面向钢结构探伤的置信加权时间同步算法研究 被引量：2

1

作者 艾青林 夏晗雄 徐巧宁 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第1期55-63,共9页

针对无线传感器网络(WSN)各节点之间时间同步误差引起的钢结构损伤检测不同步,且洪泛时间同步算法(FTSP)容错性差的问题,设计了一种时间同步精度高、容错能力强的无线传感器网络时间同步算法。在FTSP算法的基础上,对线性回归表内的同步... 针对无线传感器网络(WSN)各节点之间时间同步误差引起的钢结构损伤检测不同步,且洪泛时间同步算法(FTSP)容错性差的问题,设计了一种时间同步精度高、容错能力强的无线传感器网络时间同步算法。在FTSP算法的基础上,对线性回归表内的同步偏差进行参数估计,利用置信区间剔除异常时间同步数据。建立时钟漂移率数据表,动态解算加权系数,实现时钟漂移率的加权平均,从而拟合有效数据,提高时间同步算法的稳定性和容错性。仿真与实验表明,改进的时间同步算法较FTSP算法具有更好的容错能力,实现了无线传感器网络的高精度时间同步,完全满足钢结构损伤检测的要求。 展开更多

关键词 钢结构探伤 无线传感器网络(WSN) 置信加权 容错 时间同步

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基于参数交换和置信加权的信标广播时间同步

2

作者 于少霖 朱纪洪 杨佳利 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1383-1394,共12页

为提高多接收者时间同步系统的同步精度和可靠性,并建立优化的全局一致时钟,在已有方法上进行了若干改进。为区分节点的参考价值,在交换时戳过程中动态测量各接收者关键噪声方差;为进行高精度高可靠的时钟偏差校正和漂移率补偿,给出节... 为提高多接收者时间同步系统的同步精度和可靠性,并建立优化的全局一致时钟,在已有方法上进行了若干改进。为区分节点的参考价值,在交换时戳过程中动态测量各接收者关键噪声方差;为进行高精度高可靠的时钟偏差校正和漂移率补偿,给出节点间置信加权方法和节点内动态收缩滤波方法。仿真表明,当各节点关键噪声水平相差较大时,置信加权能够较好地保持系统时间同步精度和可靠性;当参考时钟漂移率变化较慢时,动态收缩滤波能够对时间同步精度进行显著优化;综合使用置信加权和动态收缩滤波,通常能够显著提升系统时间同步精度和可靠性。 展开更多

关键词 时间同步 信标广播 时钟参数交换 置信加权 收缩滤波

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基于置信度加权的拖拉机组合导航融合定位方法 被引量：15

3

作者 朱忠祥 韩科立 +2 位作者 宋正河 谢斌 毛恩荣 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期210-215,223,共7页

针对拖拉机在田间复杂工作环境中可能遇到因异常波动或传感器信息丢失而造成定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度加权的多传感器融合定位系统,该系统主要由GPS定位系统和航位推算(DR)系统组成,并基于联邦Kalman滤波设计了相... 针对拖拉机在田间复杂工作环境中可能遇到因异常波动或传感器信息丢失而造成定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度加权的多传感器融合定位系统,该系统主要由GPS定位系统和航位推算(DR)系统组成,并基于联邦Kalman滤波设计了相应的子滤波器以及全局滤波器。同时,基于各传感器的置信距离与置信度函数计算得到各子滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为自适应因子,在全滤波器中进行最优融合,得到更准确的位姿估计。最后通过计算机仿真和田间试验验证了该方法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 自动导航拖拉机 组合导航 置信度加权 融合定位

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基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法 被引量：6

4

作者 郭伟 王佳伟 +1 位作者 唐晓亮 洪倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3618-3623,3627,共7页

针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈... 针对推荐系统中单类协同过滤(OCCF)可解释性差、数据噪声多的缺陷,提出了一种基于置信度加权的单类协同过滤推荐算法。算法通过置信度函数将用户隐性反馈映射为置信概率,并将该函数集成到隐性反馈推荐模型(IFRM)框架中,形成了隐性反馈置信度加权推荐模型(CWIFRM);在此基础上,针对CWIFRM基于随机梯度下降提出了异构置信度优化算法。实验结果表明,该模型在多个数据集上都具有更好的推荐效果,异构置信度优化算法使推荐质量得到了进一步提高,验证了CWIFRM具有较强的适用性、可解释性和抗噪声能力。 展开更多

