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基于MLP的海上无人跨域协同效能评估系统的设计与实现 被引量：2
1
作者 胡宏宇 郜天柱 谷海涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2542-2551,共10页
针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测... 针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测能力指标评价体系,降低了评估过程中的主观性,采用ADC(availability dependability capability)法结合层次分析法生成训练数据,利用MLP(multilayer perceptron)神经网络法客观地衡量系统的效能,结果表明:生成的数据集规模达到2万,该模型评估误差在3%以下,验证了其有效性和适用性;利用PyQt5框架搭建了评估系统界面,实现了环境建模、数据录入、效能评估的功能。 展开更多
关键词 效能评估 mlp 海上无人跨域协同系统 ADC模型 层次分析法
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融合多尺度MLP和边缘细化的遥感影像建筑物提取
2
作者 王杰 蒋伏松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第23期198-208,共11页
针对高分辨率遥感影像中建筑物尺度变化大、干扰因素多和被遮挡等问题导致的错误分割,提出一种融合多尺度MLP和边缘细化的遥感影像建筑物提取方法。结合局部多层感知器与全局多层感知器提高模型对于影像中不同区域的理解能力和感知能力... 针对高分辨率遥感影像中建筑物尺度变化大、干扰因素多和被遮挡等问题导致的错误分割,提出一种融合多尺度MLP和边缘细化的遥感影像建筑物提取方法。结合局部多层感知器与全局多层感知器提高模型对于影像中不同区域的理解能力和感知能力,弱化背景无关元素的干扰;通过获取不同层次特征图的边缘增强图,实现建筑物轮廓的精细化;设计一个对输出预测图进行特征级深度监督模块来兼顾定位精度和边缘精度,进一步提高分割效果。实验结果表明,所提算法在WHU和Inria Aerial Image Labeling数据集上的precision、recall、F1-score和IoU分别达到了96.18%、95.74%、95.96%、91.82%与91.37%、89.66%、90.51%、82.79%,对比其他相关算法,精度在不同程度提升的同时也保持了较低的参数量和计算量,为准确、快速地提取光学高分辨率遥感影像中的建筑物信息提供了有力支持。 展开更多
关键词 多层感知器 建筑物分割 多尺度mlp 边缘细化
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基于双模型并联的复杂时序预测方法
3
作者 郑洪英 夏林中 刘星 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第3期334-341,共8页
传统时序预测模型通常仅关注捕捉复杂时序中的趋势和模式,而忽略了变量间的相互作用,限制了该模型在复杂时序预测中应用.提出一种Dualformer双模型并联方案,该模型并联iTransformer(inverted transformer)和PatchTST(patch time series ... 传统时序预测模型通常仅关注捕捉复杂时序中的趋势和模式,而忽略了变量间的相互作用,限制了该模型在复杂时序预测中应用.提出一种Dualformer双模型并联方案,该模型并联iTransformer(inverted transformer)和PatchTST(patch time series transformer),通过激活函数替代前馈神经网络,并通过多层感知机计算输出结果.Dualformer利用注意力机制同时捕捉复杂时序中的时间维度和变量维度信息,关注时间趋势与多变量交互.实验结果显示,Dualformer在复杂时序预测效果上显著优于对比模型iTransformer、PatchTST和DLinear(decomposition linear),在实际应用中可显著提高复杂时序预测的准确度,具有广泛应用前景. 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 复杂时序预测 注意力机制 多层感知机 Dualformer模型
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金属矿井实时风流参数智能感知方法及应用
