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基于误差校正融合模型的自适应带宽洪水区间预报
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作者 康艳 艾慧茹 +4 位作者 彭仁娟 胡维贺 吴巍然 张梓尚 由宇军 《水资源保护》 北大核心 2025年第5期106-114,131,共10页
针对小流域洪水产汇流过程复杂、洪水突发性强、物理机制模型预报精度不高等问题,采用以物理机制模型为主的误差校正型和以深度学习模型为主的机理引导型两种融合方式构建了HYMOD、GR4J与LSTM模型的融合模型,探讨了不同融合模型的模拟性... 针对小流域洪水产汇流过程复杂、洪水突发性强、物理机制模型预报精度不高等问题,采用以物理机制模型为主的误差校正型和以深度学习模型为主的机理引导型两种融合方式构建了HYMOD、GR4J与LSTM模型的融合模型,探讨了不同融合模型的模拟性能,采用自适应带宽核密度估计(ABKDE)开展了不同预见期洪水区间预报。以陕西黑河小流域洪水预报为例评估了各模型预报性能,结果表明:HYMOD、GR4J、LSTM等单一模型能够提供可靠的预报结果,且深度学习模型LSTM优于物理机制模型HYMOD和GR4J,而HYMOD模型比GR4J模型模拟性能更加稳定;融合模型既保留了物理模型的可解释性,又提高了洪水预报的精度,预报性能较单一模型有显著提高,纳什效率系数提升了3.66%~70.51%;误差校正融合模型的预报性能优于机理引导融合模型,其中误差校正融合模型HYMOD-LSTM预报效果最优;HYMOD-LSTM模型在90%置信水平下的预测区间覆盖率超过92%,表现出良好的性能,能够有效反映预报洪水过程的不确定性,且基于ABKDE的洪水区间预报结果合理可靠,体现了ABKDE良好的自适应调节能力。 展开更多
关键词 洪水预报 误差校正融合模型 机理引导融合模型 自适应带宽核密度估计 黑河流域
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基于概念格融合模型的垃圾评论识别研究
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作者 刘伟江 马小雯 王博 《现代情报》 北大核心 2025年第4期23-35,共13页
[目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集... [目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集和正交样本集的概念,对样本进行分离、归纳和融合,构建概念格融合模型,并从模型特质、模型能力、模型品质及过拟合4个方面对模型进行评价。[结果/结论]以亚马逊23971条评论为样本集的测算结果表明,概念格融合模型在准确性、稳定性、抗干扰性等方面都有较大提升,且模型评价结果表明该模型具有更佳的内在品质。 展开更多
关键词 垃圾评论 基元学习器 集成模型 概念格 概念格融合模型
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基于时空融合模型和TVDI的土壤水分监测方法研究
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作者 赵军 刘坚 +2 位作者 胡飞鹏 托瑞 孙紫云 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期112-118,共7页
目的针对以往利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测土壤水分时多采用MODIS或Landsat TIRS/TIRS-2等单一遥感数据,导致在时空分辨率方面存在数据缺陷问题,方法提出一种基于多源遥感数据时空融合模型(spa... 目的针对以往利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测土壤水分时多采用MODIS或Landsat TIRS/TIRS-2等单一遥感数据,导致在时空分辨率方面存在数据缺陷问题,方法提出一种基于多源遥感数据时空融合模型(spatiotemporal image-fusion model,STI-FM)和TVDI的土壤水分监测方法,探究该方法的土壤水分监测效果和STI-FM融合多源遥感地表温度在试验区的适用性。结果结果表明:(1)STI-FM融合MODIS或Landsat TIRS/TIRS-2的地表温度数据质量较好;运用STI-FM推测的地表温度数据与遥感监测的地表温度数据具有较强的相关性,得到R2为0.89,均方根误差(root mean squared error,RMSE)为2.85 K,即STI-FM适用于本文试验区。(2)与传统TVDI相比,利用STI-FM改进地表温度数据并结合优选植被指数的TVDI对试验区土壤水分监测精度提高效果更显著,与原始NDVI-LST特征空间计算的TVDI相比,6,7月份TVDI与土壤水分的相关系数分别提高了0.07和0.14。(3)与再分析土壤水分资料ERA5-Land的土壤水分数据相比,改进后的TVDI土壤水分监测结果精度更高,6,7月份TVDI与土壤水分的相关系数分别提高了0.1和0.44。结论综上所述,基于STIFM的TVDI可以提高土壤水分监测效果,在提高监测精度的同时,监测土壤水分数据较其他土壤水分监测方法具有更高的空间分辨率,为TVDI土壤水分监测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 土壤水分 TVDI 时空融合模型 时空融合 适用性
