基于快速留一交叉验证的核极限学习机在线建模 被引量：27

1

作者 张英堂 马超 +1 位作者 李志宁 范红波 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期641-646,共6页

提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较... 提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较大的样本对模型进行更新,以提高模型的稀疏性和泛化能力;利用Hermitian矩阵求逆引理实现了对网络输出权值的递推求解,减小了在线存储空间和计算时间.经混沌时间序列预测和连续搅拌釜式反应器的过程辨识结果表明,相比于离线核极限学习机、无稀疏策略的在线核极限学习机和在线序贯极限学习机,OKELM具有更快的计算速度和更高的学习精度. 展开更多

关键词 核方法 极限学习机 快速留一交叉验证

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基于偏最小二乘留一交叉验证法的近红外光谱建模样品选择方法的研究 被引量：5

2

作者 白鹏利 王钧 +4 位作者 尹焕才 殷建 田晶晶 陈名利 高静 《食品安全质量检测学报》 CAS 2017年第1期182-186,共5页

目的提出一种新的挑选定标集的方法-偏最小二乘留一交叉验证法。方法以玉米为例,通过对玉米中水分含量的实际建模与外部验证,根据主成分数、相关系数、预测均方根差以及相对分析误差(ratio of performance to standard deviate,RPD)等因... 目的提出一种新的挑选定标集的方法-偏最小二乘留一交叉验证法。方法以玉米为例,通过对玉米中水分含量的实际建模与外部验证,根据主成分数、相关系数、预测均方根差以及相对分析误差(ratio of performance to standard deviate,RPD)等因素,综合比较4种定标集挑选方法的优缺点。结果偏最小二乘留一交叉验证法结合样品和光谱性质,在保持原始样品覆盖范围的基础上,挑选出的定标集所建立的模型具有较低的模型复杂程度、较高的验证相关系数以及较高的RPD值。结论该方法既克服了随机挑选法存在的样品代表性不足的风险,同时也避免了含量梯度法和计算机识别法只考虑样品或者光谱的单一性质的不足,同时该方法具有操作简单、易于推广等优点,为食品安全检测提供了一种新的筛选样品的方法。 展开更多

关键词 近红外光谱 偏最小二乘留一交叉验证法 样品挑选 定标集

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基于交叉验证的MVDR波束形成对角线加载因子选择

3

作者 肖志涛 雷炳海 +1 位作者 张芳 童军 《电视技术》 2019年第1期72-77,共6页

最小方差无失真响应(MVDR:Minimum variance distortionless response)波束形成器在阵列信号处理中具有广泛的应用。在样本数少的情况下,MVDR波束形成器设计中的协方差矩阵的估计是一个挑战。已经证明对角加载(DL)是解决该问题的有效方... 最小方差无失真响应(MVDR:Minimum variance distortionless response)波束形成器在阵列信号处理中具有广泛的应用。在样本数少的情况下,MVDR波束形成器设计中的协方差矩阵的估计是一个挑战。已经证明对角加载(DL)是解决该问题的有效方法,但是对角加载因子(DLF:Diagonal loading factor)的选择是困难的。本文中,我们提出了一种基于留一交叉验证的(LOOCV:Leave-one-out cross-validation)数据驱动方法,用于为MVDR波束形成器选择DLF。我们还对算法做了简化使得DLF的选择可以在低复杂度下实现。数值结果表明,该方法可以实现DLF的近乎最优的选择。 展开更多

关键词 波束形成 最小方差无失真响应 对角加载 留一交叉验证

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基于非目标~1H NMR指纹图谱技术验证中国葡萄酒原产地 被引量：8

4

作者 樊双喜 钟其顶 +1 位作者 黄占斌 杨彤辉 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期187-193,共7页

为了探讨非目标指纹图谱技术验证中国葡萄酒原产地的可行性,采用一维核磁共振氢谱(1H NMR)技术,对沙城、昌黎和昌吉三大特色原产地葡萄酒的224个样品进行分析。结果表明,主成分分析(principal component analysis,PCA)结合线性判别分析(... 为了探讨非目标指纹图谱技术验证中国葡萄酒原产地的可行性,采用一维核磁共振氢谱(1H NMR)技术,对沙城、昌黎和昌吉三大特色原产地葡萄酒的224个样品进行分析。结果表明,主成分分析(principal component analysis,PCA)结合线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)建立的留一交叉验证模型,实现对沙城、昌黎和昌吉葡萄酒原产地样品准确识别率为92%,73%和68%;为避免PCA/LDA模型出现过拟合现象,采用外部重复双随机交叉验证方法对PCA/LDA模型的有效性进行验证。葡萄酒1H NMR指纹图谱包含葡萄酒原产地特征信息,通过多变量统计分析可以构建非目标1H NMR指纹图谱的中国葡萄酒产地验证技术模型。 展开更多