4
作者 张其龙 周炳 +3 位作者 王国强 唐文轩 王千姿 刘欣 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期121-130,共10页
矿井全局风流参数实时获取是金属矿井通风系统智能调控的技术关键,目前基于AI算法的风流参数预测方法受数据依赖、计算成本及不同工况适应性的限制,针对该问题,提出了一种适用于金属矿井的全局风流参数智能感知方法。首先,利用风速测量... 矿井全局风流参数实时获取是金属矿井通风系统智能调控的技术关键,目前基于AI算法的风流参数预测方法受数据依赖、计算成本及不同工况适应性的限制,针对该问题,提出了一种适用于金属矿井的全局风流参数智能感知方法。首先,利用风速测量装置实时监测巷道内的平均风速,合理布置监测点,搭建风流参数监测系统,以获取风量、风压等关键通风参数。其次,结合通风系统的实际情况及立体示意图,建立三维仿真系统,并通过现场实测的风流数据对其进行优化,模拟不同通风机运行工况和自然风压状态下的矿井风流流动参数。然后,基于仿真数据,构建了AI算法模型的训练与测试数据集。最后,利用风流参数监测系统采集的风流信息作为AI算法模型的输入,实现对矿井全域风流分布的实时感知。利用通风网络解算数据对风流参数智能感知模型进行性能评估,结果表明:①该模型的决定系数R²为0.998,均方根误差为0.2159,平均绝对误差为0.085,平均绝对百分比误差为1.89%。②该模型的预测值与实际观测值之间的吻合度较高,验证了多层感知机(MLP)在风流参数预测方面具备出色性能。③该模型在面对不同数据集时能够维持其预测精度,表现出良好的泛化能力。④智能通风系统感知数据的平均误差控制在5%以内,井下风流参数感知值与现场实测值基本一致。 展开更多
关键词 金属矿山 矿井通风 风流参数智能感知 多层感知器 mlp 通风网络解算
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随机样本遗传MLP模型算法 被引量：1
5
作者 尤志宁 浦云明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第21期121-127,143,共8页
提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法... 提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法与MLP模型相结合,将MLP模型节点的向下连接权值看成是低层向高层的映射,因此每个节点(包括权值和阈值)可以看成是一个特征表达,即遗传算法的基因表达,同时个体MLP模型训练使用的随机样本子集以及算法的交叉变异,相当于引入随机因子,存在获得未知特征表达的可能性。实验基于MNIST数据集,印证了SSGAMLP模型在性能上的优势。模型降低了个体运算复杂度,提高了泛化性,在一定程度上克服了过拟合性。 展开更多
关键词 多层感知机 遗传算法 随机子集 泛化性
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改进ViT的RGB-T多模态交互跟踪算法研究 被引量：1
6
作者 吴波 张荣芬 刘宇红 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期267-277,共11页
针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基... 针对之前的RGB-T目标跟踪工作中,直接将可见光RGB和热红外TIR图像的特征连接在一起,或者从搜索图像中抽取候选框,对孤立的RGB和TIR候选框对进行融合,导致无法充分利用不同模态之间的互补信息,还引入了冗余背景噪声的问题,提出了一种基于改进ViT(vision Transformer)的多模态交互的RGB-T跟踪算法。使用高效多头自注意力(efficient multi-head self-attention,EMSA),加强各个注意力头部之间的信息交互;引入AdaptMLP模块,可以更灵活地处理数据,强化模型的非线性表达能力;设计了MHT(MLP-mixer hybrid Transformer)模块,在Transformer模块的注意力分支提取特征的同时,MLP-Mixer分支在空间和通道上对输入进行特征信息提取,将两个分支的特征进行融合;将MHT模块输出的特征信息馈送到TBSI(bridging search region interaction with template)层中,进行跨模态信息交互。在公开的大规模RGB-T数据集LasHeR测试集上进行测试,得到的精确度、归一化精度和成功率分别为66.9%、63.5%和53.5%,分别比基准算法提高了1.8、1.6和1.3个百分点。实验结果表明,所提算法能够提高跟踪器的性能。 展开更多
