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一种增量式贝叶斯算法及篦冷机故障诊断
被引量：
4
1
作者
刘兆伦
张春兰
+2 位作者
武尤
王海羽
刘彬
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1163-1171,共9页
针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA)。检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函数,得到结构中需要修正的节点集,在其马尔可夫范围内利用爬山...
针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA)。检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函数,得到结构中需要修正的节点集,在其马尔可夫范围内利用爬山算子修改得到候选结构,利用改进的评分函数选择评分最大的结构作为最优结构。无论结构是否更新,都将原参数作为先验参数,利用EM算法更新参数。将该算法与批量爬山(HC)算法、增量爬山(IHC)算法、增量遗传算法(IGA)对比,ILA算法可以对网络进行增量维护,一定程度上节省了空间和时间。利用该算法建立篦冷机工艺参数的故障诊断模型,该模型能较为准确地实现对二次风温的故障诊断。
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关键词
贝叶斯增量学习
结构
学习
篦冷机
水泥熟料换热
二次风温
故障诊断
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职称材料
基于权值筛选策略的增量学习方法
被引量：
1
2
作者
莫建文
朱彦桥
+1 位作者
欧阳宁
林乐平
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2221-2227,共7页
为提高现有增量学习模型在容量固定环境下学习的持久性,提出一种基于权值选择策略的增量学习方法。根据贝叶斯神经网络携带的不确定性动态地调整权值的学习率,以此优化一个能同时记忆新旧知识的模型;为使模型的学习与记忆更有弹性,在此...
为提高现有增量学习模型在容量固定环境下学习的持久性,提出一种基于权值选择策略的增量学习方法。根据贝叶斯神经网络携带的不确定性动态地调整权值的学习率,以此优化一个能同时记忆新旧知识的模型;为使模型的学习与记忆更有弹性,在此基础上提出一种权值选择策略,该策略可以令模型主动选择性地释放部分网络资源,在不严重损害旧任务性能的前提下促进后续任务的学习。实验结果表明,在模型容量固定的环境下,权值选择策略的引入可以更有效地发掘模型的持续学习能力。
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关键词
灾难性遗忘
贝叶斯增量学习
不确定性
学习
率
权值选择策略
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职称材料
题名
一种增量式贝叶斯算法及篦冷机故障诊断
被引量：
4
1
作者
刘兆伦
张春兰
武尤
王海羽
刘彬
机构
燕山大学河北省特种光纤与光纤传感实验室
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1163-1171,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51641609)
文摘
针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA)。检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函数,得到结构中需要修正的节点集,在其马尔可夫范围内利用爬山算子修改得到候选结构,利用改进的评分函数选择评分最大的结构作为最优结构。无论结构是否更新,都将原参数作为先验参数,利用EM算法更新参数。将该算法与批量爬山(HC)算法、增量爬山(IHC)算法、增量遗传算法(IGA)对比,ILA算法可以对网络进行增量维护,一定程度上节省了空间和时间。利用该算法建立篦冷机工艺参数的故障诊断模型,该模型能较为准确地实现对二次风温的故障诊断。
关键词
贝叶斯增量学习
结构
学习
篦冷机
水泥熟料换热
二次风温
故障诊断
Keywords
Bayesian incremental learning
structure learning
grate cooler
clinker heat transfer
secondary air temperature
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于权值筛选策略的增量学习方法
被引量：
1
2
作者
莫建文
朱彦桥
欧阳宁
林乐平
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2221-2227,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62001133、61661017、61967005、61362021)
广西科技基地和人才专项基金项目(桂科AD19110060)
+3 种基金
广西自然科学基金项目(2017GXNSFBA198212)
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室基金项目(GXKL06200114)
认知无线电教育部重点实验室基金项目(CRKL150103)
桂林电子科技大学研究生创新基金项目(2019YCXS020)。
文摘
为提高现有增量学习模型在容量固定环境下学习的持久性,提出一种基于权值选择策略的增量学习方法。根据贝叶斯神经网络携带的不确定性动态地调整权值的学习率,以此优化一个能同时记忆新旧知识的模型;为使模型的学习与记忆更有弹性,在此基础上提出一种权值选择策略,该策略可以令模型主动选择性地释放部分网络资源,在不严重损害旧任务性能的前提下促进后续任务的学习。实验结果表明,在模型容量固定的环境下,权值选择策略的引入可以更有效地发掘模型的持续学习能力。
关键词
灾难性遗忘
贝叶斯增量学习
不确定性
学习
率
权值选择策略
Keywords
catastrophic forgetting
Bayesian incremental learning
uncertainty
learning rate
weight selection strategy
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种增量式贝叶斯算法及篦冷机故障诊断
刘兆伦
张春兰
武尤
王海羽
刘彬
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于权值筛选策略的增量学习方法
莫建文
朱彦桥
欧阳宁
林乐平
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
1
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职称材料
已选择
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