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基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法: 1; 作者贺前华陈永强 +1 位作者郑若伟黄金鑫《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3482-3492,共11页; 当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncer... 展开更多; 关键词检测深度学习端到端类不确定性抽样; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于确定性抽样的过冷沸腾边界条件不确定性分析被引量：1: 2; 作者张翔彭敏俊 +2 位作者丛腾龙李孝佳陈衣然《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2054-2062,共9页; 本文使用Fluent软件构建数学物理模型,对DEBORA过冷沸腾基准实验进行了数值模拟,并采用确定性抽样方法对模拟沸腾流动的边界条件不确定性进行分析,计算得到了主要径向参数分布的期望值和置信区间,分析了边界条件不确定性的影响趋势。此... 展开更多; 关键词过冷沸腾 CFD 不确定性分析确定性抽样方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

蒙特卡罗中子物理计算代理模型研究: 3; 作者王毅箴王迎飞 +3 位作者崔梦蕾郭炯张汉李富《哈尔滨工程大学学报》北大核心 2025年第4期667-674,共8页; 针对蒙特卡罗中子物理计算代理模型建模中输出响应的随机效应处理问题,本文研究了基于随机Kriging方法的蒙特卡罗中子物理计算代理模型建模方法。以球型燃料元件的单球无穷介质下的有效增殖因子kinf计算不确定性量化问题为研究对象,基... 展开更多; 关键词蒙特卡罗中子计算随机Kriging方法代理建模抽样统计不确定性分析无穷介质下的有效增殖因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

广义可加模型的拟最优样本选择方法被引量：1: 4; 作者秦磊叶玲珑谢邦昌《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2022年第10期16-24,共9页; 面对海量数据,如何选取一个具有代表性的样本进行统计建模以揭示数据背后的规律、进而对经济和社会发展进行预测和判断,是统计学研究的重点。本研究以确定性抽样方法给出该问题的答案,该方法能够有效避免由传统概率抽样方法带来的损失,... 展开更多; 关键词大数据确定性抽样广义可加模型拟最优样本; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法: 1; 作者贺前华陈永强郑若伟黄金鑫; 机构华南理工大学电子与信息学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3482-3492,共11页; 基金广东省科技计划项目(No.2023A0505050116,No.2022A1515011687) 国家自然科学基金(No.62371195)。; 文摘当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncertainty Sampling,CUS)的样本应用策略加速收敛进程.其核心思想是在模型训练中后期,利用网络的前向输出层对样本评价信息进行样本类不确定性度量,并转化成样本选用概率,随机抽取训练样本子集用于后续训练.由于简单样本的类确定度高,它们参与后续训练的概率降低,但不影响模型的区分能力,增强对判决边界样本的关注,达到提高模型训练效率的目标.基于AISHELL-1普通话数据集的实验结果表明,相对常规训练策略,平均训练时长缩短60%,收敛时长缩短47.5%.虚警率(False Alarm Rate,FAR)为0.5 FP/h时,该方法的错误拒绝率(False Reject Rate,FRR)从4.75%降至3.65%,相对下降30.1%,最大关键词加权值(Maximum Term Weighted Value,MTWV)由0.8374升至0.8531.通过分析错标样本参与训练的行为,证实了该方法具有屏蔽掉大部分错误标注样本的能力,减少错标样本对训练的损害.基于大规模AISHELL-2普通话数据集的实验进一步证实了提出方法的有效性.; 关键词检测深度学习端到端类不确定性抽样; Keywords speech keyword spotting deep learning end-to-end class uncertainty sampling; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名基于确定性抽样的过冷沸腾边界条件不确定性分析被引量：1: 2; 作者张翔彭敏俊丛腾龙李孝佳陈衣然; 机构哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室; 出处《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2054-2062,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(11705035) 黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2019A009)。