关键词 葡萄酒原产地 一维核磁共振氢谱 主成分分析 线性判别分析 留一交叉验证 重复双随机交叉验证

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复合改良土强度特征及利用LOOCV的预测研究 被引量：1

5

作者 向俊宇 《湖南交通科技》 2024年第3期12-18,23,共8页

为研究复合改良土强度特征并在数据有限情况下建立可靠的预测模型,针对湖南省某高速公路膨胀土,掺入粉煤灰(FA)和聚丙烯(PP)纤维进行复合改良,并开展了不同养护方法、养护时间和干湿循环次数下的无侧限抗压强度(UCS)和劈裂抗拉强度(STS... 为研究复合改良土强度特征并在数据有限情况下建立可靠的预测模型,针对湖南省某高速公路膨胀土,掺入粉煤灰(FA)和聚丙烯(PP)纤维进行复合改良,并开展了不同养护方法、养护时间和干湿循环次数下的无侧限抗压强度(UCS)和劈裂抗拉强度(STS)试验,探讨了FA和PP纤维对膨胀土强度改善的耦合效应,并尝试利用留一交叉验证法(LOOCV)建立可靠的人工神经网络(ANN)预测模型。研究表明:FA通过离子交换作用和水化胶凝作用可显著提高膨胀土的UCS,在添加FA的同时添加PP纤维,可进一步增加其抗拉强度,但PP纤维不宜添加过多,20%FA+0.5%PP纤维的组合具有最佳强度;复合改良土抵抗干湿循环的能力较素土有所增加,但干湿循环作用下其强度仍然有一定衰减;在试验数据不充足的情况下,利用LOOCV有助于训练并建立可靠的ANN预测模型,该模型对训练集和测试集以外的试样强度同样具有较好的预测效果,从而为路基复合改良土性能机器学习预测提供参考借鉴。 展开更多

关键词 路基 膨胀土 复合改良 无侧限抗压强度 人工神经网络 留一交叉验证法

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基于自适应RVM的电子系统缓变故障预测方法 被引量：7

6

作者 范庚 马登武 +1 位作者 张继军 吴明辉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1319-1324,共6页

针对电子系统缓变故障的预测问题,提出一种自适应相关向量机(RVM,Relevance Vector Machine)方法.首先,对反映电子系统性能的参数序列进行相空间重构,建立RVM的输入输出对应关系;然后,将嵌入维数和核函数参数作为人工鱼位置,取留一交叉... 针对电子系统缓变故障的预测问题,提出一种自适应相关向量机(RVM,Relevance Vector Machine)方法.首先,对反映电子系统性能的参数序列进行相空间重构,建立RVM的输入输出对应关系;然后,将嵌入维数和核函数参数作为人工鱼位置,取留一交叉验证(LOOCV,Leave-One-Out Cross-Validation)误差的相反数作为目标函数,利用人工鱼群算法(AFSA,Artificial Fish Swarm Algorithm)实现方法参数的自适应优化选择;最后,通过雷达发射机高压电源与多注速调管的故障预测实验验证了方法的性能.实验结果表明:该方法在预测精度和预测可靠性方面优于现有方法. 展开更多

关键词 故障预测 电子系统 相关向量机 自适应优化 人工鱼群算法 留一交叉验证

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一种基于改进的遗传算法的癌症特征基因选择方法 被引量：1

7

作者 范方云 孙俊 王梦梅 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期413-418,共6页

提出了一种基于改进的遗传算法的癌症特征基因选择方法,对基本遗传算法的交叉和变异操作加以改进,利用改进后的遗传算法对基因微阵列数据进行特征选择。使用支持向量机对基因子集进行留一交叉验证。实验结果表明,改进后的遗传算法比基... 提出了一种基于改进的遗传算法的癌症特征基因选择方法,对基本遗传算法的交叉和变异操作加以改进,利用改进后的遗传算法对基因微阵列数据进行特征选择。使用支持向量机对基因子集进行留一交叉验证。实验结果表明,改进后的遗传算法比基本遗传算法在选择特征基因时具有明显的优势。 展开更多

