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基于Focal Loss^(IM)-Transformer的电网虚假数据注入攻击检测
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作者 席磊 和昀 +3 位作者 李子豪 曹利锋 李宗泽 石雨凡 《南方电网技术》 北大核心 2025年第6期26-38,共13页
虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据... 虚假数据注入攻击对电力信息物理系统造成严重安全威胁。由于受到攻击样本与正常样本之间存在类别不平衡特性,导致机器学习检测方法偏向于多数类的预测,影响其对攻击的检测精度。为此,提出了基于Focal Loss^(IM)-Transformer的虚假数据注入攻击检测。Transformer利用其自注意力机制能够捕捉数据中的长期依赖性,进而识别不平衡的虚假数据注入攻击数据。Focal Loss^(IM)通过引入调制因子来更好地匹配虚假数据注入攻击样本的分布和特性,来增强检测方法对不平衡数据的识别能力,以提高检测方法对攻击的检测精度。通过在IEEE 14节点系统、IEEE 30节点系统和IEEE 57节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。且相较于传统损失函数和其他检测方法,所提方法显示出更好的泛化能力和对少数类的识别能力,且辨识精度高、误报率低。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 虚假数据注入攻击 不平衡数据 TRANSFORMER focal loss
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Solution loss behavior of cokes and its kinetics under hydrogen-enriched atmosphere
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作者 YAN Jingchong MA Kaixiang +6 位作者 GE Rong LEI Zhiping LI Zhanku ZHANG Weidong REN Shibiao WANG Zhicai SHUI Hengfu 《燃料化学学报(中英文)》 北大核心 2025年第7期1123-1136,共14页
Hydrogen-enriched ironmaking presents a promising approach to mitigate coke consumption and carbon emission in blast furnace(BF)operations.This work investigated the relationship between the structural features of cok... Hydrogen-enriched ironmaking presents a promising approach to mitigate coke consumption and carbon emission in blast furnace(BF)operations.This work investigated the relationship between the structural features of cokes and their reactivity towards solution loss(SL),especially under hydrogen-enriched atmospheres.Six cokes were characterized,and their SL behaviors were examined under varying atmospheres to elucidate the effects of hydrogen enrichment.The results indicate that an increase in fixed carbon content leads to a decrease in the coke reactivity index(CRI)and an increase in coke strength after reaction(CSR),in the CO_(2) atmosphere,the CSR of coke increases from 35.76%−62.83%,while in the 90CO_(2)/10H_(2) atmosphere,the CSR of coke increases from 65.67%−84.09%.There is a good linear relationship between CRI and microcrystalline structure parameters of coke.Cokes with larger crystalline size,lower amorphous content,and smaller optical texture index(OTI)values show enhanced resistance to degradation and maintain structural integrity in BF.Kinetic analysis performed with the shifted-modified-random pore model(S-MRPM)reveals that alterations in pore structure and intrinsic mineral composition significantly influence the reaction rate.The introduction of a small amount of water vapor raises SL rates,whereas a minor addition of hydrogen(<10%)decelerates SL due to its incomplete conversion to water vapor and the reduced partial pressure of the gasifying agent.Thermodynamic calculations also indicate that the introduced hydrogen does not convert into the same fraction of water vapor.The shift from chemical reaction control to gas diffusion control as the rate-determining step with rising temperatures during SL process was confirmed,and the introduction of hydrogen does not notably alter SL behavior.This result demonstrated that introducing a small amount of hydrogen(<10%)can mitigate SL rates,thereby enhancing coke strength and reducing coke consumption and carbon emissions. 展开更多
