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基于PSD特征的FBCCA脑电信号识别方法 被引量:2
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作者 张学军 杨京儒 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1411-1417,共7页
当前基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑机接口(brain-computer interfaces,BCIs)使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(filter bank c... 当前基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑机接口(brain-computer interfaces,BCIs)使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与功率谱密度(power spectral density,PSD)分析相结合的SSVEP识别算法,可以提高SSVEP识别的普适性与准确率。该方法使用FBCCA寻找高相似度的参考频率信号,再通过多组PSD分析来锁定最终的响应频率,完成频率识别。该方法无需经过训练就能得到较高的识别准确率。实验结果表明:在刺激时长为1 s时,该方法能达到86.61%的准确率,比PSD分析方法提升了5.44%,比典型相关性分析方法(canonical correlation analysis,CCA)提升了10.38%的准确率,比FBCCA提升了8.86%的准确率。 展开更多
关键词 脑机接口(BCI) 稳态视觉诱发电位(SSVEP) 滤波器组的典型相关分析(FBCCA) 功率谱密度(psd) 频率识别
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Improved pruning algorithm for Gaussian mixture probability hypothesis density filter 被引量:8
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作者 NIE Yongfang ZHANG Tao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第2期229-235,共7页
With the increment of the number of Gaussian components, the computation cost increases in the Gaussian mixture probability hypothesis density(GM-PHD) filter. Based on the theory of Chen et al, we propose an improved ... With the increment of the number of Gaussian components, the computation cost increases in the Gaussian mixture probability hypothesis density(GM-PHD) filter. Based on the theory of Chen et al, we propose an improved pruning algorithm for the GM-PHD filter, which utilizes not only the Gaussian components’ means and covariance, but their weights as a new criterion to improve the estimate accuracy of the conventional pruning algorithm for tracking very closely proximity targets. Moreover, it solves the end-less while-loop problem without the need of a second merging step. Simulation results show that this improved algorithm is easier to implement and more robust than the formal ones. 展开更多
关键词 Gaussian mixture probability hypothesis density(GM-PHD) filter pruning algorithm proximity targets clutter rate
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Density-based trajectory outlier detection algorithm 被引量:10
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作者 Zhipeng Liu Dechang Pi Jinfeng Jiang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第2期335-340,共6页
