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基于特征选择的CP-nets结构学习 被引量：1
1
作者 刘素 刘惊雷 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期14-28,共15页
作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上... 作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上的CP-nets的结构学习问题.首先建立了偏好数据库上的互信息和条件互信息的求解方法,并将互信息看作一个属性和它的可行父亲之间的相关性,条件互信息看作可行父亲集中属性之间的冗余性,从而构造出极大相关极小冗余(Maximal Relevance Minimal Redundancy,mRMR)的目标函数,同时指出,一个属性的父亲集是由属性之间冗余度小,但对孩子属性的偏好却影响极大的属性子集组成的.随后基于特征选择中的mRMR方法来实现CP-nets的结构学习,并设计相应的算法来完成从偏好数据中学习CP-nets的结构.最后在电影推荐数据集上验证了算法的有效性.研究结果表明,基于mRMR的特征选择方法可有效获取变量之间的因果关系,从而求取出每个属性的父亲集合,进而获得CP-nets的结构. 展开更多
关键词 cp-nets结构学习 极大相关极小冗余 可行父亲集 偏好数据库上的互信息 特征选择
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促进学生结构化学习能力发展的初中数学教科书设计——以北师大版初中数学新教材为例 被引量：4
2
作者 章飞 顾继玲 +2 位作者 马复 张惠英 章巍 《天津师范大学学报(基础教育版)》 北大核心 2025年第1期7-12,共6页
教科书结构化设计,既是达成课标要求的需要,更是提升学生学习水平、发展学生学习能力的现实需要,教科书结构化设计的目标追求是促进学生结构化学习能力发展。数学学习中学生应较好地习得四种结构:主干知识的逻辑结构、具体对象的生长结... 教科书结构化设计,既是达成课标要求的需要,更是提升学生学习水平、发展学生学习能力的现实需要,教科书结构化设计的目标追求是促进学生结构化学习能力发展。数学学习中学生应较好地习得四种结构:主干知识的逻辑结构、具体对象的生长结构、同类知识的研究结构、单元学习的学习结构。研究认为,促进学生结构化学习的教科书应做到:教科书“有结构”,教科书设计保持相关知识学习结构的一致性;结构“看得见”,尽可能外显教科书结构化设计便于学生感知结构;结构“我参与”,设计任务引导学生感知结构、建构结构。北师大版初中数学新教材通过章前文字引领、章中活动感悟、章后结构梳理以及结构性习题的辅助等措施促进学生结构化学习。 展开更多
关键词 结构化学习 教科书 初中数学 初中数学新教材
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基于深度学习运动放大的风力机结构动力特性识别
3
作者 李万润 赵文海 +1 位作者 李清 杜永峰 《振动与冲击》 北大核心 2025年第14期20-31,共12页
为了有效解决基于视觉监测方法中出现的监测精度不高的问题,提出了一种基于深度学习的运动放大技术结合视觉监测方法的风力机动力特性识别方法。首先,采用编码器、操控器和解码器构建运动放大深度学习网络框架,实现视频中运动信息的任... 为了有效解决基于视觉监测方法中出现的监测精度不高的问题,提出了一种基于深度学习的运动放大技术结合视觉监测方法的风力机动力特性识别方法。首先,采用编码器、操控器和解码器构建运动放大深度学习网络框架,实现视频中运动信息的任意放大倍率生成;其次,运用Lucas-Kanade光流法结合Shi-Tomasi角点检测,增强了对放大视频的视觉鲁棒监测能力;最后,采用风力机模型进行试验验证。试验结果表明,基于深度学习的运动放大技术结合视觉监测方法可以在风力机不同环境下有效识别风力机动力特性,精确度高达98%以上。通过基于深度学习的运动放大技术与视觉监测方法相结合,可以实现小振动、远距离、非接触、低成本的结构健康监测,可为风力机等大型结构状态评估提供依据。 展开更多
关键词 结构健康监测 风力机结构 运动放大 动力特性 深度学习
