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机器学习AdaBoost.M2算法在砂砾岩流体识别中的应用 被引量:8
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作者 陈钢花 梁莎莎 +3 位作者 王军 祗淑华 诸葛月英 刘有基 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1357-1362,I0013,共7页
由于砾石成分复杂、孔隙结构多样、非均质性强,流体对测井响应的影响远小于岩石骨架,导致常规测井技术识别砂砾岩中的流体比较困难。为此,提出将机器学习AdaBoost.M2算法运用于砂砾岩流体识别中。应用该算法,结合试油、试采资料,将K类... 由于砾石成分复杂、孔隙结构多样、非均质性强,流体对测井响应的影响远小于岩石骨架,导致常规测井技术识别砂砾岩中的流体比较困难。为此,提出将机器学习AdaBoost.M2算法运用于砂砾岩流体识别中。应用该算法,结合试油、试采资料,将K类多流体类型拆解为K-1个二分类问题,通过多轮迭代得到样本分布,然后调用决策树算法作为弱学习算法自动得到分类器h_t进行判别。将该方法应用于A研究区砂砾岩流体识别中,样本回判准确率为95%,测试准确率达91.5%,证明了该方法的适用性,为常规测井识别砂砾岩流体性质提供了新的方法,对油气开采具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 机器学习 adaboost.m2算法 砂砾岩 流体识别
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基于改进AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法 被引量:2
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作者 王沛 刘春辉 张多纳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2089-2098,共10页
针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训... 针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变,并使算法更迅速地关注到难分类样本,提高了弱分类器综合性能,降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题,提出随机特征裁剪方法,使算法避免过度关注异常特征,降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响,提升了算法的泛化能力,并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题,选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明:相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络(CLDNN)算法,改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%,相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法,测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。 展开更多
关键词 adaboost.m2算法 深度学习 调制分类 样本权重 过拟合
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基于AdaBoost.M2和神经模糊系统的植物识别算法 被引量:3
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作者 雷建椿 何金国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期960-964,共5页
为提高传统神经模糊系统(NFS)在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力,提出了Ada Boost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合,然后将新NFS与Ada Boost.M2结合得到Ada Boost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明:... 为提高传统神经模糊系统(NFS)在植物识别领域对于相似植物样本的识别能力,提出了Ada Boost.M2-NFS算法。该算法首先对传统NFS进行改进以便融合,然后将新NFS与Ada Boost.M2结合得到Ada Boost.M2-NFS新模型。在Iris数据集上实验结果表明:新模型与单个NFS相比,识别率增加了3.33个百分点;与线性支持向量机(SVM)相比,识别率增加了1.11个百分点;与Softmax相比,识别率增加了3.33个百分点。根据敏感性和特异性分析可知,所提模型对于线性不可分数据分类效果比对线性可分数据分类效果好;同时,由于Ada Boost.M2的改进,使得所提算法在植物识别领域具备快速成型和高泛化能力。 展开更多
关键词 adaboost.m2 神经模糊系统 植物识别 支持向量机
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基于改进核极限学习机和集成算法的脱硫出口SO_(2)浓度预测
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作者 闫浩思 赵文杰 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期108-117,共10页
脱硫出口SO_(2)浓度的准确预测对实现脱硫系统经济运行具有重要意义,针对脱硫出口SO_(2)浓度影响因素众多,难以准确预测这一问题,提出了基于龙格库塔优化的核极限学习机(KELM)和改进AdaBoost集成算法相结合的预测模型。首先采用核极限... 脱硫出口SO_(2)浓度的准确预测对实现脱硫系统经济运行具有重要意义,针对脱硫出口SO_(2)浓度影响因素众多,难以准确预测这一问题,提出了基于龙格库塔优化的核极限学习机(KELM)和改进AdaBoost集成算法相结合的预测模型。首先采用核极限学习机作为弱预测器,利用AdaBoost集成算法组合构建强预测器,通过调整脱硫系统不同工况下运行数据权重,建立了一种基于AdaBoost集成算法的出口SO_(2)浓度预测模型。为进一步提升模型学习性能和预测精度,通过引入惩罚系数和先验知识参数改进AdaBoost算法的损失函数,运用龙格库塔算法对KELM的正则系数C和核参数S进行寻优,克服初始参数设置对模型稳定性和预测精度的影响。最后利用电厂运行数据进行仿真实验,结果表明,所建立的出口SO_(2)浓度集成模型预测性能优越、准确度高,能够为脱硫系统优化控制提供技术支持。 展开更多
关键词 核极限学习机 AdaBoost集成学习 龙格库塔算法 脱硫出口SO_(2)浓度 预测模型