关键词 RGB-T跟踪 混合多层感知机 多模态交互 模板融合 高效多头自注意力
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基于混合模型CHMM和MLP的数码语音识别系统
7
作者 张培玲 李辉 《工矿自动化》 2009年第12期64-68,共5页
针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强... 针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强和提高CHMM的语音识别能力。实验结果表明,将该混合模型应用到语音识别系统中,其识别效果明显优于基于传统的CHMM的识别系统。 展开更多
关键词 数码语音识别 连续隐马尔可夫模型 多层感知器 CHMM mlp
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基于随机森林和多层感知机集成算法的大气可降水量建模方法
8
作者 李锴 李黎 +2 位作者 余航 董州楠 何琦敏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第5期518-525,共8页
基于2009-2019年中国地区56个探空站资料,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(E_s)、大气压(P_s)、地面温度(T_s)、加权平均温度(T_m)之间的相关性;然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP... 基于2009-2019年中国地区56个探空站资料,分析大气可降水量(PWV)与天顶对流层延迟(ZTD)、水汽压(E_s)、大气压(P_s)、地面温度(T_s)、加权平均温度(T_m)之间的相关性;然后基于多元线性回归法(MLR)、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)和MLP-RF集成算法分别构建中国地区的PWV模型,并评估各类PWV模型精度。结果表明,PWV与T_s、P_s、E_s、T_m和ZTD之间的相关系数分别为0.78、-0.71、0.77、0.74和0.99;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的全年PWV模型的平均RMSE分别为1.25 mm、0.44 mm、0.28 mm和0.21 mm,平均MAE分别为0.98 mm、0.31 mm、0.18 mm和0.14 mm;基于MLR、RF、MLP与MLP-RF的分季度PWV模型的平均RMSE分别为0.60 mm、0.45 mm、0.29 mm和0.21 mm,平均绝对偏差分别为0.49 mm、0.33 mm、0.19 mm和0.14 mm;基于MLP-RF的全年PWV模型精度最高,可用于中国地区PWV的获取及研究。 展开更多
关键词 大气可降水量 随机森林 多层感知机 多元线性回归
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基于非平衡大数据的公司破产评估模型研究
9
作者 李田雨 高煌婷 翟亚琪 《财经理论与实践》 北大核心 2025年第2期43-50,共8页
大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-... 大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-Score,证明了多层感知器算法在公司破产评估领域内处理非平衡类别数据手段的有效性。纵向对比表明在不同的预测时间跨度上,MLP模型和公司财务数据的分类器模型效果具有显著差异。最后,使用卡方检验筛选出公司短期负债、资金结构和经营利润等较为重要的财务指标。 展开更多
关键词 机器学习 多层感知器算法 破产评估模型 mlp模型
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基于迁移学习的锂电池不可逆析锂监测方法
10
作者 王薇 梁惠施 +4 位作者 李棉刚 周奎 王薇 王姿尧 史梓男 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第7期2698-2706,共9页