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基于主动学习PC-Kriging模型的复杂结构可靠性分析方法
4
作者 陈吉清 张钰奇 +2 位作者 兰凤崇 周云郊 王俊峰 《汽车工程》 北大核心 2025年第2期383-390,共8页
对于复杂结构可靠性设计中多维设计变量和隐式非线性响应的问题,构造准确的代理模型是一种有效的解决方法。然而,基于预设样本量的试验设计来构建代理模型,可能面临效率低下或准确性不足的挑战。为此,提出一种主动学习PC-Kriging模型的... 对于复杂结构可靠性设计中多维设计变量和隐式非线性响应的问题,构造准确的代理模型是一种有效的解决方法。然而,基于预设样本量的试验设计来构建代理模型,可能面临效率低下或准确性不足的挑战。为此,提出一种主动学习PC-Kriging模型的可靠性分析方法,结合多项式混沌展开增强全局近似精度以及Kriging捕捉局部特征的优点,利用主动学习策略,自适应地选择最佳样本点,最大程度减少训练样本量,即减少结构性能分析的计算成本,提高分析效率。进一步构建主动学习PC-Kriging模型驱动的多软件协同设计框架,对前、后处理软件进行二次开发,实现参数化建模、性能分析和后处理的无缝连接,形成一套自动化分析流程。最后,以电池包结构为例进行可靠性分析,验证本文方法的高效性和准确性。 展开更多
关键词 结构可靠性分析 主动学习 代理模型 PC-Kriging 多软件协同
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结构光反射成像结合SPT和机器学习的黄桃隐性损伤检测
5
作者 吴建 刘晨林 +4 位作者 欧阳爱国 李斌 陈楠 徐晨光 刘燕德 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期298-307,共10页
针对黄桃早期隐性损伤特征不明显,常规光学成像技术检测难的问题,该研究采用结构光反射成像(structuredillumination reflectance imaging,SIRI)技术结合螺旋相位变换(spiral phase transform,SPT)解调和机器学习算法,以实现黄桃隐性损... 针对黄桃早期隐性损伤特征不明显,常规光学成像技术检测难的问题,该研究采用结构光反射成像(structuredillumination reflectance imaging,SIRI)技术结合螺旋相位变换(spiral phase transform,SPT)解调和机器学习算法,以实现黄桃隐性损伤快速检测。首先利用搭建的SIRI系统采集6个空间频率(0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30 mm^(-1))的条纹结构光反射图像,采用三相位解调(three-phase demodulation,TPD)得到交流分量(amplitude component,AC)图像和直流分量(direct component,DC)图像,计算AC图像对比度指数用于选择适用于黄桃隐性损伤检测的最优空间频率,并采集所有样品的三相位条纹图像。利用SPT解调方法得到AC和DC图像,计算AC/DC获得比值图像(ratio image,RT)。基于DC、AC、RT 3种图像的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)、局部二值模式(local binary pattern,LBP)图像纹理特征和基于ResNet-50提取的深度特征,使用5种图像(DC、AC、RT、DC-AC、DC-AC-RT)的GLCM-LBP特征、深度特征和混合特征作为输入,分别建立支持向量机(support vector machine,SVM)、K近邻(K-NearestNeighbor,KNN)、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(random forest,RF)等机器学习模型对健康和损伤黄桃进行分类检测。结果表明,基于GLCM-LBP特征、深度特征和混合特征建立的模型最高平均准确率分别为92.6%、95.0%和95.7%,混合特征模型的平均准确率最高。在混合特征分类模型中,基于DC-AC-RT组合图像的XGBoost模型准确率最高为97.6%。对比相同条件下的TPD解调图像分类结果,SPT解调图像的总体分类准确率与TPD解调图像相当,准确率最高均为97.6%,且只需任意两幅相位图像,与TPD相比图像采集时间可节约1/3。研究表明,SIRI结合SPT和机器学习算法可实现黄桃隐性损伤检测,保持较高准确率的同时还减少了检测时间,有效提高了SIRI技术的检测效率,研究结果可为果蔬表面隐性损伤实时检测提供参考。 展开更多
