实度的影响最为显著。同时,在深度森林(Deep Forest)、XGBoost、随机森林(Random Forest)三种预测模型中,深度森林模型预测最为准确,拟合优度R2可达到0.9928,显示出高精度的路基压实度预测功能。文章基于一系列数据分析工作,旨在帮助相关企业更好地开展路基压实度质量动态检测工作,并为优化道路建设质量提供决策依据。; 关键词路基工程物联网检测材料关键参数深度森林预测模型; Keywords subgrade works IoT detection material key parameters deep forest prediction model; 分类号 TU528.52 [建筑科学—建筑技术科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于结构化学习的车辆行为分析被引量：2: 4; 作者牟伦田谢海涛毛莎莎陈艳艳; 机构北京工业大学交通工程北京市重点实验室西安电子科技大学人工智能学院; 出处《交通工程》 2019年第4期29-36,共8页; 文摘人工智能的快速发展促使交通领域的研究走向智能化,基于视觉的车辆行为分析成为一个活跃且具有挑战性的研究领域.然而,现有方法只是对车辆行为进行简单分类,缺乏对车辆行为的结构化分析.受结构化学习启发,本文提出基于结构化学习的车辆行为分析方法.即采用能够捕捉车辆行为显著视觉信息的结构化标签表征车辆瞬时行为状态,结构化标签中同时包含车辆行为趋势和行为程度2个信息.为验证所提方法的可行性,本文将结构化标签分别与深度森林和卷积神经网络相结合,构建了结构化深度森林模型和结构化卷积神经网络模型.初步实验结果验证了对车辆行为进行结构化分析的有效性.; 关键词车辆行为分析结构化学习结构化标签结构化深度森林模型结构化卷积神经网络模型; Keywords vehicle behavior analysis structured learning structured label SDF SCNN; 分类号 U471 [机械工程—车辆工程]; 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	小样本条件下基于深度森林学习模型的典型军事目标识别方法	陈龙张峰蒋升	《中国电子科学研究院学报》北大核心	2019	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度学习的油浸式变压器故障诊断依据及特征确定	薛李俐	《中国高新科技》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于物联网检测的材料关键参数对路基压实度的影响及预测模型	翟金陵葛光华	《江苏建材》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于结构化学习的车辆行为分析	牟伦田谢海涛毛莎莎陈艳艳	《交通工程》	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料