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永磁同步电机粒子群滑模观测器无位置传感器控制 被引量：2
1
作者 张静 李贵远 +1 位作者 刘杰 崔安迪 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期161-167,共7页
针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模... 针对永磁同步电机传统滑模观测器存在高频滑模噪声,从而导致精度低、较大抖振以及相位延迟的问题,以及使用固定的滑模参数会使估算精度受到参数干扰而产生误差的情况,造成控制精度比较低,提出一种改进的粒子群优化(IPSO)算法超螺旋滑模观测器作为无位置传感器控制的改进方法。该方法首先进行永磁同步电机数学模型的建立,然后建立超螺旋滑模观测器,最后应用改进粒子群算法。超螺旋算法采用积分形式来消除高频噪声,减小误差抖振以及相位延迟。引入改进粒子群算法对滑模观测器参数进行滑模参数寻优,通过在线调整滑模系数可以获得较高的收敛速度和稳态精度。仿真和实验结果验证了该控制策略能有效抑制系统抖振,减小相位延迟,且估计精度高,进一步说明该策略在电动汽车中有一定的可行性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 无位置传感器控制 超螺旋滑模观测器 改进的粒子群优化算法 滑模参数 高频噪声
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基于XGBoost的电磁阀滤网缺陷检测系统设计
2
作者 潘源琦 郭斌 +2 位作者 汪伟国 潘飞文 陆艺 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期13-18,共6页
为弥补汽车电磁阀滤网表面缺陷自动化检测的空缺,并解决滤网表面缺陷检测准确率低、存在漏检现象等问题,设计一种基于改进XGBoost的电磁阀滤网表面缺陷检测系统,有效识别电磁阀滤网存在的破洞、松丝缺陷。该系统首先对滤网图像进行滤波... 为弥补汽车电磁阀滤网表面缺陷自动化检测的空缺,并解决滤网表面缺陷检测准确率低、存在漏检现象等问题,设计一种基于改进XGBoost的电磁阀滤网表面缺陷检测系统,有效识别电磁阀滤网存在的破洞、松丝缺陷。该系统首先对滤网图像进行滤波、增强,再对滤网区域及滤网塑料骨架区域进行定位,从而提取滤网织物区域;其次提取织物区域的灰度特征和纹理特征,采用基于随机森林的特征递减消除算法进行特征优选,构建XGBoost模型来实现对缺陷的识别与分类;最后采用两重多阶段的超参数寻优策略进行参数优化,提升模型效果。实验结果表明,所设计系统能够识别出滤网表面的缺陷及类型,并且相比传统机器学习检测方法,能够达到更高的准确率。 展开更多
关键词 电磁阀滤网 缺陷检测 XGBoost算法 随机森林 特征优选 超参数寻优
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基于表型性状的玉米穗质量预测模型
3
作者 蒋艳玲 石江 +7 位作者 唐善勇 李申斐 胡方乾 谭先明 夏超 兰海 杨宸尧 杨峰 《山西农业科学》 2025年第5期8-20,共13页
为构建精准的玉米穗质量预测模型,并为玉米高产育种及精准田间管理提供一定的决策支持,以281个玉米重组自交系为材料,测定花期、株型、穗位叶和果穗4个类别共32个农艺性状,分别采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和... 为构建精准的玉米穗质量预测模型,并为玉米高产育种及精准田间管理提供一定的决策支持,以281个玉米重组自交系为材料,测定花期、株型、穗位叶和果穗4个类别共32个农艺性状,分别采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)构建穗质量预测模型,并在不同训练集比例下进行超参数调优以评估模型表现,通过集成策略生成集合均值模型,并对影响穗质量的关键影响因子进行解析。结果表明,各模型经超参数调优后表现各异,RF与SVM在训练集与测试集间保持较好的稳健性;ANN表现依赖样本规模,在50%~70%训练集比例下易过拟合,而在80%训练集时误差显著降低。MLR虽整体拟合度低于非线性模型,但仍展现出较好的预测能力。集合均值模型表现普遍优于或接近最优单一模型。在训练集比例为80%下,基于果穗性状(粒质量为主要贡献因子)构建的穗质量集合均值模型预测精度最高(R^(2)为0.95,均方根误差为7.6 g,相对均方根误差为5%)。基于株高、雄花主轴长、穗位高等株型性状构建的模型预测精度一般(R^(2)为0.34),但可用于生育早期的穗质量预测;仅基于开花期或穗位叶性状构建的模型预测能力有限(R^(2)≤0.11)。 展开更多
关键词 玉米 穗质量预测 农艺性状 机器学习 超参数调优 多模型集成
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基于GA-BO-LSTM的电解电容剩余寿命预测