关键词 遗传算法 特征基因 微阵列数据 支持向量机 留一交叉验证

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GA-BP神经网络对片烟结构的预测研究 被引量：3

8

作者 张崇崇 黄亚宇 《电子科技》 2022年第6期35-42,共8页

针对烟叶复烤厂打叶过程中片烟结构难以预测的问题,文中提出了一种基于MATLAB图像处理的GA-BP神经网络预测模型。对于烟叶分类问题,基于获取的烟叶图片,利用MATLAB软件对图片做预处理,提取衡量片烟结构的主要特征变量,并利用行业标准与... 针对烟叶复烤厂打叶过程中片烟结构难以预测的问题,文中提出了一种基于MATLAB图像处理的GA-BP神经网络预测模型。对于烟叶分类问题,基于获取的烟叶图片,利用MATLAB软件对图片做预处理,提取衡量片烟结构的主要特征变量,并利用行业标准与聚类分析算法对数据进行分类。通过统计学的标准数学方法,构建了遗传算法优化的BP神经网络预测模型对主要影响参数进行预测优化。研究结果表明,文中所提方法预测精度较高,预测极差均小于0.059,可有效解决打叶过程中片烟的预测问题。 展开更多

关键词 MATLAB 图像处理 聚类分析 留一交叉验证 BP神经网络 遗传算法 GA-BP神经网络 二值化

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一种基于BP神经网络的完井液污染类型识别方法 被引量：1

9

作者 程鑫 张太亮 +2 位作者 杨兰平 阳清正 白毅 《石油与天然气化工》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期117-123,共7页

目的 解决油田目的层钻井过程中完井液受盐水、残酸等污染后不能高效识别污染类型的问题。方法 对完井液进行不同质量占比的盐水、残酸污染测定,采用K-means聚类订正不同污染等级数据样本的标签。根据数据样本特征的获取难易度、隐藏层... 目的 解决油田目的层钻井过程中完井液受盐水、残酸等污染后不能高效识别污染类型的问题。方法 对完井液进行不同质量占比的盐水、残酸污染测定,采用K-means聚类订正不同污染等级数据样本的标签。根据数据样本特征的获取难易度、隐藏层数目,训练不同的BP神经网络模型,并由留一交叉验证法检验模型的分类准确率。结果 数据样本拥有的特征越多,训练的BP神经网络分类准确率越高,隐层数目越多,分类准确率反而越低。选择包含“流变+老化+滤失+井名”4类特征的数据样本建立1隐藏层的BP神经网络模型,其平均分类准确率达到93.18%。结论 由流变、滤失等特征训练的BP神经网络模型可快速应用于试油现场,解决完井液污染类型识别问题,避免了试油现场因缺少大型仪器而无法鉴别完井液污染类型的难题。 展开更多

关键词 完井液 污染类型 计算机模拟 K-MEANS聚类 神经网络 留一交叉验证

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基于Piper-PCA-Fisher模型的矿井突水水源识别 被引量：2

10

作者 苏俏俏 黄平华 +2 位作者 丁风帆 胡永胜 郜鸿飞 《能源与环保》 2021年第10期122-127,共6页

矿井水害的发生时刻威胁着煤炭的安全生产,同时也造成了严重的经济损失。为了迅速和准确地识别突水水源,选用Piper三线图对采自矿区突水含水层的41个水样进行筛选,得到32个典型水样作为训练样本,采用主成分分析法提炼出3个主成分作为判... 矿井水害的发生时刻威胁着煤炭的安全生产,同时也造成了严重的经济损失。为了迅速和准确地识别突水水源,选用Piper三线图对采自矿区突水含水层的41个水样进行筛选,得到32个典型水样作为训练样本,采用主成分分析法提炼出3个主成分作为判别指标,建立了水源判别模型;采用留一交叉验证法对模型的预判分类稳定性进行评价,模型对样本总体分类的准确率达到81.3%。并对焦作矿区11个未知水样进行水源判别,错误1个。并将预测结果与Fisher模型进行对比。结果表明,基于Piper-PCA-Fisher的判别模型能有效提高判别精度,为矿井安全生产提供保障,为矿井开展防治水工作及地下水资源合理开发利用提供理论依据。 展开更多