关键词 推荐系统 单类协同过滤 隐性反馈 置信度加权 异构置信度优化

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置信度加权在线序列标注算法 被引量：3

5

作者 汤步洲 王晓龙 王轩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期188-195,共8页

序列标注问题是自然语言处理领域的基本问题之一.序列标注任务是将连续输入的不定长序列,标注成连续等长的标签序列.在在线序列标注方法的基本框架下,针对序列标注任务的特征稀疏特性,采用置信度加权分类算法思想,提出了一种新的线性判... 序列标注问题是自然语言处理领域的基本问题之一.序列标注任务是将连续输入的不定长序列,标注成连续等长的标签序列.在在线序列标注方法的基本框架下,针对序列标注任务的特征稀疏特性,采用置信度加权分类算法思想,提出了一种新的线性判别式在线序列标注方法—置信度加权在线序列标注算法.该方法对每个特征权值参数引入一个概率置信度,取得了优于其他相关算法的性能.在中文分词,中文名实体识别以及英文组块分析等问题上,验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 序列标注问题 自然语言处理 在线序列标注算法 置信度加权 概率置信度

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基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法 被引量：3

6

作者 杨洋 詹永照 王新宇 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期312-318,共7页

针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,... 针对传统的低级时域分割算法不能很好地应用于运动捕捉数据(具有高维性)的问题,提出了一种基于加权置信度的运动捕捉数据低级时域分割算法.首先计算每个时间点在各维上作为分割点的置信度;之后将这些置信度按照对应的过零强度进行综合,得出加权置信度;最后通过寻找加权置信度的局部最大值点,并根据合适的阈值加以限定,确定出全局的分割点.通过测试多组数据,选择得到最优结果时的阈值.用卡耐基梅隆大学运动捕捉数据库的数据进行了试验.结果表明,该方法可以有效地对动作捕捉数据进行分割;在最优阈值条件下,该方法在各方面指标上均显著优于基于曲率或全身速率的方法. 展开更多

关键词 运动捕捉 低级时域分割 高维时序数据 过零点检测 加权置信度

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基于联合信息的重加权置信传播算法 被引量：1

7

作者 段琳琳 王忠勇 +1 位作者 王玮 张传宗 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期581-586,共6页

针对最优映射下低密度奇偶校验(LDPC)编码调制系统无迭代增益的问题,采用因子图和互信息方法对系统进行了研究,提出了一种基于联合信息的重加权置信传播算法。和传统迭代接收算法相比,该算法改进了迭代结构,不仅增加了调制器,获得了格... 针对最优映射下低密度奇偶校验(LDPC)编码调制系统无迭代增益的问题,采用因子图和互信息方法对系统进行了研究,提出了一种基于联合信息的重加权置信传播算法。和传统迭代接收算法相比,该算法改进了迭代结构,不仅增加了调制器,获得了格雷映射下的迭代增益,而且在解调器的外信息中引入加权符号信息,在译码器的外信息中引入指数型先验信息,合成为联合信息,增大解调器和解码器之间的平均互信息值,进一步提高了系统性能。从互信息角度说明该算法的合理性,同时分析了权值和自适应指数对算法性能的影响。给出了在瑞利衰落信道下的仿真结果,验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 LDPC编码调制系统 重加权置信传播算法 联合信息 互信息

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特征演化的置信-加权学习方法 被引量：2

8

作者 刘艳芳 李文斌 高阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1315-1325,共11页

与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间... 与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间相关性和显著提高分类性能的二阶信息.提出了一种特征演化的置信-加权学习算法来解决上述问题:首先,引入二阶置信-加权来更新数据流的预测模型;接着,为了充分利用已学习的模型,在重叠时期学习线性映射来恢复旧特征;随后,用恢复的旧特征更新已有模型;同时,用新特征学习新的预测模型;继而,运用两种集成方法来利用这两种模型;实验研究表明,所提算法优于已有的特征演化学习算法. 展开更多

关键词 机器学习 二阶置信-加权 在线学习 演化特征 分类

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多尺度ResNeSt-50聚合网络与置信度传播的息肉图像分割 被引量：1

9

作者 夏平 张光一 +2 位作者 雷帮军 邹耀斌 唐庭龙 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第18期2765-2780,共16页