析锂是引发储能锂离子电池内短路故障的重要原因之一,对析锂过程的在线监测是当前保障电池安全的主流研究方向。然而在工程应用中,现有方法局限于对可逆析锂的监测,并且由于缺乏电池的析锂数据,基于机器学习的在线监测算法存在模型训练... 析锂是引发储能锂离子电池内短路故障的重要原因之一,对析锂过程的在线监测是当前保障电池安全的主流研究方向。然而在工程应用中,现有方法局限于对可逆析锂的监测,并且由于缺乏电池的析锂数据,基于机器学习的在线监测算法存在模型训练上的困难。为解决这些问题,本工作提出了一种基于无监督领域自适应迁移学习的不可逆析锂监测方法。首先通过基于锂离子电池电化学-热-老化耦合模型的仿真和锂离子电池低温析锂老化实验生成不可逆析锂监测模型的源域数据和目标域数据,然后从放电曲线中提取析锂数据特征,在无监督领域自适应迁移学习的框架下构建了基于多层感知机的不可逆析锂监测模型,最后实现了将电池不可逆析锂监测模型从源域数据到目标域数据的迁移。结果表明,对于仿真数据,算法对是否发生不可逆析锂的判断准确率超过99%,对于实验数据,算法对电池不可逆析理的定性判断与实际情况相符,说明本工作提出的方法能够有效监测电池的不可逆析锂,为储能锂离子电池不可逆析锂的在线监测方法提供了新思路。 展开更多
关键词 锂离子电池 析锂监测 伪二维模型 多层感知机 迁移学习
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基于MLP-SVM的驾驶员换道行为预测 被引量：10
11
作者 密俊霞 于会龙 席军强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3020-3029,共10页
驾驶员行为的不确定性为高级驾驶辅助系统的应用带来挑战。为更加准确预测驾驶员的换道行为,通过深入研究多层感知机(MLP)深度学习算法与支持向量机(SVM)算法,设计了MLP-SVM预测算法,应用于驾驶员换道行为预测。基于驾驶车辆信息和周围... 驾驶员行为的不确定性为高级驾驶辅助系统的应用带来挑战。为更加准确预测驾驶员的换道行为,通过深入研究多层感知机(MLP)深度学习算法与支持向量机(SVM)算法,设计了MLP-SVM预测算法,应用于驾驶员换道行为预测。基于驾驶车辆信息和周围交通环境信息建立驾驶员换道行为预测模型,并采用公开实车驾驶数据集进行验证。研究结果表明,基于MLP-SVM的驾驶员换道行为预测模型,与分别基于MLP或SVM的驾驶员换道行为预测模型对比,取得的最高预测准确率为92.6%,可更早预测出换道行为,提前预测时间可达4.54 s。 展开更多
关键词 智能车辆 换道行为 多层感知机 支持向量机 预测模型
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基于MLP-HMM的跨站脚本攻击检测 被引量：4
12
作者 周康 万良 丁红卫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期1413-1420,共8页
针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题。然后,通过多... 针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题。然后,通过多层感知机(MLP)神经网络学习对整个模型进行权值微调得到初始观察矩阵。最后,将该观察矩阵代入HMM中,增强HMM参数构建能力和分类能力。结果表明,结合MLP的HMM相比于原始HMM以及传统算法在跨站脚本检测上检测率有显著提高,并缩短了检测时间。 展开更多
关键词 跨站脚本检测 隐马尔科夫模型 多层感知机 极大似然估计 观察矩阵
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PSO-MLP模型预测降雨对府河氨氮的影响 被引量：1
13
作者 刘亚鑫 贾建和 +3 位作者 李洪波 闫栋华 姜甜甜 王红云 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第32期14511-14517,共7页