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融合模型下的焦炉炉门姿态识别方法研究
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作者 刘建楠 孙桓五 +1 位作者 樊耀耀 赵立禹 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期62-67,共6页
针对大型焦炉炉门关闭过程中对位故障时有发生,以及炉门对位精度要求高、设计局限大等导致挂门状态识别难的问题,提出了一种解析模型和KNN回归算法相融合的炉门动态姿态识别方法。建立了以取门机为动态参考的炉门姿态解析模型;为降低炉... 针对大型焦炉炉门关闭过程中对位故障时有发生,以及炉门对位精度要求高、设计局限大等导致挂门状态识别难的问题,提出了一种解析模型和KNN回归算法相融合的炉门动态姿态识别方法。建立了以取门机为动态参考的炉门姿态解析模型;为降低炉门振动等随机扰动引起的炉门姿态解算偏差,引入KNN回归算法,建立解析模型与KNN回归算法相融合的炉门姿态识别模型。模拟实验结果表明,融合模型在X轴和Z轴的角度预测值的均方根误差(RMSE)分别为0.022、0.017,平均绝对误差(MAE)分别为0.015、0.009,其姿态识别精度比解析模型姿态识别精度明显提高。现场实验结果表明,融合模型的炉门姿态识别结果与现场炉门对位情况一致,验证了该炉门识别方法的合理性和有效性,解决了炉门姿态定位在受到随机扰动的情况下炉门姿态的识别问题,为焦化厂炉门姿态识别系统的开发提供参考。 展开更多
关键词 焦炉炉门 姿态识别 融合模型 KNN回归算法
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基于SVR与混合Weibull分布融合模型的拖拉机可靠性评价方法研究
5
作者 张文贤 王蕾 +4 位作者 吴孟 陈光阔 尹涛 韩兴昌 李光辉 《农业装备与车辆工程》 2025年第4期1-6,共6页
提出了一种基于支持向量回归(SVR)与混合Weibull分布融合模型的拖拉机可靠性评价方法,旨在解决复杂工况下单一模型预测精度不足的问题。通过SVR模型的非线性拟合能力对故障数据进行精准预测,同时结合混合Weibull分布模型描述不同故障模... 提出了一种基于支持向量回归(SVR)与混合Weibull分布融合模型的拖拉机可靠性评价方法,旨在解决复杂工况下单一模型预测精度不足的问题。通过SVR模型的非线性拟合能力对故障数据进行精准预测,同时结合混合Weibull分布模型描述不同故障模式的统计特性,构建变权重融合模型。结果表明,变权重融合模型可实现可靠性预测值与实际观测值的高度吻合,在均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等指标上均优于单一模型。该方法有效提高了复杂工况下的可靠性评价精度,为拖拉机的设计优化与维护提供了科学依据。 展开更多
关键词 拖拉机 可靠性评价 支持向量回归 混合Weibull分布 融合模型
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基质辅助激光解吸-飞行时间质谱结合随机森林融合模型用于白术的产地溯源分析
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作者 王颖琦 赵汉卿 +1 位作者 方焕 王童 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1147-1153,共7页
该研究利用基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析技术结合两种改进的随机森林融合算法对白术进行产地溯源分析。首先通过MALDI-TOF MS获取了来自3个省份白术样本的质谱数据,每个样本的数据大小为1×234154。鉴于样本数... 该研究利用基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析技术结合两种改进的随机森林融合算法对白术进行产地溯源分析。首先通过MALDI-TOF MS获取了来自3个省份白术样本的质谱数据,每个样本的数据大小为1×234154。鉴于样本数据量庞大,故采用数据分箱策略进行初步简化(1×6600)。然后通过设定的累计方差贡献率阈值进行主成分分析,对数据进行降维。利用降维后的数据构建自适应增强极端随机森林模型(AERF)和自适应增强平衡随机森林模型(ABRF),最终通过模型融合策略获得AERF-ABRF模型对白术进行产地溯源。结果表明,所提出的基于降维数据构建的AERF-ABRF能够准确区分来自3个省份的白术样本,其对测试集和预测集的分类准确率均达到100%。同时,与单一判别模型相比,模型融合策略具有更高的分类准确率。 展开更多
关键词 随机森林 模型融合 白术 产地溯源 基质辅助激光解吸-飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)