针对大肠的息肉组织与正常组织间无明显边界,准确定位息肉位置困难的问题,提出了一种多尺度ResNeSt-50聚合网络融合顺序树重加权置信度传播(sequential Tree-Reweighted Message Passing,TRW-S)的息肉图像分割方法。为提高网络对息肉信... 针对大肠的息肉组织与正常组织间无明显边界,准确定位息肉位置困难的问题,提出了一种多尺度ResNeSt-50聚合网络融合顺序树重加权置信度传播(sequential Tree-Reweighted Message Passing,TRW-S)的息肉图像分割方法。为提高网络对息肉信息的表达能力,构建编码-解码结构的多尺度ResNeSt-50聚合网络,编码器由卷积模块和4级ResNeSt模块级联构建ResNeSt-50骨干网络,实现跨通道信息间的线性整合与连接;ResNeSt-50采用拆分注意力机制加强重要通道组的表现能力,增强了残差模块提取息肉图像信息的能力;解码部分下三层构建多层感受野模块(recep⁃tive field block,RFB)获取多尺度信息,然后用密集聚合模块整合其输出,并以快速解码方式输出解码信息,保证其分割性能的同时减少参数量;其次,生成预测图时采用测试时图像增强(Test-Time Augmentation,TTA)模块提升预测准确度,并增强网络的泛化能力;最后,构建基于马尔科夫随机场的TRW-S算法对输出的预测图进行后处理,以实现分割边缘的连续性和分割区域内部的一致性。对大肠息肉数据集Kvasir-SEG的测试结果表明,本文方法相比于U-Net,UNet++,ResUnet、SFA、PraNet等算法,mDice值达91.6%,mIoU达86.3%,Smeasure达0.921,MAE为0.023,优于其他五种息肉分割算法;在未知数据集ETIS-LaribPolypDB,ColonDB上测试结果表明,相比于PraNet模型,本文模型的mDice值分别提升了14.2%,7.7%;从本文模型在ETIS-LaribPolypDB数据集上的分割表现看,本文算法对微小病变十分敏感;因此,本文算法分割的息肉图像,在分割区域内部的一致性、分割边缘的连续性、轮廓清晰度、捕捉微小病变能力等方面均表现出优良的性能,同时,对未知数据集具有较好的泛化能力。 展开更多

关键词 息肉图像分割 多尺度密集聚合网络 拆分注意力机制 顺序树重加权置信度传播 多尺度感受野

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基于置信水平和q阶orthopair正则模糊数的群决策方法

10

作者 王红娟 刘芳 《绿色科技》 2021年第12期246-250,共5页

在决策问题中由于一些限制因素,专家不可能百分之百对方案熟悉,并且正则模糊数要更接近于人类的决策思考比三角形和梯形模糊数。因此,根据置信q阶orthopair模糊加权平均、置信q阶orthopair模糊加权几何和正则模糊数,提出了置信q阶orthop... 在决策问题中由于一些限制因素,专家不可能百分之百对方案熟悉,并且正则模糊数要更接近于人类的决策思考比三角形和梯形模糊数。因此,根据置信q阶orthopair模糊加权平均、置信q阶orthopair模糊加权几何和正则模糊数,提出了置信q阶orthopair正则模糊加权平均(CNFWA)和置信q阶orthopair正则模糊加权几何(CNFWG)并且举例说明这两种算子的聚合。将一个多属性群决策方法提出根据CNFWA和CNFWG,通过实例说明如何用提出的多属性群决策方法从几个建筑公司里选出最优的一家公司,与基于q阶orthopair正则模糊加权平均(q-ROFNWA)、q阶orthopair正则模糊加权几何(q-ROFNWG)的多属性决策方法进行了比较,表明此方法更有效且更客观。 展开更多

关键词 q-Rung orthopair模糊数 q阶orthopai正则模糊数 置信q阶orthopair正则模糊加权平均 多属性群决策方法

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基于人体行为3D模型的2D行为识别 被引量：16

11

作者 谷军霞 丁晓青 王生进 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期46-53,共8页

针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-... 针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model,EHMM),同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集,这个集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁.在识别2D行为时,2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄像机采集.首先在3D关键姿势集中为每一帧2D观测样本寻找与之最匹配的3D关键姿势帧,之后由行为分类器对2D观测样本序列对应的3D关键姿势序列进行识别.该算法在训练行为分类器时要进行行为者的3D重构和人体3D关节点的提取,而在识别2D行为时不再需要进行3D重构.通过在3个数据库上的实验,证明该算法可以有效识别行为者在任意朝向下的行为,并可以适应不同的行为采集环境. 展开更多

关键词 行为识别 3D模型 基于范例的隐马尔可大模型 置信加权

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基于节点状态跳转统计分析的干扰攻击检测算法 被引量：2

12

作者 胡飞 范建华 +1 位作者 魏祥麟 孙钦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期156-162,共7页

干扰攻击会导致节点状态跳转规律发生变化。为此,在节点状态跳转统计分析的基础上,提出一种改进的干扰检测算法。在学习阶段,通过学习无干扰和有干扰场景下的样本,获取节点各状态时间占比的干扰检测判决门限和干扰类型判决门限。在检测... 干扰攻击会导致节点状态跳转规律发生变化。为此,在节点状态跳转统计分析的基础上,提出一种改进的干扰检测算法。在学习阶段,通过学习无干扰和有干扰场景下的样本,获取节点各状态时间占比的干扰检测判决门限和干扰类型判决门限。在检测阶段,对节点的各状态时间占比与对应的判决门限进行比较,检测干扰攻击并判断其类型。采用加权检测置信度方法进一步提高检测正确率并降低误报率。在NS3上的仿真结果表明,该算法的误报率较低,能够准确检测到典型的按需和持续干扰攻击。 展开更多

关键词 无线自组织网络 干扰检测 状态时间占比 状态跳转 加权检测置信度

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