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俯仰翼型流体动力学系统的稀疏建模与预测: 1; 作者王子豪张桂勇孙铁志《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2533-2543,共11页; 重点探讨了在低雷诺数和大攻角条件下,俯仰翼型复杂流体流动的非线性动力学特性.研究通过整合多个相互关联的变量,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)和等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)降维技术,成功实现了对高... 展开更多; 关键词非线性流形学习低维流形稀疏建模流体动力学; 在线阅读下载PDF 职称材料

污水处理过程出水水质稀疏鲁棒建模被引量：6: 2; 作者闻超垚周平《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1469-1481,共13页; 污水处理过程中,出水水质参数是衡量污水处理性能的最重要指标,需要进行严格监测,但现有传感技术难以对其进行实时准确地在线测量.因此,提出一种新型的基于随机权神经网络(Random vector functional-link networks,RVFLNs)与Schweppe型... 展开更多; 关键词 RVFLNs 稀疏鲁棒建模稀疏偏最小二乘广义M估计污水处理水质指标; 在线阅读下载PDF 职称材料

稀疏可交换图建模研究综述: 3; 作者于千城於志文 +1 位作者王柱王晓峰《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2448-2469,共22页; 可交换性假设是采用贝叶斯模型对网络数据建模的重要前提,基于Aldous-Hoover表示理论的可交换图不能生成稀疏网络.实证结果表明,真实世界中的很多复杂网络都具有节点度幂律分布的稀疏特征,基于Kallenberg表示理论的可交换图能够同时满... 展开更多; 关键词稀疏可交换图建模 Caron.Fox模型 Graphex模 Kallenberg表示理论完全随机测度; 在线阅读下载PDF 职称材料

序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用: 4; 作者刘静余琴 +1 位作者吴捷李阳《财贸研究》 CSSCI 北大核心 2024年第1期60-70,共11页; 采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效... 展开更多; 关键词向量自回归模型关联性网络稀疏建模股票做空份额大数据分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

L1-范数子空间技术的鲁棒建模综述(英) 被引量：1: 5; 作者胡姿岚王海贤《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期9-16,共8页; 子空间学习可以通过多种技术来开展,对一些流行且被广泛使用的子空间学习方法,简要回顾其基于L1-范数的鲁棒建模.从主成分分析开始介绍子空间学习技术、线性判别分析以及更一般的图嵌入框架.作为L1-范数的综合利用,进一步讨论具有稀疏... 展开更多; 关键词子空间学习 L1-范数鲁棒建模稀疏建模边界优化脑机接口; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于零范数特征选择的支持向量机模型被引量：9: 6; 作者刘峤秦志光 +1 位作者陈伟张凤荔《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期252-256,共5页; 为解决高维稀疏建模问题,本文从经验风险最小化原则出发推导出一个基于零范数约束的特征选择判据,并利用嵌入式设计模式的特点将其与支持向量机方法相结合.仿真实验和真实数据实验表明,该方法不仅具备良好的特征选择性能,而且在稀疏建... 展开更多; 关键词机器学习特征选择支持向量机稀疏建模正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于L1-范数和弹性网约束的鲁棒稀疏块PCA 被引量：1: 7; 作者唐肝翌卢桂馥 +2 位作者王勇范莉莉杜扬帆《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期102-109,共8页; 块主成份分析(block principal component analysis,BPCA)是一种重要的子空间学习方法,能充分利用图像矩阵的部分关联.基于L1-范数的BPCA是近年来发展起来的鲁棒降维的有效方法.本研究提出了一种新的鲁棒稀疏BPCA方法,称之为BPCAL1-S.... 展开更多; 关键词块主成份分析 L1-范数弹性网稀疏建模子空间学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于岭回归改进规范变量分析的微震事件实时判识: 8; 作者程健石林松 +2 位作者骆意周天白杨凌凯《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第3期92-98,共7页; 微震事件判识是煤矿微震监测的基础。现有的微震监测技术大多基于单物理量变化规律而开发,在处理含有大量噪声和干扰信号的煤矿微震数据时易产生误判情况。针对该问题,基于岭回归算法改进规范变量分析(CVA)的损失函数,实现稀疏化建模,... 