With the development of global position system(GPS),wireless technology and location aware services,it is possible to collect a large quantity of trajectory data.In the field of data mining for moving objects,the pr... With the development of global position system(GPS),wireless technology and location aware services,it is possible to collect a large quantity of trajectory data.In the field of data mining for moving objects,the problem of anomaly detection is a hot topic.Based on the development of anomalous trajectory detection of moving objects,this paper introduces the classical trajectory outlier detection(TRAOD) algorithm,and then proposes a density-based trajectory outlier detection(DBTOD) algorithm,which compensates the disadvantages of the TRAOD algorithm that it is unable to detect anomalous defects when the trajectory is local and dense.The results of employing the proposed algorithm to Elk1993 and Deer1995 datasets are also presented,which show the effectiveness of the algorithm. 展开更多
关键词 density-based algorithm trajectory outlier detection(TRAOD) partition-and-detect framework Hausdorff distance
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基于PSD的火炮身管膛线精度测量数据补偿方法
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作者 郝延辉 张嘉易 +1 位作者 郝永平 薛超 《兵工自动化》 北大核心 2024年第6期11-14,39,共5页
针对火炮身管内部膛线测量技术及自动检测问题,提出一种精度测量数据补偿方法。搭建火炮内膛检测机器人测量系统。采用激光测距仪对火炮身管阴阳线内径进行测量,使用PSD激光位置传感器对火炮身管轴线与测量系统轴线的偏心距离进行测量,... 针对火炮身管内部膛线测量技术及自动检测问题,提出一种精度测量数据补偿方法。搭建火炮内膛检测机器人测量系统。采用激光测距仪对火炮身管阴阳线内径进行测量,使用PSD激光位置传感器对火炮身管轴线与测量系统轴线的偏心距离进行测量,分析检测误差产生的原因,推导基于矢量三角法的测量数据精度补偿算法和误差补偿计算公式,通过补偿前后数据的对比分析,结果表明:该测量补偿方法是有效的,能够解决火炮内膛轴线与机器人旋转中心不重合产生误差的问题。 展开更多
关键词 火炮身管 psd激光位置传感器 激光测距仪 补偿算法
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New density clustering-based approach for failure mode and effect analysis considering opinion evolution and bounded confidence
5
作者 WANG Jian ZHU Jingyi +1 位作者 SHI Hua LIU Huchen 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 CSCD 2024年第6期1491-1506,共16页
Failure mode and effect analysis(FMEA)is a preven-tative risk evaluation method used to evaluate and eliminate fail-ure modes within a system.However,the traditional FMEA method exhibits many deficiencies that pose ch... Failure mode and effect analysis(FMEA)is a preven-tative risk evaluation method used to evaluate and eliminate fail-ure modes within a system.However,the traditional FMEA method exhibits many deficiencies that pose challenges in prac-tical applications.To improve the conventional FMEA,many modified FMEA models have been suggested.However,the majority of them inadequately address consensus issues and focus on achieving a complete ranking of failure modes.In this research,we propose