为研究白洋淀上游的保定市区降雨径流对府河水质的影响,采用府河2019年、2020年的常规水质监测数据,基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和多层感知机(multi-Layer perceptron, MLP)建立PSO-MLP水质预测模型。分别使用PSO... 为研究白洋淀上游的保定市区降雨径流对府河水质的影响,采用府河2019年、2020年的常规水质监测数据,基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和多层感知机(multi-Layer perceptron, MLP)建立PSO-MLP水质预测模型。分别使用PSO-MLP、MLP、一维水质模型进行对比预测。结果表明:与一维水质模型相比,PSO-MLP平均绝对误差减少64.5%~74.7%;与MLP模型相比,PSO-MLP平均绝对误差减少6.6%~12.6%。选取2021年7月的一次典型降雨对府河膳马庙、安州和南刘庄3个控制断面进行预测,表明PSO-MLP泛化能力更强,预测误差更小,优于一维水质模型和MLP模型。所建立的府河PSO-MLP水质预测模型,可以提前4 h准确预测府河各断面氨氮浓度,平均绝对误差小于0.3 mg/L,可应用于保定市区降雨径流对府河水质污染的预测预警,避免降雨径流通过府河影响白洋淀水质。 展开更多
关键词 府河 降雨径流 水质预测模型 粒子群算法(PSO) 多层感知机(mlp)
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基于多特征融合的MLP压裂泵单向阀故障诊断研究 被引量：7
14
作者 潘灵永 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第10期1299-1304,1310,共7页
在页岩气开采过程中,压裂泵单向阀因易发生破损而更换频繁,目前单向阀的检测方法存在依赖人工经验、需要专人监测、故障定位准确性不高、全检全换等问题。针对上述问题,以中石化柴驱压裂泵为例,提出了一种基于多特征融合和多层感知器相... 在页岩气开采过程中,压裂泵单向阀因易发生破损而更换频繁,目前单向阀的检测方法存在依赖人工经验、需要专人监测、故障定位准确性不高、全检全换等问题。针对上述问题,以中石化柴驱压裂泵为例,提出了一种基于多特征融合和多层感知器相结合的方法,对其单向阀进行了故障诊断。首先,用多个加速度传感器和压力传感器,对不同单向阀故障情况下的压裂泵工作状态进行了故障采集,对获取的数据分别进行了时域和频域相关的统计特征计算;然后,使用主成分分析法对其主要特征成分进行了提取,构成了新的特征向量;最后,利用多层感知器处理非线性数据的优势,使用其进行了单向阀故障的分类识别,实现了对压裂泵单向阀故障的精确诊断。研究结果表明:基于多特征融合和多层感知器相结合的方法能够准确识别出单向阀多种故障类型,且受工况的影响程度低,平均诊断准确率达到99.6%;多传感器计算得到的特征经处理后,可使不同单向阀故障具有可分性。 展开更多
关键词 压裂泵 单向阀 故障诊断 特征融合 多层感知器
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基于MLP的上海市主要树种单木胸径生长率模型 被引量：4
15
作者 肖舜祯 刘强 +2 位作者 徐志扬 刘龙龙 朱海伦 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1169-1176,共8页
【目的】胸径生长率模型是研究林分生长变化、森林生长收获预估以及生物量和碳储量动态变化等的基础支撑,对于森林资源管理具有重要意义。探索利用多层感知机神经网络技术建立上海市单木胸径生长率模型,为上海市森林资源年度监测数据更... 【目的】胸径生长率模型是研究林分生长变化、森林生长收获预估以及生物量和碳储量动态变化等的基础支撑,对于森林资源管理具有重要意义。探索利用多层感知机神经网络技术建立上海市单木胸径生长率模型,为上海市森林资源年度监测数据更新提供技术支撑。【方法】利用第六次至第九次全国森林资源连续清查上海市1999、2004、2009、2014年4期固定样地调查数据,对复位样木按照两倍标准差法进行胸径生长异常值剔除,再按照树种和前期胸径分组进行数据合并,分组计算样木胸径生长量的算术平均值,然后按复利式计算出相应的生长率,进而分别建立水杉、樟树、女贞、木兰、杨树5个树种的传统非线性回归和人工神经网络多层感知机的单木胸径生长率模型。使用确定系数(R2)和估计值剩余标准差(SEE)进行模型评价,使用确定系数(R2)、估计值剩余标准差(SEE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)进行预估评价。