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数据自适应融合模型在无人机飞行控制的应用
7
作者 付喆 赵进超 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期81-87,共7页
为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提... 为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提出了基于估计方差的统计模型噪声参数自适应调整规则,以适应动态运行条件。针对无人机复杂的飞行数据,利用稀疏GPR模型进行处理以满足无人机处理大量飞行数据的需求。在真实无人机建立的飞行控制系统仿真模型进行了实验验证,结果表明所提方法在无人机状态估计中的优越性。 展开更多
关键词 无人机 融合状态空间模型 无迹卡尔曼滤波器 自适应调整 飞行控制
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基于Stacking融合模型的PHEV复合储能系统实时能量分配策略 被引量:1
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作者 吴忠强 马博岩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期73-81,共9页
为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进... 为了解决插电式混合动力汽车单一电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计了电池和超级电容并联式复合储能系统。同时针对采用动态规划法优化负载电流分配时缺乏实时性的问题,利用不同驱动工况下动态规划优化的结果构成训练集进行训练,并综合GRU网络以及XGBoost算法,提出了一种Stacking集成学习框架下多模型融合的能量分配策略。仿真结果表明,与仅使用单一电池的储能系统相比,基于Stacking融合模型的实时能量分配系统在UDDS和US06两种循环工况下,电池峰值电流分别降低了48.7%和50.8%,有效削弱了电池的峰值电流,提升了电池的整体性能。 展开更多
关键词 电学计量 复合储能系统 插电式混合动力汽车 动态规划 XGBoost Stacking融合模型
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基于LightGBM-XGBoost融合模型的风电场中短期功率预测方法
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作者 陈硕 徐凯宏 余子恒 《农村电气化》 2025年第8期75-81,共7页
为提高风电场功率预测精度,解决传统方法对复杂时空特征及风机工况差异建模不足的问题,文章提出了一种基于分组策略的双模型融合预测方法。首先,采用随机森林算法对原始数据进行清洗,并基于场站周边气象站点及风机经纬度信息构建气象数... 为提高风电场功率预测精度,解决传统方法对复杂时空特征及风机工况差异建模不足的问题,文章提出了一种基于分组策略的双模型融合预测方法。首先,采用随机森林算法对原始数据进行清洗,并基于场站周边气象站点及风机经纬度信息构建气象数据空间模型;其次,引入多种时空特征以增强输入数据的表征能力;在此基础上,针对风机工况差异进行分组,分别采用LightGBM和XGBoost模型进行训练,并采用误差加权的方式进行模型融合。实验结果表明,所提方法相比传统单一模型预测精度显著提升,验证了其有效性和实用性。本研究通过多模态数据协同建模与分组融合机制,为高精度风电预测提供了可推广的技术路径。 展开更多
关键词 风电功率预测 空间插值 分组建模 LightGBM XGBoost 模型融合
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基于深度融合模型的气膜密封端面状态识别方法 被引量:3
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作者 刘伟 张书尧 +2 位作者 李双喜 马亚宾 梁坤海 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1198-1206,共9页
气膜密封装置是工业领域应用广泛的一种密封技术,其可靠的密封性能对于设备正常运行至关重要。气膜密封装置的动静密封环接触端面相对运动会产生摩擦,摩擦过程会产生复杂的声发射信号,这些信号往往隐含密封端面运行状况的重要信息。采... 气膜密封装置是工业领域应用广泛的一种密封技术,其可靠的密封性能对于设备正常运行至关重要。气膜密封装置的动静密封环接触端面相对运动会产生摩擦,摩擦过程会产生复杂的声发射信号,这些信号往往隐含密封端面运行状况的重要信息。采用传统的方法往往难以准确识别和分类这些微弱的特征信号,因此需要开发更高精度的故障诊断方法。针对机械密封动、静环端面摩擦状态难以识别这一问题,以气膜密封装置为研究对象,提出了一种基于深度融合模型的气膜密封端面状态识别方法。首先,采用声发射传感器及采集设备,对密封端面的声发射信号进行了采集;其次,利用小波包变换方法对采集到的信号进行了滤波处理,并提取了时域和频域的微弱特征;然后,将深度随机森林(DRF)作为分类层融入卷积神经网络(CNN)形成了融合模型,对预先处理过的密封装置运行状态的特征信息进行了识别和分类;最后,根据实验的泄漏量,使用混淆矩阵和受试者工作曲线分析了两种模型的特征提取能力。研究结果表明:CNN-DRF融合模型对于密封端面声发射信号的两种特征识别精度分别为96%和98%,与传统的CNN模型相比,其可以充分提取信号特征信息,具有更出色的故障诊断能力。 展开更多