a new FMEA approach that integrates a two-stage consensus reaching model and a density peak clus-tering algorithm for the assessment and clustering of failure modes.Firstly,we employ the interval 2-tuple linguistic vari-ables(I2TLVs)to express the uncertain risk evaluations provided by FMEA experts.Then,a two-stage consensus reaching model is adopted to enable FMEA experts to reach a consensus.Next,failure modes are categorized into several risk clusters using a density peak clustering algorithm.Finally,the proposed FMEA is illustrated by a case study of load-bearing guidance devices of subway systems.The results show that the proposed FMEA model can more easily to describe the uncertain risk information of failure modes by using the I2TLVs;the introduction of an endogenous feedback mechanism and an exogenous feedback mechanism can accelerate the process of consensus reaching;and the density peak clustering of failure modes successfully improves the practical applicability of FMEA. 展开更多
关键词 failure mode and effect analysis(FMEA) interval 2-tuple linguistic variable(I2TLV) consensus reaching density peak clustering algorithm
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基于K互近邻与核密度估计的DPC算法 被引量:1
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作者 周玉 夏浩 +1 位作者 刘虹瑜 白磊 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第6期1978-1990,共13页
快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)... 快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC)算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数,但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构,导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题,提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)的DPC(KKDPC)算法。通过K近邻和核密度估计方法得到数据点的K互近邻数量和局部核密度;将K互近邻数量与局部核密度进行加和获得新的局部密度;根据数据点的局部密度得到相对距离,并通过构建决策图选取聚类中心及分配非中心点。利用人工数据集和真实数据集进行实验,并与DPC、基于密度的噪声空间聚类应用(DBSCAN)、K-means、模糊C均值聚类算法(FCM)、基于K近邻的DPC(DPCKNN)、近邻优化DPC(DPC-NNO)、基于模糊加权共享邻居的DPC(DPC-FWSN)算法进行对比。通过计算调整互信息(AMI)、调整兰德指数(ARI)、归一化互信息(NMI)来验证KKDPC算法的性能。实验结果表明:KKDPC算法能更加准确地识别聚类中心,有效地提高聚类精度。 展开更多
关键词 聚类算法 密度峰值 K近邻 K互近邻 核密度估计
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基于ABWO的并行DCNN优化算法 被引量:1
7
作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
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多道次变形条件下V-N微合金钢的流变应力模型
8
作者 周晓光 赵金帆 +1 位作者 姜珊 曹光明 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期35-41,共7页