关键词 隐性损伤检测 结构光反射成像 螺旋相位解调 特征提取 机器学习
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基于结构对应学习的大跨桥梁涡激振动识别方法研究
6
作者 万春风 赵文龙 +2 位作者 周珍伟 曹素功 胡皓 《桥梁建设》 北大核心 2025年第3期73-80,共8页
为解决部分大跨桥梁缺少历史涡激振动数据而无法进行涡激振动识别的问题,提出一种基于结构对应学习(Structural Correspondence Learning,SCL)的大跨桥梁涡激振动识别方法。该方法首先将含有涡激振动数据与标签的参考桥梁数据集设为源域... 为解决部分大跨桥梁缺少历史涡激振动数据而无法进行涡激振动识别的问题,提出一种基于结构对应学习(Structural Correspondence Learning,SCL)的大跨桥梁涡激振动识别方法。该方法首先将含有涡激振动数据与标签的参考桥梁数据集设为源域,需要识别的目标桥梁数据作为目标域,在时间序列上截取加速度数据提取涡激振动特征;然后使用SCL方法对领域间特征样本进行对齐,将源域变为自适应源域;最后使用自适应源域样本训练实现目标桥梁的实时涡激振动智能识别。选取内陆地区某一较少发生涡激振动的钢-混组合大跨悬索桥作为目标桥梁,沿海地区某一较为频繁发生涡激振动的大跨悬索桥作为参考桥梁,采用所提方法对目标桥梁进行涡激振动智能识别与早期预警,以验证所提方法的有效性。结果表明:所提方法可利用其它已发生涡激振动桥梁的振动信号,通过迁移学习来识别目标桥梁的涡激振动;相较于不使用迁移学习的基准模型,所提方法取得了更优的结果,且更早地探测到了涡激振动的发生,具有较好的适用性与准确性,可为大跨桥梁涡激振动早期预警与控制提供技术支撑。 展开更多
关键词 大跨桥梁 涡激振动 结构健康监测 结构对应学习 迁移学习 特征向量 识别方法
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关注知识逻辑,设计结构化的高中语文学习任务
7
作者 夏宇 《中学语文教学》 北大核心 2025年第6期13-16,共4页
追求课程内容结构化,应把握学科知识逻辑,聚焦关键概念,关联相关的事实性知识,形成结构化任务;融合程序性知识、元认知知识,系统设计具有序列化和进阶性的学习任务以及用以支撑任务的语文活动。
关键词 知识逻辑 结构化学习任务 高中语文
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指向深度学习的高中物理结构不良问题解决教学
8
作者 任虎虎 汪明 沈建光 《教学与管理》 北大核心 2025年第16期46-49,共4页
鉴于传统教学存在“先学后用”“学用分离”等现象,结构不良问题解决从“学以致用”转向“用以致学”和“学用合一”。结构不良问题指向高阶思维、突出情境融通、促进沉浸参与和注重自主建构。基于结构不良问题解决的一般过程构建了情... 鉴于传统教学存在“先学后用”“学用分离”等现象,结构不良问题解决从“学以致用”转向“用以致学”和“学用合一”。结构不良问题指向高阶思维、突出情境融通、促进沉浸参与和注重自主建构。基于结构不良问题解决的一般过程构建了情境线、知识线、问题线和思维线“四线合一”框架及模型建构、分析论证和实践反思“三段进阶”教学模式。形成了相应的教学策略:以情境为纽带、识别与表征问题,以知识为基石、分析并提出方案,以思维为核心、推理与论证方案,以问题为动力、持续反思与改进。 展开更多
关键词 高中物理 深度学习 结构不良问题解决 大概念 批判性思维
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基于极限学习机和晶体结构算法的污染食品早期检测
9
作者 祝福 刘瑞卿 +1 位作者 潘克锋 赵蕊 《食品与机械》 北大核心 2025年第6期68-74,共7页