; 文摘本文使用Fluent软件构建数学物理模型,对DEBORA过冷沸腾基准实验进行了数值模拟,并采用确定性抽样方法对模拟沸腾流动的边界条件不确定性进行分析,计算得到了主要径向参数分布的期望值和置信区间,分析了边界条件不确定性的影响趋势。此外,还计算得到了不确定性源对部分径向参数的影响权重。结果表明,流体入口温度和壁面热流密度的不确定性对径向空泡份额的影响较大,而运行压力和流体入口温度的不确定性是影响径向液体温度计算的主要因素。; 关键词过冷沸腾 CFD 不确定性分析确定性抽样方法; Keywords subcooled boiling CFD uncertainty analysis deterministic sampling method; 分类号 TL33 [核科学技术—核技术及应用]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名蒙特卡罗中子物理计算代理模型研究: 3; 作者王毅箴王迎飞崔梦蕾郭炯张汉李富; 机构清华大学核能与新能源技术研究院哈尔滨工程大学核科学与技术学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》北大核心 2025年第4期667-674,共8页; 基金国家自然科学基金项目(12405203).; 文摘针对蒙特卡罗中子物理计算代理模型建模中输出响应的随机效应处理问题,本文研究了基于随机Kriging方法的蒙特卡罗中子物理计算代理模型建模方法。以球型燃料元件的单球无穷介质下的有效增殖因子kinf计算不确定性量化问题为研究对象,基于中子物理蒙特卡罗程序OpenMC提供的有限个计算结果,建立用于替代OpenMC预测无穷介质下的有效增殖因子的随机Kriging代理模型,并将该模型用于单球kinf计算不确度性量化。结果表明:随机Kriging代理模型预测的kinf相较于OpenMC计算结果具有偏差在±85×10^(-5)以内,具有较高的预测精度。无穷介质下的有效增殖因子的经验概率分布与采用OpenMC计算的结果保持较高的一致性,并且kinf的各项统计量具有一致的估计结果。本文模型可处理蒙特卡罗中子物理计算输出响应中的随机效应,建立的代理模型能够应用于蒙特卡罗中子物理计算不确定性分析中以有效减少计算代价。; 关键词蒙特卡罗中子计算随机Kriging方法代理建模抽样统计不确定性分析无穷介质下的有效增殖因子; Keywords Monte Carlo neutronics calculation stochastic Kriging method surrogate model stochastic samplingbased uncertainty analysis effective multiplication factor in an infinite medium; 分类号 TL329.2 [核科学技术—核技术及应用]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义可加模型的拟最优样本选择方法被引量：1: 4; 作者秦磊叶玲珑谢邦昌; 机构对外经济贸易大学统计学院厦门大学公共事务学院台湾辅仁大学管理学院; 出处《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2022年第10期16-24,共9页; 基金对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金资助“大数据下重大传染病的监测和预警研究”(20YQ12),对外经济贸易大学惠园杰出青年学者项目(20JQ07)。; 文摘面对海量数据,如何选取一个具有代表性的样本进行统计建模以揭示数据背后的规律、进而对经济和社会发展进行预测和判断,是统计学研究的重点。本研究以确定性抽样方法给出该问题的答案,该方法能够有效避免由传统概率抽样方法带来的损失,使得具有代表性的样本点尽量被选入抽样样本中,更加全面地反映总体情况。本研究集中在广义可加模型的最优样本抽取方法。通过比较全样本和抽样样本估计结果之间的差距,发现样本需要满足一定的正交性条件才能最大程度还原总体的统计特征。基于该正交条件,给出了一个贪婪的拟最优样本选择方法。大量的模拟数据和实际数据证实,相较于传统概率抽样方法,确定性抽样方法具有更优良的性能,该方法可以拓展到广义变系数模型,并且适用于处理经济统计和政府统计产生的大型微观数据集。; 关键词大数据确定性抽样广义可加模型拟最优样本; Keywords big data deterministic sampling general additive model quasi-optimal sample; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 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	基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法	贺前华陈永强郑若伟黄金鑫	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于确定性抽样的过冷沸腾边界条件不确定性分析	张翔彭敏俊丛腾龙李孝佳陈衣然	《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	蒙特卡罗中子物理计算代理模型研究	王毅箴王迎飞崔梦蕾郭炯张汉李富	《哈尔滨工程大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	广义可加模型的拟最优样本选择方法	秦磊叶玲珑谢邦昌	《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料