为建立多道次变形条件下V-N微合金钢的流变应力模型,采用DIL805热膨胀相变仪对实验钢进行了多道次压缩实验,并绘制了应力-应变曲线.Hensel-Spittel模型高精度地模拟了实验钢在单道次变形条件下的流变应力.当变形温度和应变速率不变时,... 为建立多道次变形条件下V-N微合金钢的流变应力模型,采用DIL805热膨胀相变仪对实验钢进行了多道次压缩实验,并绘制了应力-应变曲线.Hensel-Spittel模型高精度地模拟了实验钢在单道次变形条件下的流变应力.当变形温度和应变速率不变时,采用遗传算法优化了多道次变形条件下Hensel-Spittel模型参数.基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立了变形前静态再结晶体积分数、变形前奥氏体晶粒尺寸、位错密度、变形温度和应变速率与模型参数的对应关系.结果表明,多道次变形条件下流变应力预测值与实测值吻合良好.研究结果为精准描述多道次变形条件下V-N微合金钢的流变应力提供了有力的支持. 展开更多
关键词 流变应力 遗传算法 静态再结晶 位错密度 支持向量机算法
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考虑车流荷载的大跨梁桥行车舒适性分析
9
作者 冯东明 王保全 +2 位作者 夏烨 黎剑安 刘朵 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期468-476,共9页
为探讨车流荷载对车辆通过大跨梁桥时乘员舒适性的影响,综合考虑了不同类型的车辆模型,基于车桥耦合振动理论计算了车辆座椅位置的响应。采用国际标准ISO‐2631规定的1/3倍频程分析法研究了不同荷载工况下的行车舒适性,并对主要影响因... 为探讨车流荷载对车辆通过大跨梁桥时乘员舒适性的影响,综合考虑了不同类型的车辆模型,基于车桥耦合振动理论计算了车辆座椅位置的响应。采用国际标准ISO‐2631规定的1/3倍频程分析法研究了不同荷载工况下的行车舒适性,并对主要影响因素开展了参数敏感性分析。此外,结合桥梁实际监测的车流数据,基于ISO‐2631中的计权加速度均方根值法,从样本角度对行车舒适性进行了统计分析。研究结果表明:不同车辆荷载工况对大跨梁桥的响应具有显著影响,但在考虑路面平整度因素后,车辆响应变化较小,进而导致行车舒适性差异不明显;车速降低和车重增加虽能在一定程度上改善行车舒适性,但其作用相对较小;路面平整度是影响大跨梁桥行车舒适性的关键因素,路面状况恶化会引发更加剧烈的车桥耦合振动,进而显著降低舒适性。 展开更多
关键词 行车舒适性 车桥耦合 大跨梁式桥 车流荷载 功率谱密度 加速度均方根值
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基于邻域点集稠密度的古陶瓷碎片轮廓线提取算法
10
作者 王莹 刘鹏欢 +4 位作者 陈雅鑫 王旭粲 李巍 周强 罗宏杰 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期118-128,共11页
古陶瓷碎片轮廓线特征作为文物数字化修复的主要依据之一,能够直接影响文物原真性复原的质量和效率。针对古陶瓷碎片胎体较薄、形状不规则且点云数据量大而导致轮廓线提取的精度低、耗时长等问题,提出了一种基于邻域点集稠密度的古陶瓷... 古陶瓷碎片轮廓线特征作为文物数字化修复的主要依据之一,能够直接影响文物原真性复原的质量和效率。针对古陶瓷碎片胎体较薄、形状不规则且点云数据量大而导致轮廓线提取的精度低、耗时长等问题,提出了一种基于邻域点集稠密度的古陶瓷碎片轮廓线提取算法。首先,采用有向包围盒(OBB)中心平面平行切平面方式,将碎片进行切片处理,实现对点云的分层处理和数据简化;其次,根据轮廓点和非轮廓点处邻域点集稠密度不同这个规律,将邻域点集稠密度特征与随机采样一致性(RANSAC)算法相结合,实现对碎片轮廓线的精确和快速提取;最后,构造空间分类平面,并依据空间位置的约束关系,实现对碎片断裂面和非断裂面轮廓线的分类。实验结果表明,在百万级数据规模的古陶瓷碎片轮廓线提取方面,算法运行时间可控制在15~25 s,并且轮廓线提取的准确性可达78.3%,具有较高的准确性和完整性,能够为古陶瓷文物数字化修复提供技术依据。 展开更多
关键词 古陶瓷碎片轮廓线 点云切片 邻域点集稠密度 随机采样一致性算法
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KMDW和ISVDD方法在钻头磨损状态识别中的应用
11
作者 郝旺身 娄本池 +4 位作者 董辛旻 王林恒 朱春辉 陈世金 王亚坤 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期179-186,共8页
为识别钻头的磨损状态,解决多分类过程中支持向量数据描述(SVDD)对混叠样本识别精度差的问题,提出一种基于结合K均值密度权重(KMDW)聚类和改进SVDD(ISVDD)的方法。采用小波包分解多尺度排列熵值(WPD-MPE)方法提取特征向量;结合KMDW和SVD... 为识别钻头的磨损状态,解决多分类过程中支持向量数据描述(SVDD)对混叠样本识别精度差的问题,提出一种基于结合K均值密度权重(KMDW)聚类和改进SVDD(ISVDD)的方法。采用小波包分解多尺度排列熵值(WPD-MPE)方法提取特征向量;结合KMDW和SVDD模型进行故障分类,对混叠样本采用K近邻隶属度值进行识别,并采用改进的蝴蝶优化算法(IBOA)优化SVDD模型参数。在标准数据集上验证所提方法的优越性,结果表明:加入K近邻隶属度值可使F值和准确率分别提升6.36%和6.59%;KMDW相比K均值聚类方法的ARI值和NMI值分别提升10.01%和10.75%,能够达到更好的聚类效果;经蝴蝶优化算法改进后模型识别精度进一步提高。将所提方法应用于钻头磨损状态的识别,识别准确率达到92.83%,证明其具有较好的识别精度和通用性。 展开更多
关键词 SVDD K均值密度权重聚类 蝴蝶优化算法 K近邻算法 钻头磨损状态识别
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LDPC的分段多因子最小和译码算法
12
作者 孙志国 王一珂 宁晓燕 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第5期1698-1705,共8页
