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优化损失函数的低信噪比微地震信号去噪方法
1
作者 高宏宇 宋雪岩 +1 位作者 张译文 郝枫桦 《石油物探》 北大核心 2025年第3期522-532,共11页
检波器采集的实际微地震数据所包含的噪声类型复杂,数据的信噪比极低,传统的去噪方法无法清晰识别有效信号和噪声。为此,提出了一种优化损失函数约束的融合残差注意力的深度卷积自编码网络(RADNet)去噪方法。该方法使用深度卷积自编码... 检波器采集的实际微地震数据所包含的噪声类型复杂,数据的信噪比极低,传统的去噪方法无法清晰识别有效信号和噪声。为此,提出了一种优化损失函数约束的融合残差注意力的深度卷积自编码网络(RADNet)去噪方法。该方法使用深度卷积自编码结构对含噪数据进行局部特征提取并融合全局特征,利用注意力机制对不同特征进行权重分配,同时引入优化后的损失函数指导网络训练,最后基于残差网络构建去噪后的有效信号。为验证所提方法的有效性,分别将RADNet方法应用于仿真和实际微地震数据处理,并与现有的去噪方法进行对比分析。实验结果表明,RADNet去噪方法相较于基准的去噪卷积神经网络(DnCNN)和深度卷积自编码网络峰值信噪比(PSNR)分别提升了2.783 dB和8.099 dB,结构相似度(SSIM)分别提升了0.031和0.065。此外,与同类方法相比,提出的RADNet去噪方法均方误差(MSE)更低,并且能够更好地保留微地震数据中的有效信号及同相轴波形纹理细节。 展开更多
关键词 卷积神经网络 微地震 随机噪声 低信噪比 损失函数 深度卷积自编码
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重新思考工业微小缺陷检测中的掩模降采样和回归损失函数
2
作者 李刚 邵瑞 +3 位作者 李敏 万洪林 周鸣乐 韩德隆 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期176-184,共9页
针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微... 针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微小缺陷交并比损失函数,以进行更精确的微小缺陷回归定位;其次,提出基于动态掩模的降采样算法,以利于检测器在缩小参数矩阵尺寸过程中自动筛选重要特征、次要特征和噪声特征,提升缺陷检测器的特征提取能力.实验结果表明,提出的缺陷检测器在北京大学PCB缺陷数据集和Deep PCB数据集上可分别达到98.50%的mAP和99.02%的mAP,优于对比算法;提出的降采样算法使YOLOv5等检测器的mAP在北京大学PCB数据集中提升了1.6个百分点,提出的损失函数有利于YOLOv3和YOLOv4等检测器提升其在2个数据集上的检测准确率,展现出良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 损失函数设计 降采样 缺陷检测 目标检测
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说话人验证中基于语音质量的自适应损失函数研究
3
作者 王佳龙 陈奕豪 +2 位作者 许敏强 何亮 方磊 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1585-1589,共5页
说话人验证任务中模型性能与语音质量有关,但目前研究并未关注语音质量的高低对模型能力的影响,因此本文提出了一种基于语音数据质量的自适应损失函数的方法.首先本文观察到说话人特征的模长与语音质量存在正相关性;其次根据说话人特征... 说话人验证任务中模型性能与语音质量有关,但目前研究并未关注语音质量的高低对模型能力的影响,因此本文提出了一种基于语音数据质量的自适应损失函数的方法.首先本文观察到说话人特征的模长与语音质量存在正相关性;其次根据说话人特征模长,本文提出了一种新型损失函数(AMGsoftmax),通过更加关注高质量大模长的样本,实现自适应调整不同质量数据的损失函数,从而提升模型识别能力.实验结果表明,AMGsoftmax与常用的AMsoftmax损失函数相比,在VoxCeleb1-O数据集上,等误识率(EER)相对降低了9.69%;在VoxSRC21-val数据集上,EER相对降低了7.38%. 展开更多
关键词 说话人验证 语音质量 损失函数
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基于非平衡损失函数的细粒度多标签专利分类方法研究
4
作者 魏超 毛一雷 +2 位作者 李琳珊 王弋波 李妙钰 《高技术通讯》 北大核心 2025年第4期393-402,共10页