4
作者 刘心怡 李小波 史尚贤 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期81-86,共6页
单个产品的剩余寿命预测对系统稳定可靠工作具有重要意义。为了提高电解电容剩余寿命预测的准确性,解决因预测精度偏低导致的系统突发故障问题,提出一种结合遗传算法(GA)与贝叶斯优化(BO)来确定长短期记忆(LSTM)网络超参数的寿命预测方... 单个产品的剩余寿命预测对系统稳定可靠工作具有重要意义。为了提高电解电容剩余寿命预测的准确性,解决因预测精度偏低导致的系统突发故障问题,提出一种结合遗传算法(GA)与贝叶斯优化(BO)来确定长短期记忆(LSTM)网络超参数的寿命预测方法。首先,使用Hermite插值法对数据进行预处理;接着,分别利用GA和BO对LSTM模型中的初始学习率、L2正则化系数及隐含层细胞数3个超参数进行全局寻优;然后,将所得的2组超参数中代表相同含义的参数分别作为边界值,构建一种新的参数调优区间,并通过拉丁超立方抽样(LHS)法进行分层抽样,结合均方根误差和平均绝对误差确定最优层数为6层;最后,基于美国航空航天局(NASA)的电解电容加速退化实验数据进行算法验证。结果表明,所提算法的误差相较于LSTM、GA-LSTM、BO-LSTM至少降低了38.57%,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 遗传算法 贝叶斯优化 长短期记忆网络 超参数优化 调优区间 分层抽样
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基于量子海鸥优化和双向记忆的波浪能发电平台运动预报方法研究
5
作者 李明伟 徐瑞喆 +2 位作者 盛其虎 耿敬 张启昭 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期383-389,共7页
针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建... 针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建立了基于量子海鸥优化算法的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动网络超参优选方法;构建一种新的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动与量子海鸥优化算法相结合的波浪能发电平台运动深度学习组合预报方法。试验结果表明:与本文选择的模型相比,本文建立的预测网络具有更高的预测精度,并且量子海鸥优化算法在选择双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动的超参数时与选取的算法相比,获得了更合适的超参组合。 展开更多
关键词 波浪能发电平台运动 非线性动力系统 深度学习模型 双向长短期记忆网络 网络超参优选 智能优化算法 海鸥优化算法 量子计算
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基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究 被引量：3
6
作者 王应武 华春莉 茶建帮 《人民长江》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO... 针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。 展开更多
关键词 月径流预测 小波包变换 改进蝴蝶优化算法 改进海马优化算法 加权极限学习机 超参数优化 把边水文站 景东水文站 李仙江流域
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基于天气特征的高速公路交通流预测方法研究
7
作者 袁辉 谢庆 +3 位作者 计明军 吴炜昌 曾斌 姬生忠 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期164-172,共9页
随着高速公路网络的规模扩展和智能交通系统的不断完善,交通流预测在提高道路资源利用效率和缓解交通拥堵方面起着至关重要的作用。现有的预测方法往往忽视了天气特征动态变化对交通流的影响,故文中旨在运用集成深度学习模型来探索天气... 随着高速公路网络的规模扩展和智能交通系统的不断完善,交通流预测在提高道路资源利用效率和缓解交通拥堵方面起着至关重要的作用。现有的预测方法往往忽视了天气特征动态变化对交通流的影响,故文中旨在运用集成深度学习模型来探索天气特征对高速公路交通流的影响。利用随机森林算法从历史交通流量和天气数据中提取出相关性较高的天气特征,采用粒子群优化算法对长短期记忆神经网络模型的超参数进行优化,构建一个融合天气特征数据的深度学习预测框架,将经过筛选的天气特征序列输入至预测框架模型中进行训练和预测。通过真实数据集上的实验验证了所提方法的有效性和泛化能力。实验结果表明,所提的集成深度学习方法相比现有的深度学习方法具有更好的拟合度、预测精度和稳定性,能够更准确地捕捉天气特征动态变化对交通流的影响。 展开更多