针对低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)的最小和(minimum sum,MS)译码算法校验节点更新数值偏大而造成译码性能较差的问题,引入分段修正和线性最小均方误差估计参数的方法,对校验节点更新进行补偿,提出基于线性最小均方... 针对低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)的最小和(minimum sum,MS)译码算法校验节点更新数值偏大而造成译码性能较差的问题,引入分段修正和线性最小均方误差估计参数的方法,对校验节点更新进行补偿,提出基于线性最小均方误差估计准则的分段多因子MS(linear minimum mean square error-segmented multi-factor MS,LMMSE-SMFMS)译码算法。首先对比分析MS译码算法和置信度传播(belief propagation,BP)译码算法性能,然后使用3组基于线性最小均方误差估计准则的修正因子对校验节点更新补偿的方法,最后采用分层调度方式,加快信息传递过程中的收敛速度。理论分析与仿真结果表明:对于准循环LDPC(quasi-cyclic-LDPC,QC-LDPC),在使用线性最小均方误差估计和分段修正因子的条件下,所提算法与MS相比,在误比特率、信息收敛速度等性能方面具有技术增益。 展开更多
关键词 低密度奇偶校验码 最小和译码算法 分段多因子 分层调度
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改进的密度峰值聚类算法在岩体结构面优势分组中的应用
13
作者 王述红 高晨翔 侯钦宽 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期130-137,共8页
岩体稳定性评价依赖于合理的结构面分组,但传统方法存在易受边缘点与异常点影响的弊端.为此,提出一种改进的密度峰值聚类算法用于结构面优势分组.首先,将结构面产状转换为空间坐标,并以单位法向量夹角正弦值的平方作为相似性度量.随后,... 岩体稳定性评价依赖于合理的结构面分组,但传统方法存在易受边缘点与异常点影响的弊端.为此,提出一种改进的密度峰值聚类算法用于结构面优势分组.首先,将结构面产状转换为空间坐标,并以单位法向量夹角正弦值的平方作为相似性度量.随后,基于有效性评价指标构建目标函数,并利用乌鸦算法优化截断距离以获取最佳分组结果.通过模拟数据集验证了该算法能够有效减少人为干预,避免异常点干扰,确保聚类结果更加可靠和合理.结果表明,所提方法不仅与传统方法一致性良好,还具有更高的适用性,为工程中结构面优势分组提供了可靠的参考. 展开更多
关键词 密度峰值聚类 乌鸦算法 有效性评价指标 结构面 优势分组
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基于RSA模型和改进K-means算法的电商行业客户细分
14
作者 杨静 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期125-131,172,共8页
针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻... 针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻和密度峰值聚类的K-means初始聚类中心选取方法,优化传统K-means算法实现客户细分。通过选取的标准数据集和某零售公司在线交易的真实数据进行实验验证,证明了RSA模型和改进K-means算法具有更加优异的性能。 展开更多
关键词 RSA模型 客户细分 K-MEANS算法 密度峰值聚类 K近邻
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Matlab内建psd函数在工程随机振动谱分析中的修正方法 被引量:7
15
作者 赵若红 傅继阳 +1 位作者 吴玖荣 徐安 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期435-439,共5页
介绍了工程随机振动功率谱的计算过程,并对工程计算中应用广泛的Matlab软件的内建谱分析函数psd进行了详细分析,指出了该函数在进行随机振动谱分析中存在的问题,给出了修正方法,通过算例计算验证了该修正方法的正确性.
关键词 功率谱 MATLAB psd函数 工程随机振动
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二维PSD非线性修正共轭梯度算法 被引量:12
16
作者 莫长涛 陈长征 +1 位作者 张黎丽 孙凤久 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期507-509,共3页
根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际... 根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现光电位置敏感器件非线性补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且在神经网络的输出端得到期望的线性输出·从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度,故在不增加成本,不改变测量设备复杂度的情况下,扩大了测量范围,提高了B区的测量准确度及数据的置信度· 展开更多
关键词 光电位置敏感器件 补偿 非线性修正 神经网络 共轭梯度法
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PSD空间定位的非线性误差补偿模型及归一化 被引量:3
17