关键词 hydrogen-enrichment cokes solution loss KINETICS activation energy
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Studies on the anti-hair loss mechanism of Aquilaria sinensis leaf extract by integrated metabolomics and network pharmacology
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作者 Zhengang Peng Zhengwan Huang +1 位作者 Zhe Liu Xiaoxiao Lin 《日用化学工业(中英文)》 北大核心 2025年第6期767-778,共12页
The anti-hair loss mechanism of Aquilaria sinensis leaf extract(ASE)has been studied by using metabolomics and network pharmacology.Metabolomics was utilized to comprehensively identify the active constituents of ASE,... The anti-hair loss mechanism of Aquilaria sinensis leaf extract(ASE)has been studied by using metabolomics and network pharmacology.Metabolomics was utilized to comprehensively identify the active constituents of ASE,and the network pharmacology was used to elucidate their anti-hair loss mechanism,which was verified by molecular docking technology.572 active compounds were identified from the ASE by metabolomics methods,where there are 1447 corresponding targets and 492 targets related to hair loss,totaling 88 targets.20 core active substances were identified by constructing a network between common targets and active substances,which include vanillic acid,chorionic acid,caffeic acid and apigenin.The five key targets of TNF,TP53,IL6,PPARG,and EGFR were screened out by the PPI network analysis on 88 common targets.The GO and KEGG pathway enrichment analysis showed that the inflammation,hormone balance,cell growth,proliferation,apoptosis,and oxidative stress are involved.Molecular docking studies have confirmed the high binding affinity between core active compounds and key targets.The drug similarity assessment on these core compounds suggested that they have the potential to be used as potential hair loss treatment drugs.This study elucidates the complex molecular mechanism of ASE in treating hair loss,and provides a reference for the future applications in hair care products. 展开更多
关键词 metabolomics network pharmacology hair loss Aquilaria sinensis leaf extract molecular docking
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Gender differences in the burden of near vision loss in China:An analysis based on GBD 2021 data
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作者 LIU Yu ZHU Liping +4 位作者 LIN Yanhui WANG Yanbing XIONG Kun LI Xuhong YAN Wenguang 《中南大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第6期1030-1041,共12页
Objective:Near vision loss(NVL)is one of the leading causes of visual impairment worldwide,exerting a profound impact on individual quality of life and socio-economic development.This study aims to analyze the burden ... Objective:Near vision loss(NVL)is one of the leading causes of visual impairment worldwide,exerting a profound impact on individual quality of life and socio-economic development.This study aims to analyze the burden of NVL in China by sex and age groups from 1990 to 2021 and to project trends over the next 15 years.Methods:Using data from the Global Burden of Disease(GBD)2021 database,we conducted descriptive analyses of NVL prevalence in China,calculated age-standardized prevalence rates(ASPR)and age-standardized disability-adjusted life years rates(ASDR)to compare burden differences between sexes and age groups,and applied an autoregressive integrated