[目的]提出一种基于极限学习机和晶体结构算法的污染食品早期检测方法。[方法]通过晶体结构算法优化特征选择,结合极限学习机进行快速高效的分类与检测,提升污染食品早期检测精度与效率。[结果]与传统方法相比,试验方法在准确率(94.5%)... [目的]提出一种基于极限学习机和晶体结构算法的污染食品早期检测方法。[方法]通过晶体结构算法优化特征选择,结合极限学习机进行快速高效的分类与检测,提升污染食品早期检测精度与效率。[结果]与传统方法相比,试验方法在准确率(94.5%)和F_(1)分数(93.2%)上均有显著提升,且在召回率和处理速度方面也表现出优于其他最新方法的优势。与最新的深度学习方法相比,试验方法的训练时间约缩短了30%,检测速度提高了25%。[结论]基于极限学习机与晶体结构算法的污染食品早期检测方法在提高检测精度、加快检测速度及优化计算效率方面表现出了明显优势,具有较好的实际应用前景,尤其适用于快速大规模食品安全检测。 展开更多
关键词 极限学习机 晶体结构算法 污染食品 早期检测 特征选择 食品安全
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基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类 被引量：1
10
作者 辛永杰 蔡江辉 +3 位作者 贺艳婷 苏美红 史晨辉 杨海峰 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期145-157,共13页
现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种... 现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类方法(MLFS-GCA)。首先,设计了一个跨结构特征选择框架。通过联合学习多视图表示的空间结构特点和聚类结构的一致性,将高维数据投影到低维线性子空间中,并在视图特定的基矩阵和一致性聚类结构的辅助下学习低维特征表示。其次,提出图循环自适应学习模块。通过k最邻近法(k-NN)选取投影空间中k个最近邻点,并协同矩阵低秩学习来循环地优化相似结构。最后,学习得到用于聚类任务的共享稀疏相似矩阵。通过在各种真实的多视图数据集上进行大量实验,验证了在多视图聚类中图循环自适应学习的优越性。 展开更多
关键词 多视图聚类 图循环自适应学习 跨结构特征选择 K-NN 矩阵低秩学习
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基于学习算法的结构大变形预测及气动弹性分析 被引量：1
11
作者 陈乔 安朝 +1 位作者 谢长川 杨超 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期943-952,共10页
大柔性飞行器在气动载荷作用下会产生较大的结构变形,动力学特性发生明显改变,准确的结构变形预测对大柔性飞行器设计及气动弹性仿真具有重要意义。几何非线性有限元等全阶结构模型仿真效率低,已有的非线性结构降阶模型(ROM)具有较高的... 大柔性飞行器在气动载荷作用下会产生较大的结构变形,动力学特性发生明显改变,准确的结构变形预测对大柔性飞行器设计及气动弹性仿真具有重要意义。几何非线性有限元等全阶结构模型仿真效率低,已有的非线性结构降阶模型(ROM)具有较高的仿真效率,但建立降阶模型的过程中需要大量样本数据。基于学习算法建立考虑几何非线性因素的大柔性结构静变形预测模型,利用均方根误差(RMSE)对该预测模型进行性能评估,论证几类学习算法在结构大变形预测中的适用性。结合结构大变形预测模型与曲面涡格法(VLM)提出一种新的几何非线性静气动弹性分析方法,兼顾计算精度与效率。采用所提方法计算单梁式机翼静气动弹性变形,对比仿真结果与风洞试验结果,表明所提方法计算精度及效率高,实际应用价值较大。 展开更多
关键词 几何非线性 机器学习 气动弹性 涡格法 结构大变形
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基于机器学习的钢-UHPC组合结构栓钉抗剪承载力研究 被引量：2
12
作者 戚家南 杜雨轩 +4 位作者 李立坤 韩昀芝 李旻轩 衣忠强 邹伟豪 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期146-153,共8页