作者 王丹 董再励 +1 位作者 孙茂相 刘峰 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第5期548-552,共5页
PSD是一种高分辨率、实时性好的光电位置敏感器件,因而具有广泛应用的前景.但在光照度变化条件下,输出信号存在非线性飘移,因而影响了作为位置检测传感器的检测精度,尤其在3D测量时适用性受到了限制.针对这个问题,提出了一种PSD位置传... PSD是一种高分辨率、实时性好的光电位置敏感器件,因而具有广泛应用的前景.但在光照度变化条件下,输出信号存在非线性飘移,因而影响了作为位置检测传感器的检测精度,尤其在3D测量时适用性受到了限制.针对这个问题,提出了一种PSD位置传感器的非线性误差补偿方法.该方法针对目标的空间距离变化所产生的PSD输出非线性飘移,采用归一化模型进行误差修正,很大程度上改进了PSD的输出一致性,使基于PSD的3D测量系统性能得以提高. 展开更多
关键词 位置敏感器件 定位 误差 非线性 补偿算法 归一化模型 psd 非线性 误差补偿模型 空间定位 光电位置敏感器件 输出信号 误差补偿方法 3D测量
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基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测 被引量:2
18
作者 王可月 王轶夫 +3 位作者 陈馨 郑峻鹏 李杰 孙玉军 《生态学报》 北大核心 2025年第2期685-700,共16页
了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像... 了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像进行处理,将递归特征消除(RFE)、Boruta两种特征选择方法与支持向量机(SVR),包括随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)和堆叠集成(Stacking)在内的三种集成学习算法相结合,分析不同模型的估测精度。此外,运用Optuna超参数优化框架来确定各模型的超参数。根据最优估测模型来反演江西省森林碳储量并绘制空间分布图,选用地理探测器对碳储量的空间分布格局进行驱动力分析。结果表明:(1)根据特征重要性排名,RFE筛选出30个变量,Boruta筛选出11个变量,合适的特征子集与回归算法相结合能显著提升估测的准确性。(2)基于Optuna对各模型的超参数进行迭代调优,发现不同特征子集与机器学习算法相结合,超参数取值和重要性在模型中差异较大。其中RFE筛选的最优特征子集与Stacking算法结合进行回归拟合时获得了最好的估测效果(R^(2)=0.527,RMSE=15.85Mg/hm^(2),MAE=12.31Mg/hm^(2)),该模型有效利用训练数据,结合多种算法的优点以减少偏差,显著改善森林碳密度高值低估和低值高估的问题。(3)最优估测模型反演得到江西省2006年的森林碳密度平均值为33.356Mg/hm^(2)(2.585—88.943Mg/hm^(2)),森林碳储量总量为321.507Tg。(4)自然环境因子中海拔和坡度是影响碳储量空间分布格局的主要驱动因子;所有因子在交互作用下呈非线性增强和双因子增强,其空间分布格局是自然因素和人为因素协同作用的结果。 展开更多
关键词 森林碳储量遥感估测 集成学习算法 Optuna超参数调优 堆叠集成算法 碳密度 地理探测器
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基于BP优化算法的PSD非线性校正 被引量:4
19
作者 张欣婷 亢磊 +2 位作者 吴倩倩 张婉怡 李玉瑶 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期415-418,共4页
针对位置敏感探测器(PSD)固有的非线性,提出一种基于BP优化算法的PSD非线性校正方法。以传统的牛顿算法为基础,推导了Levenberg-Marquardt算法,即BP优化算法的相关原理。采用Matlab软件编程,网络采用具有2个中间隐层的结构形式,2个隐层... 针对位置敏感探测器(PSD)固有的非线性,提出一种基于BP优化算法的PSD非线性校正方法。以传统的牛顿算法为基础,推导了Levenberg-Marquardt算法,即BP优化算法的相关原理。采用Matlab软件编程,网络采用具有2个中间隐层的结构形式,2个隐层使用的神经元数分别为40和30,最大训练次数取500次,利用sim函数计算并仿真网络输出,网络输出误差均在0.001mm之内,其中最大误差不超过0.003mm,实现了对PSD非线性的校正。 展开更多
关键词 psd非线性 神经网络 BP优化算法
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船舶自动舵的单神经元自适应 PID/PSD 控制 被引量:10
20
作者 程启明 万德钧 黄林 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1997年第6期133-137,共5页
船舶自动舵的单神经元自适应PID/PSD控制程启明万德钧黄林(东南大学仪器科学与工程系,南京210018)对于恒速航行的水面船舶来说,可只考虑偏航等因素.由船舶操纵性理论,只考虑首向角φ作为输出,舵角δ作为输入,可得... 船舶自动舵的单神经元自适应PID/PSD控制程启明万德钧黄林(东南大学仪器科学与工程系,南京210018)对于恒速航行的水面船舶来说,可只考虑偏航等因素.由船舶操纵性理论,只考虑首向角φ作为输出,舵角δ作为输入,可得运动方程为[1]T1T2φ…(t... 展开更多
关键词 船舶 自动舵 单神经元 自适应控制
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