展开更多; 关键词微震监测微震事件判识多通道融合分析规范变量分析稀疏化建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名俯仰翼型流体动力学系统的稀疏建模与预测: 1; 作者王子豪张桂勇孙铁志; 机构大连理工大学船舶工程学院高新船舶与深海开发装备协同创新中心; 出处《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2533-2543,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(52325108,52061135107和52071062).; 文摘重点探讨了在低雷诺数和大攻角条件下,俯仰翼型复杂流体流动的非线性动力学特性.研究通过整合多个相互关联的变量,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)和等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)降维技术,成功实现了对高维流场数据的低维表达.其中,特别强调了ISOMAP在描述非线性流场特征方面的卓越性能,该算法具有更强的灵活性,能够有效处理高度非线性系统的复杂结构.在此基础上,研究进一步引入最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)模型,构建了流场的常微分控制方程.这一模型通过自动检测和筛选非线性项,显著简化了流场的描述,提高了对多变量复杂关系的理解.最后,研究采用5(4)显式龙格-库塔方法,实现了对多变量非线性流体动力学的高精度快速预测.这项研究框架不仅突破了传统单一变量分析的局限性,还通过整合多维信息,全面揭示了流场的复杂特性.引入流形学习和稀疏建模等先进技术,展示了在高维非线性动力系统中的全面建模与精确预测的潜力.这一研究为应用科学和工程领域提供了重要的理论方法学进展,为深入理解和预测复杂流场中的非线性动态行为开辟了新的路径.这不仅为相关科学研究提供了强有力的工具,也为工程应用中的流体动力学问题提供了有效的解决方案.; 关键词非线性流形学习低维流形稀疏建模流体动力学; Keywords nonlinear manifold learning low-dimensional manifold sparse modeling fluid dynamics; 分类号 O351 [理学—流体力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名污水处理过程出水水质稀疏鲁棒建模被引量：6: 2; 作者闻超垚周平; 机构东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1469-1481,共13页; 基金国家自然科学基金(61890934,61790572,61991400) 辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1907132) 中央高校基本科研业务费项目(N180802003)资助。; 文摘污水处理过程中,出水水质参数是衡量污水处理性能的最重要指标,需要进行严格监测,但现有传感技术难以对其进行实时准确地在线测量.因此,提出一种新型的基于随机权神经网络(Random vector functional-link networks,RVFLNs)与Schweppe型广义M估计(Generalized M-estimation, GM-estimation)的稀疏鲁棒建模方法,用于水质指标的在线鲁棒预测.首先,针对常规RVFLNs隐含层矩阵存在多重共线性而导致最小二乘估计失效的问题,利用稀疏偏最小二乘(Sparse partial least squares, SPLS)代替RVFLNs输出权值求解的最小二乘估计,从而提出SPLS-RVFLNs.该算法不仅可有效解决传统RVFLNs的多重共线性问题,还可以进行建模变量选择,提高模型的可解释性和最终的预测精度.同时,考虑到SPLS-RVFLNs在求解输出权值时会同时受到隐含层矩阵和输出层矩阵两个方向离群点的影响,进一步采用Schweppe型广义M估计对SPLS-RVFLNs进行鲁棒改进,从而提出GM-SPLS-RVFLNs,可显著提高模型的稀疏鲁棒性能.最后,将提出的GM-SPLS-RVFLNs用于污水处理过程出水水质指标预测建模,数据实验结果表明所提方法不仅解决了常规RVFLNs多重共线性和鲁棒性差的问题,而且具有很好的预测精度和泛化性能.; 关键词 RVFLNs 稀疏鲁棒建模稀疏偏最小二乘广义M估计污水处理水质指标; Keywords RVFLNs sparse robust modeling sparse partial least squares generalized M-estimation wastewater treatment effluent quality indices; 分类号 X703 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稀疏可交换图建模研究综述: 3; 作者于千城於志文王柱王晓峰; 机构西北工业大学计算机学院陕西省嵌入式系统技术重点实验室(西北工业大学) 北方民族大学计算机学院; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2448-2469,共22页; 基金国家自然科学基金(61332005 61725205 +5 种基金 61402369 61462001 61762002) 北方民族大学校级科研项目(2014XBZ04)~~; 文摘可交换性假设是采用贝叶斯模型对网络数据建模的重要前提,基于Aldous-Hoover表示理论的可交换图不能生成稀疏网络.