关键词 气膜密封技术 机械密封 声发射信号 小波包变换方法 融合模型 深度随机森林 卷积神经网络 特征提取 特征识别精度
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基于知识图谱的家政服务课程推荐融合模型 被引量:1
11
作者 邹莼玲 朱郑州 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期47-54,共8页
针对家政服务从业人员对家政服务课程在线学习需求的增加,而现有的家政服务课程在线学习网站存在资源较少、课程不够系统化和不具有课程推荐功能等状况,使得家政服务相关从业人员的在线学习门槛变高。通过分析现有的家政服务课程在线学... 针对家政服务从业人员对家政服务课程在线学习需求的增加,而现有的家政服务课程在线学习网站存在资源较少、课程不够系统化和不具有课程推荐功能等状况,使得家政服务相关从业人员的在线学习门槛变高。通过分析现有的家政服务课程在线学习网站,提出构建家政服务课程知识图谱,并将家政服务课程知识图谱与推荐算法进行融合,设计了一种融合深度学习技术的规则与水波偏好传播相结合的R-RippleNet家政服务课程推荐模型。R-RippleNet模型的使用对象包括老学员和新学员,老学员部分是基于水波偏好传播模型进行课程推荐,新学员部分则基于规则模型进行课程推荐。实验结果表明,老学员使用R-RippleNet模型的AUC值为95%,ACC值为89%,F1值为89%,新学员使用R-RippleNet模型的总体精确率均值为77%,NDCG均值为93%。 展开更多
关键词 融合模型 知识图谱 家政服务 课程推荐 图数据库
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基于数据融合模型的产品意象造型评价方法研究 被引量:1
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作者 张新新 邸宸龙 +2 位作者 白仲航 李玥颖 张佳华 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第20期226-234,共9页
目的为解决在产品意象评价中由于蝴蝶效应的存在而导致评价结果出现偏差、案例库选取不准确等问题,提出了一种基于数据融合模型的产品意象造型评价方法。方法首先确定研究样本和感性意象,基于语义差异法设置调查问卷,进行了产品感性意... 目的为解决在产品意象评价中由于蝴蝶效应的存在而导致评价结果出现偏差、案例库选取不准确等问题,提出了一种基于数据融合模型的产品意象造型评价方法。方法首先确定研究样本和感性意象,基于语义差异法设置调查问卷,进行了产品感性意象调查,挖掘用户的感性需求;其次通过模拟退火算法优选改进支持度函数参数,构建用户感性需求数据融合模型;然后以用户感性需求数据平均值和数据融合值作为输入进行对比,展开产品意象造型评价,指导最优方案的选取;最后以鼠标为例对所提方法进行实例验证。结论基于数据融合模型的产品意象造型评价方法相较于传统平均值数据分析更为准确和客观,可有效把握用户的情感需求,减少产品意象造型评价的误差,指导产品典型案例库的选取。 展开更多
关键词 产品意象造型 数据融合模型 用户情感需求 支持度函数 蝴蝶效应
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基于大数据与融合模型的钻井智能辅助决策系统 被引量:4
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作者 王建龙 王越支 +3 位作者 邱卫红 于琛 张菲菲 王学迎 《石油钻探技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期105-116,共12页
为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统。通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传... 为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统。通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传输、自然语言提取和数据融合技术,实现了多源异构数据获取、融合和管理;综合考虑钻井过程中水力学和管柱力学的耦合影响,设计了模型融合机制,建立了随钻数字井筒系统。在此基础上,结合预测参数与实测参数的偏差变化趋势,建立了风险异常监测算法,将针对井下故障和复杂情况的处理措施与预警机制相结合,实现了风险预警与辅助决策。该系统在页岩油气水平井、深井等不同类型探井中应用50余口井,预警结果与现场符合率达91.5%,验证了其可行性及实用性。钻井智能辅助决策系统能够进行钻井参数优化和钻井风险监测,为高效安全钻井提供了技术保障。 展开更多