关键词 突水水源 Piper三线图 主成分分析 Fisher理论 留一交叉验证法

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一种基于改进KELM的在线状态预测方法 被引量：8

11

作者 朱敏 许爱强 +1 位作者 陈强强 李睿峰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1370-1379,共10页

针对核超限学习机(KELM)在线状态预测过程中,核矩阵阶数不断增长且难以跟踪时变动态特征的问题,提出了一个具有遗忘因子的稀疏KELM在线状态预测方法。通过引入遗忘因子构建新的目标函数,使稀疏字典中各元素依据时间远近具有不同权重,保... 针对核超限学习机(KELM)在线状态预测过程中,核矩阵阶数不断增长且难以跟踪时变动态特征的问题,提出了一个具有遗忘因子的稀疏KELM在线状态预测方法。通过引入遗忘因子构建新的目标函数,使稀疏字典中各元素依据时间远近具有不同权重,保证了模型对动态变化的有效跟踪;通过最小化字典的快速留一交叉验证(FLOO-CV)误差,选择具有预定规模的关键节点构成字典;基于当前字典,通过矩阵初等变换和分块求逆,实现相关参数的递推更新。某型飞机发动机的状态预测结果表明,与目前已有的3种在线序贯KELM相比,所提方法在6个监测项目上的平均训练时间分别缩短了7.5%、62.0%和81.9%,平均预测精度分别提升了44.0%、19.9%和50.9%。 展开更多

关键词 状态预测 在线序贯学习 快速留一交叉验证(FLOO-CV) 超限学习机 核方法

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基于单姿态传感组件的游泳动作识别方法 被引量：4

12

作者 肖菊 《电子器件》 CAS 北大核心 2022年第5期1264-1271,共8页

针对游泳运动数字化监测系统中游泳动作识别的关键问题,提出了一种基于单姿态传感器与决策树分类思想的游泳动作自主识别方法。首先采用单个无线姿态传感器实时监测游泳运动的三轴加速度与角速度数据,提取游泳动作数据对应的48维统计学... 针对游泳运动数字化监测系统中游泳动作识别的关键问题,提出了一种基于单姿态传感器与决策树分类思想的游泳动作自主识别方法。首先采用单个无线姿态传感器实时监测游泳运动的三轴加速度与角速度数据,提取游泳动作数据对应的48维统计学特征,并结合实际动作标签生成游泳动作数据库;然后利用训练数据与留一交叉验证方法构建并优化决策树分类器;最后利用分类识别器对测试数据进行游泳动作识别,并根据识别结果对游泳动作切换点进行估计。结果表明:该方法可准确识别四种泳姿的划水和转弯动作,对训练数据和测试数据的平均识别准确率分别可达96.4%和94.8%,平均综合评价指标F-score分别为0.916和0.902;根据分类识别结果也可准确估计游泳动作切换点的时刻,对训练数据和测试数据的平均估计时间误差分别为0.186 s和0.209 s。该方法全面解决了游泳运动中的动作识别问题,为进一步全面评估游泳运动奠定了研究基础。 展开更多

关键词 姿态传感器组件 决策树分类器 留一交叉验证 游泳动作识别

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混合神经网络的核电站故障程度评估方法

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作者 周桂 王航 彭敏俊 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2128-2134,共7页

为了准确处理大量复杂数据,避免由于压力上升导致的操纵员判断失误,本文提出了一种基于改进的粒子群算法和留一交叉验证的混合神经网络超参数优化方法,辅助操纵员评估核电站故障程度。该方法通过改进的粒子群算法优化超参数组合,利用留... 为了准确处理大量复杂数据,避免由于压力上升导致的操纵员判断失误,本文提出了一种基于改进的粒子群算法和留一交叉验证的混合神经网络超参数优化方法,辅助操纵员评估核电站故障程度。该方法通过改进的粒子群算法优化超参数组合,利用留一交叉验证评估深度学习模型泛化性能,最终构建高精度故障程度评估模型。本文以核电站失水事故为对象,对所提出方法进行测试验证。结果表明:本文提出的混合神经网络超参数优化方法能够搜索最优超参数组合,构建绝对精度为97%的神经网络模型,能有效评估核电站故障程度,辅助操纵员维修决策。 展开更多

关键词 核电站 故障程度评估 超参数优化 混合神经网络 粒子群算法 留一交叉验证 破口事故 操纵员决策

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