细粒度多标签专利分类方法面临非平衡专利分类标签,导致分类精度退化。为此,本文聚焦基于深度学习的多标签文本分类方法,将非平衡损失函数作为分类器的目标函数,然后通过基于深度学习的微调训练进行分类器最优化求解,引导分类器对非平... 细粒度多标签专利分类方法面临非平衡专利分类标签,导致分类精度退化。为此,本文聚焦基于深度学习的多标签文本分类方法,将非平衡损失函数作为分类器的目标函数,然后通过基于深度学习的微调训练进行分类器最优化求解,引导分类器对非平衡类别进行再平衡,缓解标签非平衡问题。选择2017-2022年“光伏”领域的英文专利构建实验数据集进行实证,最佳微平均F1值为0.4969,宏平均F1值为0.3329,汉明损失为0.1745,相比于基于二元交叉熵(binary cross entropy,BCE)模型,分别提升25%、80%和8%。实验结果表明,该方法实现了面向“大组/小组”级多标签专利分类,改善了多标签分类的整体效果,提升了少样本类别效果。 展开更多
关键词 多标签专利分类 深度学习 非平衡损失函数
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DR_YOLOv8s++:改进卷积注意力机制和损失函数的SAR影像船舰目标检测网络
5
作者 杨明秋 陈国坤 +1 位作者 董燕 左小清 《遥感信息》 北大核心 2025年第2期159-168,共10页
针对目前SAR影像船舰目标检测方法存在多场景下检测精度不高、漏检、模型泛化能力差的问题,尝试以YOLOv8s网络为基础,提出新的注意力机制D-CBAM,并定义新的损失函数RIoU,以及将最新的可变形卷积DCNv4替换标准卷积,引入融合空间金字塔池... 针对目前SAR影像船舰目标检测方法存在多场景下检测精度不高、漏检、模型泛化能力差的问题,尝试以YOLOv8s网络为基础,提出新的注意力机制D-CBAM,并定义新的损失函数RIoU,以及将最新的可变形卷积DCNv4替换标准卷积,引入融合空间金字塔池化focal modulation networks来提升网络性能,提出的网络命名为DR_YOLOv8s++检测网络。为验证DR_YOLOv8s++网络的有效性和通用性,在SSDD、HRSID数据集上进行实验。结果表明,所提出算法的平均精度均值分别达到98%、97.5%,优于其他经典算法,模型性能提升明显,同其他目标检测算法相比,具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 船舰目标检测 SAR影像 注意力机制 可变形卷积 融合空间金字塔池化 损失函数
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基于损失函数改进和补丁时序Transformer网络的风功率超短期多步预测
6
作者 晏吴宇歆 张海波 +2 位作者 刘童蕙 黄松涛 尚国政 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期510-521,共12页
为提高风电功率超短期多步预测的精度,提出一种基于损失函数改进和补丁(Patch)时序Transformer网络的风功率超短期多步预测模型。首先,通过风功率数据的图像异常检测与清洗算法进行数据预处理,提升数据质量;其次,为增强Transformer模型... 为提高风电功率超短期多步预测的精度,提出一种基于损失函数改进和补丁(Patch)时序Transformer网络的风功率超短期多步预测模型。首先,通过风功率数据的图像异常检测与清洗算法进行数据预处理,提升数据质量;其次,为增强Transformer模型的鲁棒性并加强局部序列依赖的捕捉能力,在原始Transformer结构中引入补丁模块和通道独立策略。最后,为进一步过滤噪声并提高序列预测中的形状变化感知能力,设计一种新颖的多元非线性损失函数。实验结果表明,所提出的模型在多项误差指标上显著优于对比模型,有效提升了超短期风电功率的多步预测精度。 展开更多
关键词 风预测 数据处理 TRANSFORMER 损失函数 多步预测
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基于联合损失函数和组合对比学习的语义嵌入方法
7
作者 高晓欣 陆谣 +3 位作者 孔祥茂 刘玉玺 邓伟 杨淞皓 《电信科学》 北大核心 2025年第7期96-107,共12页
对比学习在语义嵌入中表现出色,能够通过捕捉数据样本间的关系提升模型的表示能力。然而,其效果主要受正样本构建和目标函数选择的影响。正样本需要精心设计,以确保模型能有效识别有意义的相似性并减少噪声干扰。为此,提出一种新方法,... 对比学习在语义嵌入中表现出色,能够通过捕捉数据样本间的关系提升模型的表示能力。然而,其效果主要受正样本构建和目标函数选择的影响。正样本需要精心设计,以确保模型能有效识别有意义的相似性并减少噪声干扰。为此,提出一种新方法,通过拆分、编码、聚合和投射文本来构建正样本。文本被分解为片段,编码用于提取语义内容,聚合用于突出关系,最终投射到适合学习的语义空间。此外,设计了两种监督损失函数,与标准对比损失相辅相成,以增强语义空间的区分性,从而提升模型辨别能力。实验结果表明,该方法在2个公开数据集和1个私有数据集上表现出色,显著提升了语义嵌入质量,解决了对比学习的核心挑战,并为其在自然语言处理领域的进一步应用奠定了基础。 展开更多
关键词 对比学习 句子嵌入 语义相似度 文本分类 联合损失函数