moving average(ARIMA)model to predict NVL trends for the next 15 years.The model selection was based on best-fit criteria to ensure reliable projections.Results:From 1990 to 2021,China’s ASPR of NVL rose from 10096.24/100000 to 15624.54/100000,and ASDR increased from 101.75/100000 to 158.75/100000.In 2021,ASPR(16551.70/100000)and ASDR(167.69/100000)were higher among females than males(14686.21/100000 and 149.76/100000,respectively).China ranked highest globally in both NVL cases and disability-adjusted life years(DALYs),with female burden significantly exceeding male burden.Projections indicated this trend and sex gap will persist until 2036.Compared with 1990,the prevalence cases and DALYs increased by 239.20%and 238.82%,respectively in 2021,with the highest burden among females and the 55−59 age group.The ARIMA model predicted continued increases in prevalence and DALYs by 2036,with females maintaining a higher burden than males.Conclusion:This study reveals a marked increase in the NVL burden in China and predicts continued growth in the coming years.Public health policies should prioritize NVL prevention and control,with special attention to women and middle-aged populations to mitigate long-term societal and health impacts. 展开更多
关键词 China near vision loss Global Burden of Disease database autoregressive integrated moving average model gender differences
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基于TW-Focal Loss的债券违约预测及可解释性分析 被引量:1
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作者 闵继源 鲁统宇 +1 位作者 袁伟 许文甫 《系统管理学报》 北大核心 2025年第3期790-807,共18页
债券违约预测需应对样本不平衡、概念漂移及困难样本识别在内的多重问题。然而,现有的基础模型与解决单一问题的改进模型难以满足这种需求。为此,基于交叉熵损失提出一种改进的复合损失函数(TW-Focal Loss),通过加入改进因子来调节不同... 债券违约预测需应对样本不平衡、概念漂移及困难样本识别在内的多重问题。然而,现有的基础模型与解决单一问题的改进模型难以满足这种需求。为此,基于交叉熵损失提出一种改进的复合损失函数(TW-Focal Loss),通过加入改进因子来调节不同样本的损失权重,使得模型能有效学习违约样本、新样本和困难样本。利用2014~2022年我国公开发行的信用债数据,以XGBoost为实验模型,结果表明,TW-Focal Loss使模型在降低第2类错误率的同时,能够有效控制第1类错误率,性能评估指标Gmean相比于交叉熵损失提升46.4%,相比于专注不平衡改进的加权交叉熵损失提升12.9%。进一步,通过SHAP解释分析了不同损失函数下模型的特征重要性分配比例和部分依赖曲线,发现模型可以通过改变特征的影响程度和影响区间来控制对违约样本的识别。该研究为债券违约预测模型的设计与逻辑探索提供了新思路。 展开更多
关键词 债券违约预测 交叉熵损失 不平衡样本 概念漂移 SHAP解释
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A cohesion loss model for determining residual strength of deep bedded sandstone
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作者 SONG Zhi-xiang ZHANG Jun-wen +12 位作者 ZHANG Yu-jie WU Shao-kang BAI Xu-yang ZHANG Li-chao ZHANG Sui-lin ZHANG Xu-wen FAN Guang-chen LI Wen-jun ZENG Ban-quan WANG Shi-ji SUN Xiao-yan SANG Pei-miao LI Ning 《Journal of Central South University》 2025年第7期2593-2618,共26页
Rock residual strength,as an important input parameter,plays an indispensable role in proposing the reasonable and scientific scheme about stope design,underground tunnel excavation and stability evaluation of deep ch... Rock residual strength,as an important input parameter,plays an indispensable role in proposing the reasonable and scientific scheme about stope design,underground tunnel excavation and stability evaluation of deep chambers.Therefore,previous residual strength models of rocks established were reviewed.And corresponding related problems were stated.Subsequently,starting from the effects of bedding and whole life-cycle evolution process,series of triaxial mechanical tests of deep bedded sandstone with five bedding angles were conducted under