组合结构良好的界面抗剪性能是充分发挥钢和超高性能混凝土(UHPC)材料性能的关键。为研究钢-UHPC组合结构栓钉剪力连接件抗剪性能,建立了UHPC中包含263个栓钉的推出试验数据库,进行了特征相关性分析,并分析了主要参数影响规律。基于机... 组合结构良好的界面抗剪性能是充分发挥钢和超高性能混凝土(UHPC)材料性能的关键。为研究钢-UHPC组合结构栓钉剪力连接件抗剪性能,建立了UHPC中包含263个栓钉的推出试验数据库,进行了特征相关性分析,并分析了主要参数影响规律。基于机器学习算法训练并生成了10个栓钉抗剪承载力预测模型,通过8次随机抽样训练验证模型稳定性。采用确定系数(R^(2))、平均平方对数误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等指标来评估预测精度,并与3种传统计算方法进行了比较。结果表明,UHPC抗压强度小于150 MPa的试验样本占比高达64.6%,而栓钉直径小于19 mm的试验样本占比达到73%,缺乏更高强度UHPC和大直径栓钉试验数据。传统公式预测精度低于机器学习模型预测精度。随机森林模型预测精度最高,R^(2)为0.98,MAE与RMSE分别为3.9和6.4;与传统模型最高精度相比,R^(2)提高了216%,MAE与RMSE分别降低了93%与90%,表明机器学习模型可大幅提升预测精度,为栓钉抗剪承载力计算提供了新的思路。 展开更多
关键词 组合结构 超高性能混凝土 栓钉 抗剪承载力 机器学习
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用于几何信息学习的图结构运动分割方法 被引量：1
13
作者 张纪友 李俊 +1 位作者 郭霏霏 李琦铭 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期123-135,共13页
针对现有运动分割方法在交通场景下实用性方面的不足,性能和验证时间难以平衡的问题,提出用于几何信息学习的图结构运动分割方法(GS-Net)。GS-Net由点嵌入模块、局部上下文融合模块、全局双边正则化模块和分类模块组成。其中,点嵌入模... 针对现有运动分割方法在交通场景下实用性方面的不足,性能和验证时间难以平衡的问题,提出用于几何信息学习的图结构运动分割方法(GS-Net)。GS-Net由点嵌入模块、局部上下文融合模块、全局双边正则化模块和分类模块组成。其中,点嵌入模块将原始关键特征点数据从低维线性难可分的空间映射到高维线性易可分的空间,有利于网络学习图像中运动对象之间的关系;局部上下文融合模块利用双分支图结构分别在特征空间和几何空间提取局部信息,随后将两种类型的信息融合得到更强大的局部特征表征;全局双边正则化模块则利用逐点和逐通道的全局感知来增强局部上下文融合模块得到的局部特征表征;分类模块将前面得到的增强局部特征表征映射回低维分类空间进行分割。GS-Net在KT3DMoSeg数据集的误分类率均值和中值分别为2.47%和0.49%,较于SubspaceNet分别降低8.15%和7.95%;较于SUBSET分别降低7.2%和0.57%。同时,GSNet在网络推理速度相比SubspaceNet和SUBSET均提升两个数量级;GS-Net在FBMS数据集召回率和F-measure分别为82.53%和81.93%,较于SubspaceNet分别提升13.33%和5.36%,较于SUBSET分别提升9.66%和3.71%。实验结果表明GSNet能够快速、精确地分割出真实交通场景中的运动物体。 展开更多
关键词 运动分割 关键点提取 图结构 特征融合 深度学习 自动驾驶
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大型结构风效应流固耦合机器学习研究进展
14
作者 张泽宇 周旭曦 +7 位作者 许楠 王浩炜 杨子鉴 庄简 黎善武 赖马树金 陈文礼 李惠 《空气动力学学报》 北大核心 2025年第5期53-77,共25页
随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能... 随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能识别以及基于强化学习的结构振动控制4个主要研究方向。具体而言,结构表面风压预测方面,机器学习能够精准地挖掘结构表面复杂非线性风压场特征;结构风致响应分析与建模中,机器学习有效实现了大型结构异常大幅振动识别与精细化建模;对于气动力方程智能识别领域,基于数据驱动的机器学习方法大幅提高了非线性方程识别的自动化程度与准确性;在结构振动控制方面,强化学习实现了实时、高效的主动控制策略优化。然而,当前研究在数据融合、模型泛化性与物理可解释性方面仍存在明显不足。未来的研究需进一步融合物理机制与数据驱动模型,构建具备高泛化性、鲁棒性和物理解释能力的机器学习模型,推动结构风工程进一步智能化发展。 展开更多