关键词 智能交通系统 高速公路交通流预测 天气特征 集成深度学习 随机森林算法 粒子群优化算法 长短期记忆神经网络 超参数优化
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基于实验方案设计的卷积神经网络超参数优化方法 被引量：1
8
作者 徐慧智 吕佳明 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第28期12227-12238,共12页
卷积神经网络是人工智能的重要组成部分,在自然语言处理、图像识别等领域表现优异。卷积神经网络模型超参数配置涉及训练策略,在卷积神经网络大模型优化方面起着至关重要的作用。现有超参数优化方法耗时耗力,遍历整个超参数空间,容易陷... 卷积神经网络是人工智能的重要组成部分,在自然语言处理、图像识别等领域表现优异。卷积神经网络模型超参数配置涉及训练策略,在卷积神经网络大模型优化方面起着至关重要的作用。现有超参数优化方法耗时耗力,遍历整个超参数空间,容易陷入局部最优解。首先,构建3个不同深度的自建卷积神经网络作为优化对象,以提高模型在验证集上的准确率为优化目标找到最佳的超参数配置。其次,考虑优化神经网络大模型的训练过程并提高模型性能的需求,提出一种基于实验方案设计的卷积神经网络超参数优化方法。最后,为了验证方法的有效性,依据均匀设计理念构建训练方案,生成超参数优化组合,进行主观经验生成训练方案的对比实验。结果表明:所提出的优化方法在收敛速度、准确率和计算效率上更具优势。该方法为实现卷积神经网络大模型的高效训练提供支持,具有良好的通用性,可以应用于不同规模的卷积神经网络训练任务。 展开更多
关键词 均匀设计 超参数优化 卷积神经网络(CNN) 正交设计 机器学习
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基于随机森林的地震灾害直接经济损失评估研究——以中国西部地区为例 被引量：4
9
作者 刘金平 姜立新 +1 位作者 杨天青 刘钦 《中国地震》 北大核心 2024年第2期355-367,共13页
为快速评估地震直接经济损失,针对我国西部地区,尝试采用随机森林机器学习回归算法,以1993—2017年震害数据为基础,结合各年份经济数据与抗震设计数据,经特征选择与参数优化后,进行模型的训练与测试。实验结果表明,在减少模型输入特征... 为快速评估地震直接经济损失,针对我国西部地区,尝试采用随机森林机器学习回归算法,以1993—2017年震害数据为基础,结合各年份经济数据与抗震设计数据,经特征选择与参数优化后,进行模型的训练与测试。实验结果表明,在减少模型输入特征的情况下,优化后的随机森林模型可得到更优的评估结果。通过删除含有缺失特征样本的数据预处理方法,评估模型的决定系数R2达到0.86,优于中值补齐缺失特征数据预处理下的评估模型,更适用于地震直接经济损失的评估。实例验证表明该模型评估结果与实际经济损失有较好的一致性,可为抗震救灾提供决策支持。 展开更多
关键词 地震直接经济损失 随机森林 特征选择 超参数优化
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基于图优化参数辨识的船体变形测量方法 被引量：2
10
作者 徐东生 张霄力 +2 位作者 何荧 彭侠夫 宋凝芳 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期247-253,共7页
针对船体变形惯性匹配测量中模型参数准确性影响测量精度的问题,本文提出了一种基于图优化的船体变形模型参数辨识方法并应用于惯性匹配测量。通过分析船体变形模型预设参数对惯性匹配测量的Kalman滤波影响,得到参数对惯性匹配精度的影... 针对船体变形惯性匹配测量中模型参数准确性影响测量精度的问题,本文提出了一种基于图优化的船体变形模型参数辨识方法并应用于惯性匹配测量。通过分析船体变形模型预设参数对惯性匹配测量的Kalman滤波影响,得到参数对惯性匹配精度的影响机制;利用船体变形历史数据,结合待辨识的船体变形模型参数组成图优化超图,建立船体变形参数辨识的图优化模型,实现船体变形惯性匹配预设模型参数的辨识,最后将参数辨识结果代入惯性匹配方程以完成准确测量。仿真实验验证了该方法可以有效地完成船体变形参数辨识,保障船体变形惯性匹配测量的准确度。 展开更多
关键词 船体变形 惯性匹配测量 预设参数 KALMAN滤波 图优化 超图 参数辨识 准确测量
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基于贝叶斯优化的GRU网络轴承剩余使用寿命预测方法 被引量：3
11
作者 孟琳书 张音旋 +1 位作者 张起 王豪 《机电工程》 北大核心 2024年第1期130-136,共7页