different confining pressures.Then,six residual strength models considering the effects of bedding and whole life-cycle evolution process were established and evaluated.Finally,a cohesion loss model for determining residual strength of deep bedded sandstone was verified.The results showed that the effects of bedding and whole life-cycle evolution process had both significant influences on the evolution characteristic of residual strength of deep bedded sandstone.Additionally,residual strength parameters:residual cohesion and residual internal friction angle of deep bedded sandstone were not constant,which both significantly changed with increasing bedding angle.Besides,the cohesion loss model was the most suitable for determining and estimating the residual strength of bedded rocks,which could provide more accurate theoretical guidance for the stability control of deep chambers. 展开更多
关键词 residual strength deep bedded sandstone whole life-cycle evolution process cohesion loss model rock mechanics
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基于CPMs及LOSS的高速公路安全性评价 被引量:4
7
作者 孟祥海 覃薇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期151-156,共6页
为评价高速公路基本路段的交通安全状况,首先应用统计分布拟合及假设检验方法,分析京珠高速公路及粤赣高速公路基本路段上事故起数的统计分布特征,验证事故起数符合负二项(NB)分布;然后给出基于NB分布的路段划分方法,建立基于NB分布的... 为评价高速公路基本路段的交通安全状况,首先应用统计分布拟合及假设检验方法,分析京珠高速公路及粤赣高速公路基本路段上事故起数的统计分布特征,验证事故起数符合负二项(NB)分布;然后给出基于NB分布的路段划分方法,建立基于NB分布的事故预测模型(CPMs),并提出基于CPMs的路段安全性评价方法。其次引入交通安全服务水平(LOSS)概念,提出一种基于LOSS的路段安全性评价方法。最后分别用基于CPMs及LOSS的路段安全性评价方法,对京珠高速公路及粤赣高速公路基本路段进行安全性评价。结果表明,基于CPMs的安全性评价方法更适用于山岭重丘区的高速公路,而基于LOSS的路段安全性评价方法更适用于平原区的高速公路。 展开更多
关键词 交通安全 高速公路 事故预测模型(CPMs) 安全性评价 假设检验 负二项(NB)分布 安全服务水平(loss)
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基于Ranking Loss的多标签分类集成学习算法 被引量:1
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作者 任志博 王莉莉 +2 位作者 付忠良 张丹普 杨燕霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期40-42,68,共4页
针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,... 针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,并将这些弱分类器集成起来构成强分类器,强分类器的Ranking Loss随着弱分类器个数的增加而逐渐减少,并给出了算法流程。通过理论分析和实验数据对比验证了提出的多标签分类算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 多标签分类 ADABOOST算法 Rankingloss 分类器组合 集成学习
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基于边界自适应SMOTE和Focal Loss函数改进LightGBM的信用风险预测模型 被引量:13
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作者 陈海龙 杨畅 +1 位作者 杜梅 张颖宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2256-2264,共9页
针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题,提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法(BA-SMOTE)和利用FocalLoss函数改进LightGBM损失函数的算法(FLLightGBM)相结合的信用风险预测模型。首先,在边界合成少数类过采样(B... 针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题,提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法(BA-SMOTE)和利用FocalLoss函数改进LightGBM损失函数的算法(FLLightGBM)相结合的信用风险预测模型。首先,在边界合成少数类过采样(Borderline-SMOTE)的基础上,引入自适应思想和新的插值方式,使每个处于边界的少数类样本生成不同数量的新样本,并且新样本的位置更靠近原少数类样本,以此来平衡数据集;其次,利用FocalLoss函数来改进LightGBM算法的损失函数,并以改进的算法训练新的数据集以得到最终结合BA-SMOTE方法和FLLightGBM算法建立的BA-SMOTE-FLLightGBM模型;最后,在LendingClub数据集上进行信用风险预测。实验结果表明,与其他不平衡分类算法RUSBoost、CUSBoost、KSMOTE-AdaBoost和AK-SMOTE-Catboost相比,所建立的模型在G-mean和AUC两个指标上都有明显的提升,提升了9.0%~31.3%和5.0%~14.1%。以上结果验证了所提出的模型在信用风险评估中具有更好的违约预测效果。 展开更多
关键词 信用风险 不平衡数据 过采样 LightGBM Focalloss
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融合GIoU和Focal loss的YOLOv3目标检测算法 被引量:29
