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进化网络模型:无先验知识的自适应自监督持续学习 被引量:1
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作者 刘壮 宋祥瑞 +2 位作者 赵斯桓 施雅 杨登封 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3256-3266,共11页
无监督持续学习(UCL)是指能够随着时间的推移而学习,同时在没有监督的情况下记住以前的模式。虽然在这个方向上取得了很大进展,但现有工作通常假设对于即将到来的数据有强大的先验知识(例如,知道类别边界),而在复杂和不可预测的开放环... 无监督持续学习(UCL)是指能够随着时间的推移而学习,同时在没有监督的情况下记住以前的模式。虽然在这个方向上取得了很大进展,但现有工作通常假设对于即将到来的数据有强大的先验知识(例如,知道类别边界),而在复杂和不可预测的开放环境中可能无法获得这些知识。受到现实场景的启发,该文提出一个更实际的问题设置,称为无先验知识的在线自监督持续学习。所提设置具有挑战性,因为数据是非独立同分布的,且缺乏外部监督、没有先验知识。为了解决这些挑战,该文提出一种进化网络模型(英文名EvolveNet),它是一种无先验知识的自适应自监督持续学习方法,能够纯粹地从数据连续体中提取和记忆表示。EvolveNet围绕3个主要组件设计:对抗伪监督学习损失、自监督遗忘损失和在线记忆更新,以进行均匀子集选择。这3个组件的设计旨在协同工作,以最大化学习性能。该文在5个公开数据集上对EvolveNet进行了全面实验。结果显示,在所有设置中,EvolveNet优于现有算法,在CIFAR-10,CIFAR-100和TinyImageNet数据集上的准确率显著提高,同时在针对增量学习的多模态数据集Core-50和iLab-20M上也表现最佳。该文还进行了跨数据集的泛化实验,结果显示Evolve-Net在泛化方面更加稳健。最后,在Github上开源了EvolveNet模型和核心代码,促进了无监督持续学习的进展,并为研究社区提供了有用的工具和平台。 展开更多
关键词 无监督持续学习 自适应自监督 泛化能力 增量学习 进化网络模型
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灰色-进化神经网络模型在深埋隧道围岩变形预测中的应用 被引量:24
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作者 吴益平 李亚伟 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S01期263-266,共4页
由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神... 由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神经网络模型对趋势项和随机项进行预测,既结合GM(1,1)模型较好预测序列增长趋势的特点,又结合神经网络利用自适应实现网络总体误差最小的特点,进而解决了单一利用GM(1,1)模型时预测值的随机偏离量较大的问题,保证了预测的精度。将该模型应用于基于实测位移资料的堡镇隧道围岩水平收敛位移短期预测,较好地揭示了隧道围岩收敛位移演化的规律,为合理选取二次衬砌时机提供了参考。 展开更多
关键词 深埋隧道 围岩变形预测 灰色-进化神经网络模型
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舰艇作战系统网络的一种分析方法 被引量:8
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作者 吴晓锋 李旭涌 陈晔 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期880-884,共5页
提供一种优化分析和评估舰艇作战系统网络的新方法。通过对舰艇作战系统网络在作战过程中的运行特征分析,发现该网络属于一类进化网络。应用复杂网络理论,建立了适用于该网络的进化网络模型,进而引入了度量该网络复杂性的参数——平均... 提供一种优化分析和评估舰艇作战系统网络的新方法。通过对舰艇作战系统网络在作战过程中的运行特征分析,发现该网络属于一类进化网络。应用复杂网络理论,建立了适用于该网络的进化网络模型,进而引入了度量该网络复杂性的参数——平均路径长度和平均集束系数,并建立了相应的数学模型。借助这些模型,仿真计算了网络复杂性参数随作战进程的变化情况,分析了它们对网络工作时效性和鲁棒性的影响。 展开更多
关键词 计算机系统结构 复杂网络 舰艇作战系统 进化网络模型
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基于EPNET模型和多期预测的时间序列预测
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作者 汤九斌 孙明明 +1 位作者 陆建峰 杨静宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第4期54-57,共4页
文中主要研究了基于EPNET(EvolutionaryProgrammingNet)的时间序列预测问题。EPNET是一种进化人工神经网络模型,它能够同时优化网络权值和网络结构。该模型没有采用遗传算法中的交叉算子,而是采用了五个变异算子来获得比较理想的进化效... 文中主要研究了基于EPNET(EvolutionaryProgrammingNet)的时间序列预测问题。EPNET是一种进化人工神经网络模型,它能够同时优化网络权值和网络结构。该模型没有采用遗传算法中的交叉算子,而是采用了五个变异算子来获得比较理想的进化效果。在此基础上,提出了基于该模型的时间序列预测算法,介绍了该算法实现时的有关问题。 展开更多
关键词 EPNET 时间序列预测 多期预测 进化人工神经网络模型
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基于DE-BP模型隧道围岩的动态分级 被引量:9
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作者 张峰瑞 姜谙男 +2 位作者 赵亮 陈维 郭阔 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第1期105-112,共8页
针对隧道施工期间的围岩分级问题,根据地质超前预报获得围岩分级指标,提出了基于DE-BP模型的隧道围岩分级方法,并结合VTK技术、三维地质建模方法及数据库技术编写隧道围岩分级软件,将此方法应用于板石隧道的围岩分级中,进行围岩等级可... 针对隧道施工期间的围岩分级问题,根据地质超前预报获得围岩分级指标,提出了基于DE-BP模型的隧道围岩分级方法,并结合VTK技术、三维地质建模方法及数据库技术编写隧道围岩分级软件,将此方法应用于板石隧道的围岩分级中,进行围岩等级可视化显示与施工方案的调整.结果表明:DE-BP模型的均方差明显小于BP神经网络,分级精度显著提高;DE-BP模型围岩分级结果与勘查设计等级基本相同,验证了该模型的合理性,更加适用于隧道围岩动态分级. 展开更多
关键词 隧道 围岩分级 地质超前预报 回弹强度 差异进化-BP神经网络模型 可视化 工程应用 方案调整
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软件风险评估量化分析研究 被引量:5
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作者 闫秋粉 南振岐 +1 位作者 姚尔果 薛小虎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第4期1581-1585,共5页
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络... 为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值。将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型。对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性。 展开更多
关键词 软件风险定量评估 风险评估指标体系 模糊理论 进化神经网络模型 BP神经网络 粒子群算法
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An analytical method to calculate station evacuation capacity 被引量:2
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作者 许心越 刘军 +1 位作者 李海鹰 周艳芳 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第10期4043-4050,共8页
The major objective of this work was to calculate evacuation capacity and solve the optimal routing problem in a given station topology from a network optimization perspective where station facilities were modelled as... The major objective of this work was to calculate evacuation capacity and solve the optimal routing problem in a given station topology from a network optimization perspective where station facilities were modelled as open finite queueing networks with a multi-objective set of performance measures. The optimal routing problem was determined so that the number of evacuation passengers was maximized while the service level was higher than a certain criterion. An analytical technique for modelling open finite queueing networks, called the iteration generalized expansion method(IGEM), was utilized to calculate the desired outputs. A differential evolution algorithm was presented for determining the optimal routes. As demonstrated, the design methodology which combines the optimization and analytical queueing network models provides a very effective procedure for simultaneously determining the service level and the maximum number of evacuation passengers in the best evacuation routes. 展开更多
关键词 evacuation capacity subway station service level optimal routing queuing network genetic algorithms
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