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基于马氏距离的重采样方法在流量识别中的应用 被引量:1
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作者 时鸿涛 李洪平 刘竞 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期136-141,共6页
针对网络流量识别中的多分类数据分布不均衡的问题,本文提出了一种基于马氏距离的重采样方法。首先,将网络流量数据进行零均值化处理并转换至主成分空间;再根据少数类样本数据到集合中心点之间的马氏距离对其进行新样本的生成;之后将新... 针对网络流量识别中的多分类数据分布不均衡的问题,本文提出了一种基于马氏距离的重采样方法。首先,将网络流量数据进行零均值化处理并转换至主成分空间;再根据少数类样本数据到集合中心点之间的马氏距离对其进行新样本的生成;之后将新生成的样本数据转换至原始空间并进行逆零均值化处理;最后返回所有新生成的样本数据。使用剑桥大学公共网络流量数据进行流量分类实验,实验结果表明该方法能够有效提升少数类的识别准确率,并且比现有的重采样方法和成本敏感方法能够获得更好的分类效果。 展开更多
关键词 马氏距离 主成分分析 流量识别 多分类不均衡 重采样方法
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便携式拉曼光谱仪结合CGAN-Multi-CNN模型的矿物精确识别方法研究
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作者 向艳芳 石红 +1 位作者 张家臣 蔡耀仪 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1075-1085,共11页
野外环境下天然未知矿物的快速识别受限于不同光谱设备分辨率差异、样本量不足导致的模型泛化能力弱以及高维复杂光谱特征的提取能力有限这三个难题。为了解决上述难题,该文设计并实现了一种多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的拉曼... 野外环境下天然未知矿物的快速识别受限于不同光谱设备分辨率差异、样本量不足导致的模型泛化能力弱以及高维复杂光谱特征的提取能力有限这三个难题。为了解决上述难题,该文设计并实现了一种多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的拉曼光谱分类模型,并联立便携式拉曼光谱仪实现了野外未知矿物的快速识别。首先,三次样条曲线拟合算法被用于实现不同设备所采集光谱的维数匹配,从而消除不同光谱设备之间采样分辨率的差异。其次,全球矿物光谱库包含1648类矿物的5668个光谱样本被送入生成对抗网络进行训练并产生15000个扩增样本,从而缓解了数据稀缺性对模型分类性能的制约。此外,一种新的多尺度深度卷积网络被用于同步提取拉曼光谱的宽峰与窄峰特征,从而增强复杂光谱的表征能力。实验中将所提出的模型与k-近邻(k-NN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等几类经典机器学习模型对未知矿物的识别性能进行对比。结果表明,所提出的多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的分类模型对未知矿物拉曼光谱的判别准确率远超其他传统机器学习模型,其top-1和top-3的准确率值分别为93.26%和98.94%。使用所提出的模型结合便携式拉曼光谱系统对50类未知天然矿石样本进行了识别,其准确率达到100%,单个样本的识别时间仅为1~2 min,体现了该方法快速、精确和无需取样制样的优势。 展开更多
关键词 拉曼光谱 矿物识别 重采样方法 多尺度卷积网络 条件生成对抗网络(CGAN)样本生成
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基于正则化粒子滤波的磁梯度张量跟踪方法 被引量:3
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作者 张光 张英堂 +1 位作者 任国全 孙晖 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期50-52,58,共4页