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作者 邹承明 薛榕刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第24期214-222,共9页
YOLOv3目标检测算法检测速度快且精度较高,但存在对小目标检测能力不足、边界框定位不准确等问题。提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法,该算法在YOLOv3的基础上,对网络中的残差块增加旁路连接,进一步进行特征重用,以提取更多的特... YOLOv3目标检测算法检测速度快且精度较高,但存在对小目标检测能力不足、边界框定位不准确等问题。提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法,该算法在YOLOv3的基础上,对网络中的残差块增加旁路连接,进一步进行特征重用,以提取更多的特征信息。同时,采用GIoUloss作为边界框的损失,使网络朝着预测框与真实框重叠度较高的方向去优化。在损失函数中加入Focal loss,减小正负样本不平衡带来的误差。在PASCAL VOC和COCO数据集上的实验结果表明,该算法能够在不影响YOLOv3算法实时性的前提下,提高目标检测的mAP。该算法在PASCAL VOC 2007测试集上达到83.7mAP(IoU=0.5),在COCO测试集上比YOLOv3算法提升2.27mAP(IoU[0.5,0.95])。 展开更多
关键词 YOLOv3算法 目标检测 GIou loss Focal loss
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基于ML loss的SVM分类算法 被引量:9
11
作者 徐龙飞 郁进明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第2期435-439,共5页
SVM的损失函数可以保证分类结果的高置信度,但同时是一个无界的凸函数,导致受噪声的影响较大。为了提高SVM在噪声环境下的分类效果,提出使用结合了pinball和LS损失函数的ML loss来降低对噪声的敏感性,将其应用到SVM中得到MLSVM模型。根... SVM的损失函数可以保证分类结果的高置信度,但同时是一个无界的凸函数,导致受噪声的影响较大。为了提高SVM在噪声环境下的分类效果,提出使用结合了pinball和LS损失函数的ML loss来降低对噪声的敏感性,将其应用到SVM中得到MLSVM模型。根据LS损失函数具有结构风险最小化的特性和等式约束来简化求解过程,然后使用pinball损失函数根据分类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,再使用拉格朗日函数等方法求解MLSVM的目标函数和分类超平面。在数据集上的实验表明,相比于hinge SVM等模型,MLSVM可以降低对数据中噪声的敏感性,提升对含噪数据的分类性能。 展开更多
关键词 支持向量机(SVM) 损失函数 噪声 pinball LS ML loss MLSVM
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基于空洞卷积和Focal Loss的改进YOLOv3算法 被引量:16
12
作者 许腾 唐贵进 +1 位作者 刘清萍 鲍秉坤 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2020年第6期100-108,共9页
为了进一步提升YOLOv3的小目标检测能力,文中提出将Darknet-53中的第2个残差块输出的特征图用混合空洞卷积处理后,与YOLOv3的8倍下采样特征图相融合,建立新的检测特征;同时,使用Focal Loss改进损失函数中的负样本置信度公式,缓解YOLOv3... 为了进一步提升YOLOv3的小目标检测能力,文中提出将Darknet-53中的第2个残差块输出的特征图用混合空洞卷积处理后,与YOLOv3的8倍下采样特征图相融合,建立新的检测特征;同时,使用Focal Loss改进损失函数中的负样本置信度公式,缓解YOLOv3的正负样本比例失衡问题。实验结果表明,在小目标数量占比为47.7%的特定测试集上,改进YOLOv3的平均准确率和召回率分别比原YOLOv3提高了8.8%和16%;在VOC测试集上,改进YOLOv3的平均精度均值比原YOLOv3提升了3.4%。 展开更多
关键词 小目标检测 样本不平衡 混合空洞卷积 Focal loss
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基于Class Balanced Loss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型 被引量:14
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作者 杨莲 石宝峰 董轶哲 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第2期255-269,289,共16页
针对传统信用风险预测模型存在对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足的问题,将平衡损失Class Balanced Loss函数引入信用风险评价,构建Class Balanced Loss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型。利用所建模型与交叉熵神经网络... 针对传统信用风险预测模型存在对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足的问题,将平衡损失Class Balanced Loss函数引入信用风险评价,构建Class Balanced Loss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型。利用所建模型与交叉熵神经网络、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻5种分类模型进行对比,验证BPNN-CBCE对中国某金融机构1 534笔农户贷款数据信用风险预测的有效性;在此基础上,利用UCI公开的德国信贷数据验证BPNN-CBCE模型的稳健性。研究表明:对于农户数据,BPNN-CBCE模型在AUC、违约召回率Default recall方面普遍优于BPNN-CE、SVM、DT、RF和KNN模型,其中,BPNN-CBCE的Default recall相比5种对比模型提升了41.3个百分点,AUC相比5种对比模型提升了15.6个百分点;对于德国数据集,BPNN-CBCE评级模型在AUC、违约召回率Default recall方面也均优于5种对比模型。因此,BPNN-CBCE信用评价模型对农户不均衡信贷数据中的违约样本具有较好的识别能力,可有效降低金融机构客户误判带来的损失。创新与特色:①利用Class Balanced Loss中的平衡因子ω,增大违约样本在目标损失中的权重、降低非违约样本在目标损失中的权重,客观调节正负样本损失在目标损失中权重,弥补交叉熵函数无法调节两类样本损失权重的缺陷,克服由样本不均衡带来的评价模型对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足。②通过考虑数据重叠,利用随机覆盖方法,分别对贷款数据中违约、非违约样本进行不放回采样,以对全样本空间X_(违约)、X_(非违约)进行不重叠覆盖,计算两类贷款客户的有效样本数量。既反映由于真实数据之间的内在相似性,随着样本数量的增加,新添加样本很可能是现有样本近似重复的客观事实,也保证基于有效样本对两类样本损失进行重新加权的客观性。将图像识别领域中的Class Balanced Loss函数引入信用评价领域,既拓展了Class Balanced Loss的使用边界,也为解决不均衡样本的信用风险评价提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 信用评价 Class Balanced loss BP神经网络 交叉熵 小额信贷
