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基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法
被引量：
1
1
作者
高博
《电子测量技术》
北大核心
2022年第5期94-99,共6页
传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度,但是其的主要缺陷是效率低,为解决这一问题,弱监督算法被提出,现有的弱监督学习算法标记训练样本较少,效率较理想,但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求,本研...
传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度,但是其的主要缺陷是效率低,为解决这一问题,弱监督算法被提出,现有的弱监督学习算法标记训练样本较少,效率较理想,但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求,本研究结合了弱监督算法和卷积神经网络,提出一种基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法。首先,建立弱监督卷积神经网络特征学习算法的网络模型;其次,通过对空间加以约束,使标记样本和未标记样本建立一定的联系,从而实现特征空间聚类;最后,利用模型训练样本数据,实现基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法的设计。实验结果表明,所提方法误分类率达到5%,分类耗时不超过0.4 ms,能够更好地开展特征学习。
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关键词
类别空间约束
弱监督
卷积神经网络
特征学习算法
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职称材料
基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法
被引量：
2
2
作者
邵振国
林潇
+2 位作者
张嫣
陈飞雄
林洪洲
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期147-154,共8页
传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量...
传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息,同时利用标签特定特征学习算法重构特征集,从而消除冗余特征以及无关特征对于谐波源定位精度的影响;提出基于邻接矩阵以及灵敏度分析的测点配置方法,结合电路网络拓扑信息实现测点的优化配置;提出基于改进极限学习机的谐波源定位方法,该方法以重构特征集为输入,建立多标签分类模型,实现谐波源定位。通过仿真与算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。
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关键词
电能质量
谐波源定位
非同步谐波监测数据
极限
学习
机
标签特定
特征学习算法
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职称材料
一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案
被引量：
2
3
作者
黎洪松
李达
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期498-500,共3页
为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有...
为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有更高的压缩比和更好的图像质量.
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关键词
图像编码
自组织
特征
映射
自
学习
特征
映射
算法
矢量量化
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职称材料
题名
基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法
被引量：
1
1
作者
高博
机构
天津职业大学电子信息工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第5期94-99,共6页
基金
全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(2019-AFCEC-073)资助。
文摘
传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度,但是其的主要缺陷是效率低,为解决这一问题,弱监督算法被提出,现有的弱监督学习算法标记训练样本较少,效率较理想,但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求,本研究结合了弱监督算法和卷积神经网络,提出一种基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法。首先,建立弱监督卷积神经网络特征学习算法的网络模型;其次,通过对空间加以约束,使标记样本和未标记样本建立一定的联系,从而实现特征空间聚类;最后,利用模型训练样本数据,实现基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法的设计。实验结果表明,所提方法误分类率达到5%,分类耗时不超过0.4 ms,能够更好地开展特征学习。
关键词
类别空间约束
弱监督
卷积神经网络
特征学习算法
Keywords
class space constraint
weak supervision
convolution neural network
feature learning algorithm
分类号
TP391 [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
基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法
被引量：
2
2
作者
邵振国
林潇
张嫣
陈飞雄
林洪洲
机构
福州大学电气工程与自动化学院
福建省电器智能化工程技术研究中心
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期147-154,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(51777035)
福建自然科学基金重点项目(2020J02028)。
文摘
传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息,同时利用标签特定特征学习算法重构特征集,从而消除冗余特征以及无关特征对于谐波源定位精度的影响;提出基于邻接矩阵以及灵敏度分析的测点配置方法,结合电路网络拓扑信息实现测点的优化配置;提出基于改进极限学习机的谐波源定位方法,该方法以重构特征集为输入,建立多标签分类模型,实现谐波源定位。通过仿真与算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。
关键词
电能质量
谐波源定位
非同步谐波监测数据
极限
学习
机
标签特定
特征学习算法
Keywords
power quality
harmonic source location
asynchronous harmonic monitoring data
extreme learning machine
learning label-specific feature algorithm
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案
被引量：
2
3
作者
黎洪松
李达
机构
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期498-500,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60271014)
文摘
为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有更高的压缩比和更好的图像质量.
关键词
图像编码
自组织
特征
映射
自
学习
特征
映射
算法
矢量量化
Keywords
still image coding
self-organizing neural network
self-learning feature map
vector quantization
分类号
TN919.31 [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
基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法
高博
《电子测量技术》
北大核心
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法
邵振国
林潇
张嫣
陈飞雄
林洪洲
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案
黎洪松
李达
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
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职称材料
已选择
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