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基于域GF(2^m)上的椭圆曲线中标量乘的快速算法 被引量:3
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作者 张宁 牛志华 肖国镇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第1期64-65,共2页
标量乘法的快速运算是椭圆曲线密码学中研究的一个焦点。本文讨论基于域GF(2^m)的非超奇异椭圆曲线上2P+Q运算,给出了在域GF(2^m)中的椭圆曲线点此类运算的一个完整的改进算法,并对算法做了简单的分析。得出结论:我们所给出的... 标量乘法的快速运算是椭圆曲线密码学中研究的一个焦点。本文讨论基于域GF(2^m)的非超奇异椭圆曲线上2P+Q运算,给出了在域GF(2^m)中的椭圆曲线点此类运算的一个完整的改进算法,并对算法做了简单的分析。得出结论:我们所给出的算法比IEEE给出的标准算法效率提高10%以上。 展开更多
关键词 GF(2^m)上的椭圆曲线 标量乘法 快速算法 椭圆曲线密码学 线中 快速运算 改进算法 算法效率 IEEE
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密集杂波环境下多目标跟踪算法 被引量:6
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作者 吴伟 王东进 陈卫东 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2007年第2期17-21,31,共6页
在密集回波环境下对多目标进行航迹起始和跟踪是一个很难解决的问题,对此提出一种基于m-best 2-D分配算法和广义似然比判决的多目标跟踪算法。数值仿真实验表明提出的多目标跟踪算法能够有效解决“量测-目标”数据关联问题,并且能在较... 在密集回波环境下对多目标进行航迹起始和跟踪是一个很难解决的问题,对此提出一种基于m-best 2-D分配算法和广义似然比判决的多目标跟踪算法。数值仿真实验表明提出的多目标跟踪算法能够有效解决“量测-目标”数据关联问题,并且能在较短时间内发现假航迹,确认真航迹,大大减轻对系统的存储量、计算量的要求。 展开更多
关键词 多目标跟踪 数据关联 卡尔曼滤波 m-best 2D分配算法 广义似然比判决
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一类均衡市场占有率的算法研究 被引量:1
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作者 白先春 仪垂林 《预测》 CSSCI 2002年第1期76-78,65,共4页
本文讨论了不动点算法中基于K2 (m)剖分的变维数算法 ,并由此算法探讨了一类均衡市场占有率的计算问题。
关键词 单纯形 K2(m)剖分 变维数算法 一类均衡市场 市场占有率
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基于集成学习的碳酸盐岩储集体类型划分——以塔河油田T615井组为例 被引量:8
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作者 蓝茜茜 张逸伦 +2 位作者 康志宏 徐嘉宏 孟顺 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第18期7231-7238,共8页
由于碳酸盐岩储层非均质性强、储集空间复杂多变、测井响应特征模糊,导致仅利用常规测井解释方法无法准确划分储集体类型。因此,将集成学习技术引入,以多种资料建立的测井响应模式为基础,提出一种结合Boosting和Bagging集成策略的改进... 由于碳酸盐岩储层非均质性强、储集空间复杂多变、测井响应特征模糊,导致仅利用常规测井解释方法无法准确划分储集体类型。因此,将集成学习技术引入,以多种资料建立的测井响应模式为基础,提出一种结合Boosting和Bagging集成策略的改进方法应用于碳酸盐岩储集体类型划分中。采用AdaBoost.M2算法,以机器学习中的支持向量机、决策树、浅层神经网络为基分类器构建3个强学习器,并结合Bagging并行策略进行组合优化,得到储集体类型的最终划分结果。将该方法应用于塔河油田碳酸盐岩储层T615井组,结果表明:相较其他单分类器和基于同质基分类器的强分类器,本文方法的综合分类正确率最高,达92.3%,且对该井组的4类储集体的分类正确率均保持在90.0%左右,分类结果满足实际测井资料解释的精度要求,展现了集成学习技术在碳酸盐岩储集体类型划分中良好的应用效果。 展开更多
关键词 碳酸盐岩储集体 集成学习 adaboost.m2 分类器耦合 塔河油田 T615井组
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基于GF(2^m)的椭圆曲线求逆算法的改进研究 被引量:4
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作者 郭高峰 崔强强 《现代电子技术》 2014年第18期19-22,共4页
针对二进制域上现有求逆算法计算量大、并行度小、速度慢的缺点进行改进,基于二元Euclidean算法提出了改进,设计了相应的乘法器硬件结构,并且分析了其运算效能和资源占用情况。将此求逆计算器的并行改进算法使用Verilog语言编程实现,利... 针对二进制域上现有求逆算法计算量大、并行度小、速度慢的缺点进行改进,基于二元Euclidean算法提出了改进,设计了相应的乘法器硬件结构,并且分析了其运算效能和资源占用情况。将此求逆计算器的并行改进算法使用Verilog语言编程实现,利用Xilinx ISE 12.4对整个求逆算法综合仿真(行为级),在Xilinx Virtex-5 XC5VFX70T的硬件平台上验证求逆算法的运算效率,结果表明对求逆算法的改进有效地提高了求逆运算的速度。 展开更多
关键词 椭圆加密 二进制域 求逆 扩展欧几里得算法
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基于集成学习的HVDC输电线路雷击故障识别方法 被引量:14
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作者 陈雷 吴浩 +1 位作者 李栋 杨玉萍 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期102-110,共9页
针对雷击引起的暂态高频分量易造成高压直流输电线路保护误动作的问题,通过PSCAD软件建立了高压直流输电线路的雷击故障模型。首先分析不同故障情况下的暂态过程,利用小波包算法分解重构得到电压突变量的不同频段瞬时能量信号。然后计... 针对雷击引起的暂态高频分量易造成高压直流输电线路保护误动作的问题,通过PSCAD软件建立了高压直流输电线路的雷击故障模型。首先分析不同故障情况下的暂态过程,利用小波包算法分解重构得到电压突变量的不同频段瞬时能量信号。然后计算各频段瞬时能量信号的波动指数组成雷击故障特征样本集。最后结合鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)和集成学习(Adaboost.M2)建立WOA-Adaboost.M2模型,并利用雷击故障特征样本集对WOA-Adaboost.M2模型进行训练和测试。仿真结果表明:该方法能在不同故障距离和不同雷电流幅值下准确识别雷击干扰、雷击正极故障、雷击双极故障和普通接地故障,受故障距离、过渡电阻和雷电流幅值等因素影响较小。 展开更多