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基于Triplet loss的电磁阀故障识别方法 被引量:4
14
作者 张文啸 孟国香 叶骞 《液压与气动》 北大核心 2022年第9期116-125,共10页
针对电磁阀故障识别对专家知识依赖过高,现有智能诊断系统多需要人为提取信号特征等问题,以某型号电磁阀作为研究对象,人为设置故障工况,采集各种工况下的多通道运行数据,利用TensorFlow平台搭建了对该电磁阀的端对端故障识别模型。此外... 针对电磁阀故障识别对专家知识依赖过高,现有智能诊断系统多需要人为提取信号特征等问题,以某型号电磁阀作为研究对象,人为设置故障工况,采集各种工况下的多通道运行数据,利用TensorFlow平台搭建了对该电磁阀的端对端故障识别模型。此外,在此基础上又提出了基于Triplet loss函数的改进模型,并进行了验证测试。结果表明,基于Triplet loss的故障识别模型除具有更高的识别准确率之外,对于在不同动作频率下工作的电磁阀信号有更好的泛化能力。 展开更多
关键词 电磁阀 故障识别 机器学习 Triplet loss TensorFlow
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基于Focal Loss改进的GBDT模型对天津强对流灾害的预报 被引量:4
15
作者 路志英 汪永清 +1 位作者 孙晓磊 贾惠珍 《灾害学》 CSCD 北大核心 2020年第3期34-37,50,共5页
强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面... 强对流灾害是气象研究的重点,不准确的强对流灾害天气预报往往给人们的安全以及社会经济造成影响。该文利用天津2006-2018年的地面气象观测站点的地面物理场数据,筛选出强对流灾害性天气过程,对天津强对流灾害天气进行研究。首先对地面站点获取的数据通过主成分分析方法进行降维,然后构建基于Focal Loss改进的GBDT模型,最后通过五折交叉验证的方式进行训练与测试。结果表明,该模型对强对流灾害天气预报的命中率、误警率和临界成功指数上都有较好的表现,可为天津强对流天气的预报提供有效的依据。 展开更多
关键词 强对流灾害 主成分分析 Focal loss GBDT模型 交叉验证
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基于Focal Loss的多特征融合地物小目标检测 被引量:6
16
作者 宋建辉 饶威 +1 位作者 于洋 刘砚菊 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第1期20-24,31,共6页
针对无人机影像中地物车辆目标占整体像素不超过0.4%的小目标检测效果差的问题,在融合FPN结构的Faster R-CNN(FFRCNN)网络基础上,提出一种改进算法——FM-FFRCNN。利用Resnet-50网络进行特征提取,并联多个卷积核进行卷积操作实现多特征... 针对无人机影像中地物车辆目标占整体像素不超过0.4%的小目标检测效果差的问题,在融合FPN结构的Faster R-CNN(FFRCNN)网络基础上,提出一种改进算法——FM-FFRCNN。利用Resnet-50网络进行特征提取,并联多个卷积核进行卷积操作实现多特征融合,达到扩大感受野的效果,并通过检测模块进行回归与分类。同时,为解决模型中正负样本不平衡问题,采用Focal Loss损失函数抑制背景样本对损失的贡献值。实验结果表明:FM-FFRCNN模型在平均精度(Average Precision,AP)上较原先模型提升了19.7%。 展开更多
关键词 小目标检测 多特征融合 FOCAL loss 信息融合
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结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别 被引量:32
17
作者 崔子越 皮家甜 +6 位作者 陈勇 杨杰之 鲜焱 吴至友 赵立军 曾绍华 吕佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第19期171-178,共8页
针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进... 针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 迁移学习 Focalloss 卷积神经网络
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Investigating path loss characteristics of UWB signals in vacancy indoor environment based on time-domain technique 被引量:3
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作者 Wang Yang Zhang Naitong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第2期296-302,共7页
The path loss analysis model based on 5 rays in vacancy indoor environment is proposed. The relationship between multipath overlapping and the path loss is analyzed mathematically. Time-domain technique is introduced ... The path loss analysis model based on 5 rays in vacancy indoor environment is proposed. The relationship between multipath overlapping and the path loss is analyzed mathematically. Time-domain technique is introduced to compute reflection coefficient in a very short time interval. A 5 rays path loss calculation method, which is satisfactory accurate, is developed. 5 typical environments are involved to analyze and generalize the common path loss characteristics in vacancy indoor environment. The simulation result shows that the path loss can be characterized as 3 zones with different path loss exponent as distance between transmitter and receiver increasing. 展开更多