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基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的地震波初至智能拾取方法
8
作者 赵军才 马江涛 +3 位作者 刘洋 王宁 胡亚东 谭勇 《石油物探》 北大核心 2025年第4期691-700,共10页
初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此... 初至拾取是地震数据处理的关键环节之一,其拾取精度直接影响速度模型的构建及静校正效果。常规基于卷积神经网络的初至拾取方法虽然效果显著,但在黄土塬等复杂地表地区,由于初至波能量弱、背景噪声强等因素影响,拾取效果往往不佳。为此,提出了一种基于多数据融合和自适应加权混合损失函数约束的深度学习初至拾取方法。首先,将地震记录、偏移距和高程信息进行融合,构建多数据融合模型,提升方法的鲁棒性;然后,通过自适应加权策略优化多个损失函数的组合,构建自适应加权混合损失函数来有效约束模型的训练过程,进而提升模型的初至拾取精度。实际地震数据测试结果表明,在复杂地质条件下的弱初至、强噪声情况下,所提出的初至拾取方法较常用的长/短时窗均值比方法和地震图像深度语义分割方法(简称分割方法)具有更好的拾取效果和更强的抗噪性能,测试结果验证了方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 初至拾取 卷积神经网络 数据融合 自适应加权混合损失函数
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基于自适应卷积与联合损失函数的人脸图像超分辨率重建
9
作者 李培育 张雅丽 +1 位作者 张奕博 赵益辰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第6期2442-2452,共11页
针对当前人脸图像超分辨率重建算法模型卷积单一、感受野不足、单判别网络反馈信息不精确等问题,设计了一种基于自适应卷积与联合损失函数的算法。模型使用生成对抗网络架构,生成器方面,使用自适应卷积构造双路残差块并进一步组成高效... 针对当前人脸图像超分辨率重建算法模型卷积单一、感受野不足、单判别网络反馈信息不精确等问题,设计了一种基于自适应卷积与联合损失函数的算法。模型使用生成对抗网络架构,生成器方面,使用自适应卷积构造双路残差块并进一步组成高效的残差组,能自主学习在不同感受野下提取到的特征权重并补充单一支路遗漏的信息。判别器方面使用Vgg与U-net架构网络作为双判别网络,并使用双判别结果计算对抗损失,该损失与内容损失、感知损失组成联合损失函数。在celeba数据集上的实验表明,该算法与RWSA算法相比峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)值提高1.166 dB,结构相似度(structure similarity,SSIM)值提高0.037,学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)值优化0.033,感知因子(perceptual index,PI)指标优化0.119,与其他多种主流算法相比在图像细节清晰度方面具有优势。 展开更多
关键词 超分辨率重建 自适应卷积 联合损失函数 生成对抗网络 卷积神经网络
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融合兴趣点和联合损失函数的长时航迹预测模型
10
作者 周传鑫 简刚 +7 位作者 李凌书 杨壹 胡宇 刘正铭 张伟 饶真珍 李云霄 吴超 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2841-2849,共9页
航迹预测在飞机舰船交通管理、路径规划和安全监测等领域具有重要意义。针对现有Transformer模型在航迹预测任务中存在的训练收敛速度慢、模型过拟合、长时误差大等问题,该文提出一种融合兴趣点和联合损失函数的长时航迹预测模型(PL-Tra... 航迹预测在飞机舰船交通管理、路径规划和安全监测等领域具有重要意义。针对现有Transformer模型在航迹预测任务中存在的训练收敛速度慢、模型过拟合、长时误差大等问题,该文提出一种融合兴趣点和联合损失函数的长时航迹预测模型(PL-Transformer)。首先,通过专家经验定义预测范围内兴趣点的位置,引入航迹范围内待预测轨迹点与兴趣点间的关联特征,联合已有特征并转化为数据特征的稀疏表示,增强模型对运动航迹的全局特征捕捉能力,解决Transformer模型仅关注航迹自身局部特征变化的问题;其次,通过优化损失函数,将模型经纬度特征与兴趣点特征损失相关联,挖掘不同特征间的内涵损失,从而提高对航迹的长时预测精度。实验结果表明,PL-Transformer模型在较长时间尺度的航迹预测任务中,相较于基准长时模型预测误差平均降低了约10%,验证了该模型在航迹预测中的有效性与可靠性。 展开更多
关键词 航迹预测 TRANSFORMER 兴趣点 损失函数优化
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基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测 被引量：5