【结果】5个树种单木胸径生长率建模时,非线性回归模型的确定系数(R2)达到0.854、0.790、0.691、0.641和0.608,多层感知机模型确定系数(R2)达到0.903、0.863、0.802、0.684和0.650,后者确定系数(R2)较非线性回归模型分别提高0.049、0.073、0.111、0.043和0.042,多层感知机模型的估计值剩余标准差(SEE)较非线性回归模型均有所下降,5个树种分别下降0.13、0.26、0.32、0.12和0.10;预估后期胸径时,非线性回归模型确定系数(R2)达到0.880、0.832、0.526、0.860和0.799,多层感知机模型确定系数(R2)达到0.883、0.839、0.561、0.862和0.803,后者确定系数(R~2)较非线性回归模型分别提高0.003、0.007、0.035、0.002和0.004,2种模型的平均预估误差MPE均在2%以内,平均百分标准误差(MPSE)均在20%以内,多层感知机模型的估计值剩余标准差(SEE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)较非线性回归模型均有所下降,5个树种估计值剩余标准差(SEE)分别下降0.02、0.05、0.07、0.01和0.04,平均预估误差(MPE)分别下降0.01、0.01、0.05、0.01和0.02,平均百分标准误差(MPSE)分别下降0.26、0.09、0.56、0.47和0.33。【结论】多层感知机可以避免模型选型和违背传统统计假设处理。与非线性回归模型相比,多层感知机胸径生长率模型的建模精度和预估精度略有提高,为上海市森林资源年度监测数据更新提供参考。 展开更多
关键词 单木模型 胸径生长率 非线性回归模型 多层感知机模型
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基于MLP-ARX模型盾构自动掘进技术研究与应用 被引量：11
16
作者 蔡杰 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第10期1797-1803,共7页
为减少盾构施工过程中的人工干预,提高施工效率,解决人员误判或经验不足等情况导致的施工质量差、效率低,遇复杂地质难以及时调整,甚至引起施工事故等问题,结合盾构施工工艺、工程地质等因素,基于大数据与人工智能技术,研发一套基于MLP-... 为减少盾构施工过程中的人工干预,提高施工效率,解决人员误判或经验不足等情况导致的施工质量差、效率低,遇复杂地质难以及时调整,甚至引起施工事故等问题,结合盾构施工工艺、工程地质等因素,基于大数据与人工智能技术,研发一套基于MLP-ARX(多层感知机自回归)模型的盾构自动掘进控制系统,开发推进过程动态模型以及模型在线更新、参数优化的方法,在施工过程中能够及时、准确地自动调节盾构推进速度、分区压力和螺旋机速度等参数,并应用在深圳地铁14号线管线工程隧道。结果表明:该系统可实现推进过程的自动控制,推动盾构施工自动化、信息化和智能化,极大地缓解盾构司机的操作压力,降低对施工情况误判的发生概率,提高施工质量和效率。 展开更多
关键词 土压平衡盾构 自动掘进 多层感知机自回归模型 预测控制 动态建模
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非语言信息增强和对比学习的多模态情感分析模型 被引量：2
17
作者 刘佳 宋泓 +2 位作者 陈大鹏 王斌 张增伟 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3372-3381,共10页
因具有突出的表征和融合能力,深度学习方法近年来越来越多地被应用于多模态情感分析领域。已有的研究大多利用文字、面部表情、语音语调等多模态信息对人物的情绪进行分析,并主要使用复杂的融合方法。然而,现有模型在长时间序列中未充... 因具有突出的表征和融合能力,深度学习方法近年来越来越多地被应用于多模态情感分析领域。已有的研究大多利用文字、面部表情、语音语调等多模态信息对人物的情绪进行分析,并主要使用复杂的融合方法。然而,现有模型在长时间序列中未充分考虑情感的动态变化,导致情感分析性能不佳。针对这一问题,该文提出非语言信息增强和对比学习的多模态情感分析网络模型。首先,使用长程文本信息去促使模型学习音频和视频在长时间序列中的动态变化,然后,通过门控机制消除模态间的冗余信息和语义歧义。最后,使用对比学习加强模态间的交互,提升模型的泛化性。实验结果表明,在数据集CMU-MOSI上,该模型将皮尔逊相关系数(Corr)和F1值分别提高了3.7%和2.1%;而在数据集CMU-MOSEI上,该模型将“Corr”和“F1值”分别提高了1.4%和1.1%。因此,该文提出的模型可以有效利用模态间的交互信息,并去除信息冗余。 展开更多
关键词 多模态情感分析 多模态融合 信息增强 多层感知器
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基于多维能力和知识图谱-多层感知机的变压器运行状态画像构建方法 被引量：6
18