关键词 机器学习 风工程 大型结构 风效应 流固耦合 振动控制
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基于DenseNet121和迁移学习的拱结构损伤识别
15
作者 李杰 唐启智 +2 位作者 辛景舟 刘增武 马闻达 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期352-358,共7页
针对传统拱结构损伤识别方法存在提取特征适应性差、识别能力弱的问题,提出一种基于DenseNet121和迁移学习的拱结构损伤识别方法.首先,利用连续小波变换,将拱结构的加速度响应转换成时频图,并以此划分训练集、验证集和测试集样本;其次,... 针对传统拱结构损伤识别方法存在提取特征适应性差、识别能力弱的问题,提出一种基于DenseNet121和迁移学习的拱结构损伤识别方法.首先,利用连续小波变换,将拱结构的加速度响应转换成时频图,并以此划分训练集、验证集和测试集样本;其次,基于迁移学习策略,利用DenseNet121模型对训练集进行特征学习,通过模型优化使其性能达到最优,并作为损伤识别的模型;然后,将测试集送入训练好的最优模型中进行损伤识别;最后,通过钢管混凝土拱结构试验来验证方法的有效性.结果表明:该方法在训练过程中具有良好的稳定性,能够对拱结构损伤程度进行精确识别,识别准确率达到93.33%;与ResNet50、VGG16、AlexNet相比,该方法识别准确率分别提升了2.94%、5.53%、10.53%;采用准确率、精确率、训练损失值、召回率和F_(1)值5个评价指标定量评估模型性能,该方法具有更好的综合识别效果. 展开更多
关键词 拱结构 拱桥 损伤识别 DenseNet121 迁移学习
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深度学习技术赋能工程结构爆炸毁伤评估
16
作者 冯彬 陈力 《含能材料》 北大核心 2025年第7期683-688,共6页
现代战争条件下,优先摧毁重点设施及重要经济目标能够达到瘫痪控制体系、瓦解经济基础的作用,是先发制人、制敌先机的重要手段,建筑目标的高效毁伤及评估技术成为当前世界强国的关注重点。随着科技的不断进步,各类精确制导弹药凭借超高... 现代战争条件下,优先摧毁重点设施及重要经济目标能够达到瘫痪控制体系、瓦解经济基础的作用,是先发制人、制敌先机的重要手段,建筑目标的高效毁伤及评估技术成为当前世界强国的关注重点。随着科技的不断进步,各类精确制导弹药凭借超高速、远射程、高精度、大威力的优势,已成为打击建筑目标的首选武器。 展开更多
关键词 精确制导弹药 高效毁伤 工程结构 深度学习技术
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基于拓扑序和惩罚似然的贝叶斯网络结构学习
17
作者 赵新宇 胡莹莹 孙毅 《应用概率统计》 北大核心 2025年第3期467-481,共15页
基于连续优化的学习方法,本文提出了一种基于节点拓扑序和惩罚似然的贝叶斯网络结构估计算法(NOE-MLE算法).该方法第一阶段通过最小二乘损失以及最大无圈子图进行节点序的估计,第二阶段基于估计出的节点序,对DAG的加权邻接矩阵上三角部... 基于连续优化的学习方法,本文提出了一种基于节点拓扑序和惩罚似然的贝叶斯网络结构估计算法(NOE-MLE算法).该方法第一阶段通过最小二乘损失以及最大无圈子图进行节点序的估计,第二阶段基于估计出的节点序,对DAG的加权邻接矩阵上三角部分进行估计,使用基于自适应Lasso的极大似然函数学习贝叶斯网络结构.数值模拟表明该方法在保证了精度的同时,可以在更短的时间内完成网络结构学习. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 DAG 极大似然估计 自适应Lasso
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基于概率图模型结构学习的条件函数依赖发现