关键词 大数据 融合模型 智能决策 辅助决策 风险预警 智能钻井
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基于XGBoost与LR融合模型的信用卡欺诈检测
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作者 张海洋 陈玉明 +1 位作者 曾念峰 卢俊文 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第3期195-200,共6页
随着银行卡业务的不断发展,各种各样的信用卡欺诈方式已经给金融机构带来严重的威胁,使得信用卡欺诈检测成为一个十分紧迫的任务。为解决此问题,提出一种XGBoost与LR融合模型。该模型首先运用XGBoost算法自动进行特征组合和离散化,然后... 随着银行卡业务的不断发展,各种各样的信用卡欺诈方式已经给金融机构带来严重的威胁,使得信用卡欺诈检测成为一个十分紧迫的任务。为解决此问题,提出一种XGBoost与LR融合模型。该模型首先运用XGBoost算法自动进行特征组合和离散化,然后将新构造的特征向量运用在逻辑回归LR模型上,通过XGBoost与LR融合模型进行分类预测。实验结果表明,与经典传统算法相比,提出的XGBoost与LR融合模型具有更好的欺诈检测性能,提高了信用卡欺诈检测的准确率。 展开更多
关键词 XGBoost 欺诈检测 逻辑回归 融合模型 信用卡
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面向工业缝纫机噪声品质评估的双耳融合模型
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作者 许则鹏 刘祖斌 +2 位作者 舒勤业 林静 邱丽 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期511-519,共9页
为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声... 为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声压级、A计权声压级、响度、尖锐度、抖动度、粗糙度和音调度作为声品质客观参数,采用基于排序法的参考等级评分法进行主观评价试验,通过蒙特卡洛仿真和多元线性回归建立工业缝纫机噪声品质评估的左右耳独立预测模型和双耳融合预测模型。结果表明:利用蒙特卡洛仿真得到的模型具有最大的统计概率,与单次随机划分数据集进行模型搭建相比,该方法得到的模型具有更小的随机性和更大的泛化性;左右耳独立模型的测试准确率分别为93.56%和92.56%,而双耳融合模型为94.53%,说明双耳融合模型的预测结果与人的主观评价结果更匹配。 展开更多
关键词 工业缝纫机 声品质 蒙特卡洛仿真 多元线性回归 双耳融合模型
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基于灵活的时空融合模型的植被覆盖度与植被指数关系 被引量:9
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作者 王杰 李卫朋 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期264-272,共9页
时空数据融合模型被广泛地应用于获取高时间、高空间分辨率的植被指数与植被覆盖度,但是其反演的精度常常受输入的低空间分辨率影像(如MODIS影像)的影响。本研究基于灵活的时空数据融合方法(FSDAF),深入分析了赛里木湖流域与石河子地区... 时空数据融合模型被广泛地应用于获取高时间、高空间分辨率的植被指数与植被覆盖度,但是其反演的精度常常受输入的低空间分辨率影像(如MODIS影像)的影响。本研究基于灵活的时空数据融合方法(FSDAF),深入分析了赛里木湖流域与石河子地区两种不同情景的MODIS影像组合对FSDAF模型植被覆盖度提取精度的影响,并研究了6种植被指数与植被覆盖度的线性与非线性关系。研究结果表明,FSDAF模拟影像的植被覆盖度精度取决于2个时期MODIS影像的变化率,影像变化小时取得的精度明显好于影像差异大的情况。而采用植被指数对植被覆盖度模拟时,NDVI与OSAVI的线性拟合效果较好,可以获取较理想的结果。试验表明,采用时空模型用于研究区植被覆盖反演能取得较好的效果,具有一定的应用推广价值。 展开更多
关键词 时空融合模型 灵活的时空融合模型 植被覆盖度 植被指数 LANDSAT TM MODIS 线性与非线性拟合
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一种面向丁羟推进剂燃速预测的机器学习融合模型 被引量:1
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作者 孙娜 林可仁 +3 位作者 沈坚 王心怡 许志钦 张斌 《固体火箭技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期738-744,共7页