关键词 高压直流输电 雷击干扰 小波包分解 鲸鱼优化算法 adaboost.m2
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基于trace特征的ISAR像空间目标识别 被引量:7
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作者 杨虹 张雅声 徐灿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期431-441,共11页
论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性... 论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性;然后仅对最长轴所在局部区域进行Trace变换生成空间目标ISAR像的局部trace矩阵,使得所提trace特征满足低维要求;再将trace矩阵每一列向量进行移位对准操作以消除ISAR像平移对识别带来的影响并将其作为空间目标识别的特征向量;最后在特征空间内以最小欧氏距离作为不相似度,采用集成分类器AdaBoost.M2-KNN完成了5类空间目标的分类识别.通过5类空间目标的ISAR数据对该方法进行目标识别验证,并与现有的几种ISAR像特征提取方法进行了对比.结果表明论文所提算法可行有效,可以明显地提高识别率. 展开更多
关键词 Trace变换 ISAR像 集成分类器adaboost.m2-KNN
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基于改进x^2^n次方器的二进制域快速模逆 被引量:4
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作者 李佳琨 李喆 +1 位作者 张靖奇 高巍 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期765-770,共6页
研究椭圆曲线加密算法(ECC)中模逆运算的硬件结构.实现了2个基于Itoh-Tsujii算法(ITA)的模逆硬件结构,最小时钟周期模逆结构(LCC)和高速模逆结构(HS),两种结构均使用简化为非迭代逻辑的二进制域2n次方器和模乘器,并在Xilinx Virtex-5上... 研究椭圆曲线加密算法(ECC)中模逆运算的硬件结构.实现了2个基于Itoh-Tsujii算法(ITA)的模逆硬件结构,最小时钟周期模逆结构(LCC)和高速模逆结构(HS),两种结构均使用简化为非迭代逻辑的二进制域2n次方器和模乘器,并在Xilinx Virtex-5上实现.综合结果表明,本算法提高了时钟频率,两种结构分别达到了不同场景的最小延迟.LCC结构在GF(2^163)上用9周期完成运算,频率达到126.1 MHz,性能比以往工作提高56%;HS结构在GF(2^193)上用20周期完成两次运算,频率达到177.6 MHz,性能比以往工作提高134%. 展开更多
关键词 Itoh-Tsujii算法ITA 模逆运算 椭圆曲线加密 扩展二进制域GF(2^m)
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A NEW METHOD OF COMPUTING MULTI-COMPONENT E-pH DIAGRAMS
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作者 Zhang Chuanfu Liu Haixia Zeng Dewen Li Changjun (Department of Nonferrous Metallurgy, Central South University of Technology, Changsha 410083, China) 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 1999年第1期24-28,共5页
Aqueous E pH Diagram is an essential tool for analyzing hydrometallurgical and corrosion processes. Due to the requirements for environmental protection and energy saving in recent years, waste water processing a... Aqueous E pH Diagram is an essential tool for analyzing hydrometallurgical and corrosion processes. Due to the requirements for environmental protection and energy saving in recent years, waste water processing and hydrometallurgical process of concentrate have been greatly developed. The construction of E pH diagrams has turned to multi component systems. However, there are some limits in plotting such diagrams. There is only one diagram for one multi component system, which can not reflect the truth of the aqueous reaction. In the paper, a new computation method is proposed to construct E pH diagrams. Component activity term is used to determine the boundary of stable areas. For the multi component systems, different atom ratios of elements have been taken into account. M S H 2O system is chosen to study since it is of importance in metallurgical solution. Compared with conventional methods, the algorithm is simple and conforms to real conditions. 展开更多
关键词 computation algorithm of E PH DIAGRAMS component activity term M H 2O SYSTEM M S H 2O SYSTEM atom ratios
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