11
作者 臧海祥 赵勇凯 +3 位作者 张越 程礼临 卫志农 秦雪妮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期248-257,共10页
风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度,提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖... 风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度,提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖关系。为了解决低风速下待风状态神经网络难以精确拟合的问题,模型通过预测风速并结合当前时段的风电功率对低风速段的预测功率进行修正。针对参数训练的稳定性问题,模型通过改进预测策略和共享权重,引入一种多元非线性的损失函数来提取序列间的关联性。结果表明,所提模型在多项误差指标中均优于对比模型,能够有效提升超短期风电功率的预测效果。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 功率修正 损失函数改进 神经网络模型
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基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取 被引量：1
12
作者 胡峰 杨新瑞 +2 位作者 汤成富 邓维斌 刘群 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期697-706,共10页
远程监督关系抽取是一种关系抽取方法,现有方法主要采用多实例学习,在具有相同实体对的样例包上进行关系抽取。但是,包级方法只能缓解却并不能完全解决错误标签问题。基于此,文中首先分析了干净数据和噪声数据的分布,提出了一种新的自... 远程监督关系抽取是一种关系抽取方法,现有方法主要采用多实例学习,在具有相同实体对的样例包上进行关系抽取。但是,包级方法只能缓解却并不能完全解决错误标签问题。基于此,文中首先分析了干净数据和噪声数据的分布,提出了一种新的自适应损失函数;在此基础上,提出了一种基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取方法。在公开数据集NYT-10以及基于TACRED的合成数据集上的实验结果表明:文中提出的方法优于对比文献中的方法,能够更有效地区分错误标签噪声样例和干净样例,提高了句子级远程监督关系抽取的准确率。 展开更多
关键词 自然语言处理 信息抽取 关系抽取 远程监督 噪声分离 噪声标注 负训练 自适应损失函数
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细粒度情感和情绪分析中损失函数的设计与优化
13
作者 叶施仁 丁力 Ali MD Rinku 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期124-134,共11页
在细粒度情感分析和情绪分析数据集中,标签之间的相关性和标签分布的不均匀性非常突出。类别标签分布不均匀,标签之间存在相关性容易影响学习模型的性能。针对这一问题,该文受计算机视觉领域中的Circle loss方法的启发,将梯度衰减、成... 在细粒度情感分析和情绪分析数据集中,标签之间的相关性和标签分布的不均匀性非常突出。类别标签分布不均匀,标签之间存在相关性容易影响学习模型的性能。针对这一问题,该文受计算机视觉领域中的Circle loss方法的启发,将梯度衰减、成对优化、添加余量引入损失函数来优化深度学习模型的性能。该方法可以很好地与预训练模型相结合,不需要修改骨干网络。与当前最新的经典方法相比,该方法在SemEval18数据集上Jaccard系数、micro-F1、macro-F1分别提升了1.9%、2%、1.9%;在GoeEmotions数据集上Jaccard系数、micro-F1、macro-F1分别提升了2.6%、1.9%、3.6%。实验表明,该文提出的损失函数对情感分析和情绪分析问题具有显著的提升作用。 展开更多
关键词 情感分析 情绪分析 成对优化 损失函数
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基于一致损失生成对抗网络的冷水机组故障诊断
14
作者 高学金 吴浩宁 +1 位作者 高慧慧 齐咏生 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期285-297,共13页
冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障... 冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障数据往往难以收集,导致模型的诊断准确率下降。为此,提出了一种基于一致损失生成对抗网络(CLGAN)的故障诊断方法。首先,利用少量带标签样本和大量无标签样本训练CLGAN,并生成故障数据;然后,利用生成数据与历史数据构建一个包含各类故障的平衡数据集;最后,利用该数据集训练故障分类器并对冷水机组进行实时诊断。CLGAN通过在判别器中引入一致性损失函数,能够有效利用无标签数据辅助模型训练,提升了数据利用率。同时,CLGAN迫使生成器在多个尺度上满足判别器的要求,这种多维度的反馈机制使得模型在面对扰动时,依然能生成高质量的样本,进而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。基于ASHRAE和HY-31C数据集的实验结果表明,在各类别仅有5个带标签样本的情况下,CLGAN分别获得了92.8%和95.9%的故障诊断准确率,展现了良好的故障诊断性能。此外,在噪声和跨工况实验中,CLGAN相比于其他对比方法也展现出了良好的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 故障诊断 生成对抗网络 冷水机组 一致损失函数 无标签数据
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基于改进恢复函数的高墩独柱矮塔斜拉桥抗震韧性评估研究
15
作者 秦泗凤 马存多 文龙 《工程抗震与加固改造》 北大核心 2025年第2期140-148,共9页
我国经济的迅速增长和政府的有效协调以及先进的技术和专业知识,为桥梁在震后初期快速恢复提供了强有力的支持,相较于三角型恢复函数,直线型和指数型恢复函数更能适合桥梁震后的恢复动态,而直线型恢复函数未考虑恢复过程中的非线性因素... 我国经济的迅速增长和政府的有效协调以及先进的技术和专业知识,为桥梁在震后初期快速恢复提供了强有力的支持,相较于三角型恢复函数,直线型和指数型恢复函数更能适合桥梁震后的恢复动态,而直线型恢复函数未考虑恢复过程中的非线性因素,指数型恢复函数初始恢复速率过高,无法准确地评估桥梁的抗震韧性,针对直线型和指数型恢复函数的不足,提出了一种综合型恢复函数并对其进行验证。首先,以一座独柱式大跨度混凝土高墩矮塔斜拉桥为工程背景,通过云图法获得桥梁构件的易损性曲线,采用一阶界限法来建立桥梁系统的易损性曲线,并通过该曲线来计算桥梁的破坏概率,并计算桥梁震后功能损失和震后恢复时间;其次,基于直线型、指数型和综合型恢复函数评估桥梁的抗震韧性并验证综合型恢复函数的适用性;最后,基于综合型恢复函数研究不同延迟恢复时间对桥梁抗震韧性的影响。结果表明:基于综合型恢复函数的抗震韧性评估结果属于合理范围,综合型恢复函数既考虑了桥梁震后恢复过程中的非线性因素,又较为合理地模拟桥梁震后恢复过程,具有一定的适用性;评估桥梁抗震韧性时,地震强度较低且延迟恢复时间较短时,可忽略延迟恢复时间的影响。 展开更多
关键词 抗震韧性 恢复函数 地震易损性 功能损失 恢复时间
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最小点距离的边界框回归损失函数及其应用 被引量：4
16
作者 麻斯亮 许勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2695-2701,共7页
边界框回归(BBR)已广泛应用于目标检测和实例分割,这是目标定位的一个重要步骤,但仍存在收敛缓慢和回归不准确的问题.本文研究发现大多数现有的边界框回归损失函数在预测框与标注框具有相同的纵横比,但宽度和高度值不同时损失函数值无... 边界框回归(BBR)已广泛应用于目标检测和实例分割,这是目标定位的一个重要步骤,但仍存在收敛缓慢和回归不准确的问题.本文研究发现大多数现有的边界框回归损失函数在预测框与标注框具有相同的纵横比,但宽度和高度值不同时损失函数值无法收敛.为了解决这个问题,本文充分挖掘矩形的几何特征,提出了一种最小点距离的边界框相似度度量,它包含了现有主流边界框回归度量的相关因素,即重叠或非重叠面积、中心点距离、宽度和高度的偏差,同时简化了计算过程.在此基础上,本文提出了一个最小点距离的边界框回归损失函数,称为.实验结果表明,损失函数应用于最先进的实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv7)模型训练PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k,其性能优于现有损失函数,模型回归效率和精度得到有效提升. 展开更多
关键词 目标检测 实例分割 边界框回归 损失函数 最小点距离
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基于自适应卷积和加权损失的浪高预测模型
17
作者 郑宗生 赵泽骋 +1 位作者 张月维 王绪龙 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期47-51,共5页