针对磁梯度张量直接反演跟踪方法对噪声十分敏感的问题,提出了基于正则化粒子滤波(RPF)的磁梯度张量跟踪方法。该方法建立了包括目标位置、速度和磁矩等状态变量的状态方程,给出了表征状态向量与磁梯度张量、磁场三分量测量值关系的量... 针对磁梯度张量直接反演跟踪方法对噪声十分敏感的问题,提出了基于正则化粒子滤波(RPF)的磁梯度张量跟踪方法。该方法建立了包括目标位置、速度和磁矩等状态变量的状态方程,给出了表征状态向量与磁梯度张量、磁场三分量测量值关系的量测方程,加入了重采样等克服粒子退化现象的方法,并通过RPF方法克服粒子衰竭问题。通过仿真实验证明了RPF跟踪方法的精度远远高于直接反演跟踪方法,具有更强的抗噪声干扰能力,可以有效完成磁梯度张量跟踪。 展开更多
关键词 正则化粒子滤波 跟踪方法 磁梯度张量 重采样方法
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开采沉陷预计数据自动嵌入矿区DEM的方法研究 被引量:5
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作者 韩奎峰 《金属矿山》 CAS 北大核心 2009年第6期104-106,144,共4页
首先分析了几种开采沉陷预计数据(下沉,倾斜,曲率,水平移动和水平变形)的特点,介绍了上述几种数据的表达方式,根据数据特点提出了沉陷预计结果数据的预处理方法。通过研究提出了将预计结果数据嵌入矿区DEM的方法——双线性重采样插值法... 首先分析了几种开采沉陷预计数据(下沉,倾斜,曲率,水平移动和水平变形)的特点,介绍了上述几种数据的表达方式,根据数据特点提出了沉陷预计结果数据的预处理方法。通过研究提出了将预计结果数据嵌入矿区DEM的方法——双线性重采样插值法,经实例验证该方法达到了预期目标,为矿区的DEM更新做出了贡献。 展开更多
关键词 概率积分法 开采沉陷预计数据 双线性采样插值方法 DEM
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基于混合多阶集成模型的非平衡热轧带钢凸度智能诊断 被引量:3
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作者 丁成砚 孙杰 +2 位作者 李霄剑 彭文 张殿华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期762-782,共21页
为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回... 为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回归方法倾向于从多数类样本学习信息,而忽略了少数类的缺陷凸度。为了解决这一问题,本文提出了一个混合多阶集成模型(HMSEN)分类带钢凸度。首先,提出了一个新的采样方法,该方法结合了自适应采样(ADASYN)和重复编辑近邻样本(RENN)以强化对缺陷凸度的关注。随后,基于增加的数据,建立了一个多阶集成模型以提升分类精度。同时,通过分析不同基分类器的组合确定了最佳性能的混合多阶集成模型。实验结果表明,相比于其它采样方法,本文提出的采样方法更适合凸度数据集。此外,混合多阶集成模型的性能要优于现有回归方法和机理模型。因此,对于非平衡热轧带钢凸度智能诊断,本文提出的混合多阶集成模型是一种有效且鲁棒的方法。 展开更多
关键词 热轧带钢凸度诊断 非平衡多类别分类 多阶集成建模 数据重采样方法 智能制造 信息物理系统
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基于粒子滤波的烧结断面图像火焰区域跟踪 被引量:2
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作者 王福斌 何江红 武晨 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第12期94-101,共8页
在铁矿石烧结过程中,烧结机尾断面图像中的火焰区域蕴含着大量烧结特征信息。为有效识别烧结断面火焰核心区域,提出了改进的粒子滤波算法对烧结断面图像进行火焰区域跟踪。在经典粒子滤波算法中引入RGB颜色空间生成带权粒子。同时,烧结... 在铁矿石烧结过程中,烧结机尾断面图像中的火焰区域蕴含着大量烧结特征信息。为有效识别烧结断面火焰核心区域,提出了改进的粒子滤波算法对烧结断面图像进行火焰区域跟踪。在经典粒子滤波算法中引入RGB颜色空间生成带权粒子。同时,烧结过程中火焰区域可能合并、分裂及脱落,对粒子滤波算法中重采样方法进行权值优化、粒子舍弃与重采样策略优化,避免由粒子退化现象与样本贫乏问题引起跟踪失败。结果表明,改进的粒子滤波算法能够对烧结断面图像火焰区域进行有效、快速地跟踪。 展开更多
关键词 粒子滤波 火焰区域跟踪 RGB颜色空间 重采样方法 烧结图像
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