实证结果表明,真实世界中的很多复杂网络都具有节点度幂律分布的稀疏特征,基于Kallenberg表示理论的可交换图能够同时满足可交换性和稀疏性.以Caron-Fox模型和Graphex模型为例,对稀疏可交换图建模的相关概念、理论和方法的研究发展进行了综述.首先讨论了随机图、贝叶斯非参数混合模型、可交换表示理论、Poisson点过程、离散非参数先验等理论的研究历程;然后介绍了Caron-Fox模型的表示;进而总结了进行稀疏可交换图的随机模拟所涉及的截断采样和边缘化采样方法;接下来综述了稀疏可交换图模型的后验推理技术;最后对稀疏可交换图建模的最新进展和研究前景做了介绍.; 关键词稀疏可交换图建模 Caron.Fox模型 Graphex模 Kallenberg表示理论完全随机测度; Keywords sparse exchangeable graph model Caron-Fox model Graphex model Kallenberg representation theorem complete random measure; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用: 4; 作者刘静余琴吴捷李阳; 机构中国科学技术大学安徽大学; 出处《财贸研究》 CSSCI 北大核心 2024年第1期60-70,共11页; 基金国家自然科学基金项目“基于自适应投影方法的高维复杂数据统计分析及应用”(12101584)。; 文摘采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例,利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现:此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络,对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。; 关键词向量自回归模型关联性网络稀疏建模股票做空份额大数据分析; Keywords vector auto-regressive model association network sparse modeling stock short interest big data analysis; 分类号 F830 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名L1-范数子空间技术的鲁棒建模综述(英) 被引量：1: 5; 作者胡姿岚王海贤; 机构安徽工业大学数理科学与工程学院东南大学学习科学研究中心; 出处《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期9-16,共8页; 基金 Foundation item:Supported by the National Natural Science Foundation of China(61375118) the Research Foundation for Young Teachers in Anhui University of Technology(QZ201516) the Key Natural Science Foundation of Anhui Province(KJ2015ZD44); 文摘子空间学习可以通过多种技术来开展,对一些流行且被广泛使用的子空间学习方法,简要回顾其基于L1-范数的鲁棒建模.从主成分分析开始介绍子空间学习技术、线性判别分析以及更一般的图嵌入框架.作为L1-范数的综合利用,进一步讨论具有稀疏性的鲁棒建模.此外,还论述一些应用在神经科学中的相关子空间学习技术.最后,针对基于L1-范数的子空间学习的求解问题,介绍一个有力工具,即边界优化技术.; 关键词子空间学习 L1-范数鲁棒建模稀疏建模边界优化脑机接口; Keywords subspace learning Ll-norm robust modeling sparse modeling bound optimization brain-computer interfaces; 分类号 O151 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于零范数特征选择的支持向量机模型被引量：9: 6; 作者刘峤秦志光陈伟张凤荔; 机构电子科技大学计算机科学与工程学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期252-256,共5页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA01Z411)资助~~; 文摘为解决高维稀疏建模问题,本文从经验风险最小化原则出发推导出一个基于零范数约束的特征选择判据,并利用嵌入式设计模式的特点将其与支持向量机方法相结合.