有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预... 有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预测模型AC-LSTM(adaptive convlution LSTM)。该方法使用自适应卷积(Adaptive Convlution)提取波浪场的局部和全局特征,选择性地融合多尺度特征;使用考虑浪高等级的加权损失函数,缓解浪高数据中的类别不平衡问题。提出的模型在南海再分析数据集上进行实验,模型12 h的MAE、RMSE分别为0.152 m、0.223 m,表现优于流行的时空预测模型,可以有效进行区域浪高预测。 展开更多
关键词 有效波高预测 循环神经网络 自适应卷积 加权损失函数 多尺度
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加权p、q对称损失函数下Burr分布参数的Bayes估计 被引量：1
18
作者 于雪松 徐宝 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期186-193,共8页
在加权p、q对称损失函数下,利用Bayes参数估计方法研究Burr分布参数Bayes估计的形式和估计的性质,得到参数Bayes估计的一般形式以及在无信息先验分布和共轭先验分布下的精确形式,并证明所得估计具有可容许性和最小最大性,进一步得到参... 在加权p、q对称损失函数下,利用Bayes参数估计方法研究Burr分布参数Bayes估计的形式和估计的性质,得到参数Bayes估计的一般形式以及在无信息先验分布和共轭先验分布下的精确形式,并证明所得估计具有可容许性和最小最大性,进一步得到参数的多层Bayes估计。最后用R软件结合MCMC算法对所得估计进行数值模拟,结果表明在共轭先验分布下的Bayes估计比无信息先验分布下的Bayes估计精度更高。 展开更多
关键词 BURR分布 损失函数 BAYES估计 可容许性 MCMC算法
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基于损失函数权重自适应的路径规划优化算法研究 被引量：1
19
作者 孙玉春 王思山 +2 位作者 童乐言 陈少辉 曹举阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第16期85-93,共9页
针对自主换道时车速对于安全性与舒适性的影响,提出了一种基于权重自适应的路径规划优化算法,即采用基于实时车速和递归最小二乘算法的损失函数权重自适应方法生成与选择最优轨迹。为了验证该方法的效果,采用基于PhysX动力学引擎的Unit... 针对自主换道时车速对于安全性与舒适性的影响,提出了一种基于权重自适应的路径规划优化算法,即采用基于实时车速和递归最小二乘算法的损失函数权重自适应方法生成与选择最优轨迹。为了验证该方法的效果,采用基于PhysX动力学引擎的Unity3D仿真环境,构建基于3D场景的仿真环境,在仿真系统中保证控制模块与规划算法参数一致,用于多种场景下评价权重自适应算法相对于原始算法的效果。实验结果表明,自动驾驶汽车通过损失函数权重的自适应更新方法,可以实现满足安全性、平滑性和舒适性指标要求的轨迹规划,且自适应算法生成的轨迹相较于原始算法更加平滑舒适。该研究有助于提升自主换道的安全性、平滑性和舒适性,为高速场景下自动驾驶的落地提供了研究基础。 展开更多
关键词 路径规划 损失函数 自适应 递归最小二乘法
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基于场次洪涝灾害的损失函数构建方法
20
作者 苏鑫 王银堂 +4 位作者 邵薇薇 王磊之 李伶杰 胡庆芳 刘勇 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期580-594,共15页
构建洪涝灾害损失函数对于认识洪涝灾害损失的发展规律、提高灾害损失的评估时效性具有重要意义。提出了耦合洪涝致灾因子空间分布的动态模拟、社会经济数据空间化处理、灾害直接和间接损失计算以及曲线拟合的场次洪涝灾害损失函数构建... 构建洪涝灾害损失函数对于认识洪涝灾害损失的发展规律、提高灾害损失的评估时效性具有重要意义。提出了耦合洪涝致灾因子空间分布的动态模拟、社会经济数据空间化处理、灾害直接和间接损失计算以及曲线拟合的场次洪涝灾害损失函数构建方法,构建了洪涝灾害损失—时间函数,并建立了函数参数的调整策略,在上海市开展了实例研究。研究结果表明:场次洪涝灾害直接经济损失的发展过程呈“S型”曲线的变化特征,可将weibull分布函数作为其损失函数;减停产损失的日变化过程呈“L型”曲线的变化特征,可将双曲递减函数作为其损失函数;产业关联损失的日变化过程呈“倒U型”曲线的变化特征,可将Hoerl函数作为其损失函数;累计产业关联损失约为停产或减产损失的1.77倍,间接经济损失约为直接经济损失的1.29倍;损失函数参数与灾害发生概率多呈非线性的单调递增或递减关系,基于拟合参数的洪涝灾害损失评估相对误差在5%以内。本研究的方法被证实具有较高的模拟精度,为认识洪涝灾害损失的发展规律和提高洪涝灾害损失评估时效性提供了新途径。 展开更多
关键词 洪涝灾害损失 动态评估 损失函数 时效性
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