关键词 UWB path loss TIME-DOMAIN MULTIPATH indoor environment.
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Control of Spatially Interconnected Systems with Random Communication Losses 被引量:4
19
作者 LI Hui WU Qing-He HUANG Huang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期258-266,共9页
This paper deals with analysis and synthesis problems of spatially interconnected systems where communicated information may get lost between subsystems. Spatial shift operator and temporal forward shift operator are ... This paper deals with analysis and synthesis problems of spatially interconnected systems where communicated information may get lost between subsystems. Spatial shift operator and temporal forward shift operator are introduced to model the interconnected systems as discrete time-space multidimensional linear systems with Markovian jumping parameters which reflect the state of communication channels. To ensure the whole system's well-posedness and mean square stability for a given packet loss rate, a condition is derived through analysis. Then a procedure of designing distributed dynamic output feedback controllers is proposed. The controllers have the same structure as the plants and are solved within the linear matrix inequality (LMI) framework. Finally, we apply these results to study the effect of communication losses on the multiple vehicle platoon control system, which further illustrates the effectiveness of the proposed model and method. 展开更多
关键词 Spatially interconnected system communication loss Markovian jump linear system linear matrix inequality (LMI)
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End-to-end rate-based congestion control with random loss:convergence and stability 被引量:2
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作者 Sun Wei Tian Naishuo +1 位作者 Li Shiyong Guan Xinping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第6期1208-1214,共7页
The convergence and stability analysis for two end-to-end rate-based congestion control algorithms with unavoidable random loss in packets are presented, which can be caused by, for example, errors on wireless links. ... The convergence and stability analysis for two end-to-end rate-based congestion control algorithms with unavoidable random loss in packets are presented, which can be caused by, for example, errors on wireless links. The convergence rates of these two algorithms are analyzed by linearizing them around their equilibrium points, since they are globally stable and can converge to their unique equilibrium points. Some sufficient conditions for local stability in the presence of round-trip delay are obtained based on the general Nyquist criterion of stability. The stability conditions can be considered to be more general. If random loss in the first congestion control algorithm is not considered, they reduce to the local stability conditions which have been obtained in some literatures. Furthermore, sufficient conditions for local stability of a new congestion control algorithm have also been obtained if random loss is not considered in the second congestion control algorithm. 展开更多
关键词 congestion control random loss DELAY CONVERGENCE STABILITY Nyquist criterion.
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