作者 舒胜文 陈阳阳 +3 位作者 张梓奇 方舒绮 王国彬 曾静岚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期750-759,共10页
利用大数据和画像技术对电力变压器运行状态进行准确评价有利于保障电力系统的安全稳定运行。针对电力变压器运行状态传统评价方法存在的评价维度过于单一、主观性较强等不足,提出了一种基于多维能力和知识图谱-多层感知机的变压器运行... 利用大数据和画像技术对电力变压器运行状态进行准确评价有利于保障电力系统的安全稳定运行。针对电力变压器运行状态传统评价方法存在的评价维度过于单一、主观性较强等不足,提出了一种基于多维能力和知识图谱-多层感知机的变压器运行状态画像构建方法。首先,构建了由绝缘水平、负载能力、抗短路能力、能效等级和调压能力五个能力构成的变压器运行状态画像体系;然后,融合知识图谱(knowledge graph,KG)与多层感知机(multilayer perceptron,MLP),建立了一种变压器运行状态画像分析模型;最后,基于某地区1368台110kV变压器的实际运行数据,开展了变压器运行状态画像的实例分析,并与随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)方法的画像分析结果进行对比。研究结果表明,所提方法对变压器运行状态画像的准确率达到96.35%,优于RF算法(准确率89%)和SVM算法(准确率77%),为电力变压器的运行状态评价提供了一种新思路。 展开更多
关键词 电力变压器 运行状态 画像构建 多维能力 知识图谱 多层感知机
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基于模拟退火法与多层感知机的变压器故障诊断模型及其泛化性能研究 被引量：2
19
作者 高超 王志武 +7 位作者 冯玉辉 杜预 宋兵 高二亚 李乾 饶召伟 邹国平 杨仕友 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期77-85,共9页
为诊断电力变压器内部的潜伏性故障,以溶解气体分析(DGA)数据为特征量,提出了一种基于多层感知机(MLP)的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本,利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同... 为诊断电力变压器内部的潜伏性故障,以溶解气体分析(DGA)数据为特征量,提出了一种基于多层感知机(MLP)的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本,利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同特征组合作为MLP的输入,对比、分析了MLP诊断故障类型的正确率;研究了MLP拓扑结构、参数正则化等对诊断模型泛化性能的影响。使用训练数据以外的变压器故障数据测试学习完成的诊断模型,获得较高的测试准确率。 展开更多
关键词 人工神经网络 多层感知机 模拟退火 DGA 故障诊断
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基于骨架特征的人体跌倒检测 被引量：1
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作者 汤发源 赵永兴 +2 位作者 刘晓亮 赵欣 王京华 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期115-119,124,共6页
针对现有基于人体骨架跌倒检测设备要求高的问题,提出了一种基于轻量级OpenPose生成骨架特征的跌倒检测方法。首先,基于轻量级OpenPose网络检测人体关键点,利用人体部分关键点生成边界框,并对关键点坐标进行标准化处理,将边界框的纵横... 针对现有基于人体骨架跌倒检测设备要求高的问题,提出了一种基于轻量级OpenPose生成骨架特征的跌倒检测方法。首先,基于轻量级OpenPose网络检测人体关键点,利用人体部分关键点生成边界框,并对关键点坐标进行标准化处理,将边界框的纵横比和标准化后的关键点坐标作为表示人体姿态的特征向量。最后,将人体姿态特征向量作为多层感知机(MLP)的输入,判断人体是否发生跌倒。实验结果表明,基于单目相机采集图片构造的自定义跌倒数据集,网络可以实现98.64%的跌倒检测准确率,并且在CoreTMi5—9300H CPU上达到20fps的检测速度。 展开更多
关键词 关键点 边界框 特征向量 多层感知机 跌倒检测
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