仿真实验和真实数据实验表明,该方法不仅具备良好的特征选择性能,而且在稀疏建模问题中表现出良好的分类准确性和泛化能力.; 关键词机器学习特征选择支持向量机稀疏建模正则化; Keywords Machine learning, feature selection, support vector machine （SVM）, sparse modeling, regularization; 分类号 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L1-范数和弹性网约束的鲁棒稀疏块PCA 被引量：1: 7; 作者唐肝翌卢桂馥王勇范莉莉杜扬帆; 机构安徽工程大学计算机与信息学院计算机软件国家重点实验室(南京大学); 出处《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期102-109,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61976005) 安徽省自然科学基金项目(1908085MF183) +4 种基金安徽省高等学校省级质量工程项目(2019jyxm1183).; 文摘块主成份分析(block principal component analysis,BPCA)是一种重要的子空间学习方法,能充分利用图像矩阵的部分关联.基于L1-范数的BPCA是近年来发展起来的鲁棒降维的有效方法.本研究提出了一种新的鲁棒稀疏BPCA方法,称之为BPCAL1-S.该方法相对于传统的基于L2-范数的PCA对噪声更加鲁棒.为了建立稀疏模型,优化过程中引入弹性网,联合使用Lasso与Ridge惩罚因子进行约束.提出了一种贪心算法逐个提取特征向量,对迭代过程的收敛性做了理论证明.将BPCAL1-S应用于图像分类与图像重构,实验结果验证了该方法的有效性.; 关键词块主成份分析 L1-范数弹性网稀疏建模子空间学习; Keywords BPCA L1-norm elastic net sparse modelling subspace 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

题名基于岭回归改进规范变量分析的微震事件实时判识: 8; 作者程健石林松骆意周天白杨凌凯; 机构煤炭科学研究总院煤炭科学研究总院有限公司矿山大数据研究院天地科技股份有限公司煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第3期92-98,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2023YFC2907600) 天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2023-TD-MS010,2021-TD-ZD007)。; 文摘微震事件判识是煤矿微震监测的基础。现有的微震监测技术大多基于单物理量变化规律而开发,在处理含有大量噪声和干扰信号的煤矿微震数据时易产生误判情况。针对该问题,基于岭回归算法改进规范变量分析(CVA)的损失函数,实现稀疏化建模,以提升模型泛化能力。采用岭回归改进CVA对多通道煤矿微震监测数据进行融合分析,进而实时判识复杂微震监测数据状态。采用模拟数据和实际煤矿微震监测数据对岭回归改进CVA进行实验验证。在基于模拟数据的实验中,随着噪声方差由5×10^(−6)增大至5×10^(−2),岭回归改进CVA的判识准确率较CVA提升了0.6%~5.4%,误报率和漏报率之和较CVA下降4.8%~17.3%。在基于实际微震监测数据的实验中,岭回归改进CVA对20个通道的微震监测数据融合分析结果能够反映出微震信号处于波动状态,验证了该方法具备微震事件实时判识能力,平均判识准确率为97.14%,较CVA高2.39%,误报率与漏报率之和为31.06%,较CVA降低0.07%,错误率为2.86%,较CVA降低2.4%。; 关键词微震监测微震事件判识多通道融合分析规范变量分析稀疏化建模; Keywords microseismic monitoring identification of microseismic events multi channel fusion analysis canonical variate analysis sparse modeling; 分类号 TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]; 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	俯仰翼型流体动力学系统的稀疏建模与预测	王子豪张桂勇孙铁志	《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	污水处理过程出水水质稀疏鲁棒建模	闻超垚周平	《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	稀疏可交换图建模研究综述	于千城於志文王柱王晓峰	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用	刘静余琴吴捷李阳	《财贸研究》 CSSCI 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	L1-范数子空间技术的鲁棒建模综述(英)	胡姿岚王海贤	《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于零范数特征选择的支持向量机模型	刘峤秦志光陈伟张凤荔	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2011	9	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于L1-范数和弹性网约束的鲁棒稀疏块PCA	唐肝翌卢桂馥王勇范莉莉杜扬帆	《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于岭回归改进规范变量分析的微震事件实时判识	程健石林松骆意周天白杨凌凯	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料