18
作者 江嗣嘉 谈子敬 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期280-286,共7页
条件函数依赖包含了传统的函数依赖,在数据质量管理和数据清洗研究领域有着广泛的应用。一般的方法会发现能够支持关系数据模型的所有条件函数依赖,而实际数据清洗过程中只需使用其中非常少的对错误检测有意义的部分,因此需要一个昂贵... 条件函数依赖包含了传统的函数依赖,在数据质量管理和数据清洗研究领域有着广泛的应用。一般的方法会发现能够支持关系数据模型的所有条件函数依赖,而实际数据清洗过程中只需使用其中非常少的对错误检测有意义的部分,因此需要一个昂贵的后处理步骤。将条件函数依赖发现问题视为一个借助概率图模型稀疏回归的结构学习过程,通过对脏数据集进行转换,再对转换后的数据集进行逆协方差估计并分解得到自回归矩阵,学习能够表征数据集分布情况的条件函数依赖。实验结果表明,该方法能够有效地发现少量的用于错误检测的条件函数依赖,与常用的条件函数依赖发现方法相比更加有效。 展开更多
关键词 数据质量 数据约束 条件函数依赖 结构学习
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基于深度学习的水工混凝土结构表面缺陷边框级检测方法研究
19
作者 王洪钰 苏超 王文君 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期101-105,151,共6页
为提高水工混凝土结构表面缺陷检测的效率及准确性,提出了一种边框级缺陷检测模型DetDamage。该模型首先采用轻量化主干网络进行特征提取,降低整体计算成本;然后通过多级特征融合网络对特征图进行融合和增强;最后通过解码头合并得到预... 为提高水工混凝土结构表面缺陷检测的效率及准确性,提出了一种边框级缺陷检测模型DetDamage。该模型首先采用轻量化主干网络进行特征提取,降低整体计算成本;然后通过多级特征融合网络对特征图进行融合和增强;最后通过解码头合并得到预测结果。测试结果表明,DetDamage对于四类缺陷分别可以实现77.24%(裂缝)、87.43%(剥落)、82.61%(露筋)、83.67%(渗漏)的检测精度,平均检测精度为82.74%。这表明该模型在水工混凝土表面缺陷的检测中具有良好的效果和可行性。 展开更多
关键词 水工混凝土结构 缺陷检测与量化 深度学习 智慧管理
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基于机器学习测井反演的煤体结构评价:以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例
20
作者 李安 蔡益栋 +1 位作者 王子豪 刘大锰 《地质科技通报》 北大核心 2025年第4期2-15,共14页
煤体结构直接影响煤储层孔裂隙发育,其准确判识对煤层压裂及煤层气开采具有重要指导价值。以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例,其煤体结构复杂,引入机器学习方法可解决煤层气储层测井中的非线性问题。采用区内已完成预处理的取心井... 煤体结构直接影响煤储层孔裂隙发育,其准确判识对煤层压裂及煤层气开采具有重要指导价值。以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例,其煤体结构复杂,引入机器学习方法可解决煤层气储层测井中的非线性问题。采用区内已完成预处理的取心井数据,采用BP神经网络、随机森林以及XGBoost算法进行训练和全区煤体结构反演,并结合区内煤层顶底板及煤厚,剖析构造控制下的煤体结构发育特征。结果表明:①随机森林以及XGBoost算法相较于BP神经网络,对目标煤层煤体结构的反演结果更接近于岩心观测的真实情况,准确度更高;②榆林地区8号煤从NW向SE,煤体破碎程度逐渐加剧;③区内由中部至东南部发育构造带,在构造带影响下煤厚减小且原生结构煤逐渐转变为糜棱结构煤。本研究可为研究区实际煤层气生产中的煤体结构识别以及构造带分析提供参考。 展开更多
关键词 煤体结构 机器学习 BP神经网络 随机森林 XGBoost 构造控制 鄂尔多斯盆地 测井
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