建立了以端羟基聚丁二烯(HTPB)推进剂原材料参数和组分含量为输入变量、燃速值为输出的机器学习预测模型。首先,通过经验性单因素规律对包括随机森林回归、支持向量回归、高斯过程回归、核岭回归和径向基函数模型等进行了初筛;然后,以... 建立了以端羟基聚丁二烯(HTPB)推进剂原材料参数和组分含量为输入变量、燃速值为输出的机器学习预测模型。首先,通过经验性单因素规律对包括随机森林回归、支持向量回归、高斯过程回归、核岭回归和径向基函数模型等进行了初筛;然后,以最大绝对误差(AE_(max))、最大相对误差(RE_(max))、均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)作为模型的性能评价指标,对不同模型的预测性能进行对比,筛选出最大相对误差RE_(max)<5%的模型,对通过筛选的模型进行融合获得最终的燃速预测模型,并将融合模型与单一模型的预测性能进行对比;最后,利用样本集外的10组数据对融合模型的预测精度进行了验证。结果表明,融合模型的RE_(max)和RMSE小于任何单一模型,其中AE_(max)=0.68、RE_(max)=3.97%、RMSE=0.3214、MAE=0.253,可实现对此类HTPB推进剂燃速的高精度、高效率预测。 展开更多
关键词 HTPB推进剂 燃速预测 机器学习 模型融合
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基于BP神经网络的车辆定位融合模型 被引量:9
18
作者 胡郁葱 徐建闽 +1 位作者 吴一民 钟慧玲 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期46-49,共4页
针对常规的GPS定位方法在大城市中容易丢失信号的问题 ,提出采用GPS与基于移动通信网络的定位技术 (MPS)相结合的思路 ,利用反向传播 (BP)神经网络构造GPS与MPS定位信息的融合模型 ,并采用动量法和学习率自适应调整的策略来解决BP算法... 针对常规的GPS定位方法在大城市中容易丢失信号的问题 ,提出采用GPS与基于移动通信网络的定位技术 (MPS)相结合的思路 ,利用反向传播 (BP)神经网络构造GPS与MPS定位信息的融合模型 ,并采用动量法和学习率自适应调整的策略来解决BP算法收敛速度慢和局部极小点的问题 .用 1 2 6条调查数据对神经网络进行训练的结果表明 ,该模型结果在定位的方向和趋势上基本与GPS定位结果一致 ,且不依赖于原有模型 。 展开更多
关键词 智能交通系统 车辆定位 神经网络 融合模型
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微电网CPS物理端融合模型设计 被引量:14
19
作者 刘汉宇 邱赟 牟龙华 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期27-32,共6页
基于微电网信息物理融合系统(CPS)的架构体系,分析了微电网CPS的信息资源环境特征,提出了针对微电网CPS中电气物理设备端节点的融合模型,其本质为一种依附于电气物理设备工作状态的微电网CPS云端计算融合模型;模型充分挖掘物理设备终端... 基于微电网信息物理融合系统(CPS)的架构体系,分析了微电网CPS的信息资源环境特征,提出了针对微电网CPS中电气物理设备端节点的融合模型,其本质为一种依附于电气物理设备工作状态的微电网CPS云端计算融合模型;模型充分挖掘物理设备终端节点所被赋予的信息资源,各层次的任务有序地分配到核心服务器节点、集群服务器节点和物理设备端节点上,以达到所有信息资源高效利用的目的;为了满足能够在微电网"即插即用"控制策略下灵活调度和管理大量物理设备端节点的信息资源,提出一种新颖的环形协同管理机制,该机制能够有效地增加物理设备端节点的工作稳定性,减轻上层节点的计算负担;最后给出了具有参考意义的基于融合模型的设计方案。 展开更多
关键词 微电网 信息物理融合系统 代理 融合模型 电气设备 物理端 模型
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基于情境的信息融合模型研究 被引量:8
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作者 曹高辉 徐元 +1 位作者 梁梦丽 胡守敏 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第6期537-546,共10页
本文界定了基于情境的信息融合的内涵,探索基于情境的信息融合的处理过程,构建一种具有普适性的基于情境的信息融合模型。该模型汇集与用户决策相关的多源情境信息,进行基于情境数据的情境建模,利用黑板结构智能调度情境知识和先验模型... 本文界定了基于情境的信息融合的内涵,探索基于情境的信息融合的处理过程,构建一种具有普适性的基于情境的信息融合模型。该模型汇集与用户决策相关的多源情境信息,进行基于情境数据的情境建模,利用黑板结构智能调度情境知识和先验模型,寻求最优融合策略完成多层次、多维度的信息融合决策处理,以期完成复杂问题的决策求解。 展开更多
关键词 情境 信息融合 信息融合模型 黑板结构
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