传统的滚动轴承剩余使用寿命预测模型存在参数优化的困难。针对这一问题,笔者提出了一种基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承剩余使用寿命预测方法,并进行了实验验证,即以PHM2012数据集为例,结合贝叶斯优化算法对基于Encoder-Decoder结构... 传统的滚动轴承剩余使用寿命预测模型存在参数优化的困难。针对这一问题,笔者提出了一种基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承剩余使用寿命预测方法,并进行了实验验证,即以PHM2012数据集为例,结合贝叶斯优化算法对基于Encoder-Decoder结构的门控循环单元(GRU)预测模型的多个超参数进行了优化。首先,对包含噪声的原始数据进行了小波包处理,从滚动轴承的振动机理和故障特征出发提取了时域特征,针对该时域特征进行了优化、筛选,并将其输入到模型中的编码器部分,进一步提取了更深层次的时序特征;其次,结合注意力机制与Encoder-Decoder结构,构造了双向GRU神经网络模型,在模型的高维超参数空间中采用贝叶斯优化方法搜索超参数,得到了最优的超参数组合,并在解码器中融入了线性变换,得到了滚动轴承的寿命预测值;最后,封装了全部模型构建、训练与使用过程,建立了基于贝叶斯优化的GRU网络滚动轴承寿命预测流程,并对方法的有效性进行了对比实验验证。研究结果表明:采用基于贝叶斯优化的GRU网络可以有效预测滚动轴承的剩余使用寿命,相比于其他3种方法的最优结果,基于贝叶斯优化的GRU网络的平均预测得分提高了8.01%;基于贝叶斯优化的GRU网络对于真实寿命较短的轴承预测结果较为准确,而对于真实寿命较长的轴承则没有出现预测值大于真实值的情况,可以作为轴承临近失效阶段剩余使用寿命估计的参考。 展开更多
关键词 参数优化 剩余使用寿命 门控循环单元 贝叶斯优化 超参数调整 注意力机制 Encoder-Decoder结构
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基于超参数双调和方程代理模型的航空燃油离心泵多目标优化 被引量：2
12
作者 仲世杰 符江锋 +2 位作者 刘显为 魏鹏飞 殷德文 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期102-114,共13页
为解决航空燃油离心泵性能参数高度非线性导致的代理模型构建准确性差的问题,本文提出超参数寻优的双调和方程代理模型方法。研究首先应用基于方差的敏感度分析方法验证超参数有效性并探究其作用机理。进而在与粒子群优化算法对比的基础... 为解决航空燃油离心泵性能参数高度非线性导致的代理模型构建准确性差的问题,本文提出超参数寻优的双调和方程代理模型方法。研究首先应用基于方差的敏感度分析方法验证超参数有效性并探究其作用机理。进而在与粒子群优化算法对比的基础上,通过贝叶斯优化实现超参数快速寻优,使代理模型自动提升预测精度。算例验证中,基于所构建的扬程和效率超参数双调和方程代理模型,实现了航空燃油离心泵多目标优化。研究结果表明:超参数的引入能够实现双调和方程代理模型的结构可变性,同时其高阶交互效应是影响代理模型准确性的主要原因;贝叶斯优化能够实现超参数双调和方程代理模型的自动寻优,对比粒子群优化其加速比达到17.62;优化后代理模型预测精度得到大幅提高,校准决定系数R^(2)_(adj)从0.82增加为0.96,提高17.1%;航空燃油离心泵扬程和效率超参数双调和方程代理模型损失函数值极低,能够描述结构参数和扬程、效率间的映射关系;经过多目标优化,航空燃油离心泵扬程提升0.041 m,效率提升0.76%,且优化后离心泵流道内高速流团得到抑制,叶片载荷梯度得到显著改善。 展开更多
关键词 航空燃油离心泵 双调和方程代理模型 超参数 贝叶斯优化 多目标优化
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基于时序数据集划分和时序交叉验证优化燃煤锅炉NO_(x)建模 被引量：1
13
作者 屈可扬 程静 +1 位作者 甘云华 陈东升 《中南大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期4665-4674,共10页
针对氮氧化物NO_(x)生成量进行机器学习建模。因燃煤锅炉系统具有时序特性,为了克服常规机器学习流程中随机数据集划分方式对时序数据集划分产生的测试数据泄露问题,提出使用时序数据集划分和时序交叉验证方法对燃煤锅炉NO_(x)建模进行... 针对氮氧化物NO_(x)生成量进行机器学习建模。因燃煤锅炉系统具有时序特性,为了克服常规机器学习流程中随机数据集划分方式对时序数据集划分产生的测试数据泄露问题,提出使用时序数据集划分和时序交叉验证方法对燃煤锅炉NO_(x)建模进行优化。使用基于贝叶斯方法的超参数优化算法,对模型的超参数进行搜索和优化。当使用时序交叉验证评价作为超参数优化的目标函数时,每组超参数评估的总耗时最高减少94.19%。在实际应用中,时序划分方式得到的模型平均绝对值误差比随机方式得到的模型平均绝对值误差更低,支持向量机、多层感知器和弹性网络回归模型平均绝对值误差分别减少18.49%、1.57%、0.73%。相比于随机划分方式,时序划分方式的预期精度与模型实际精度之间的误差更小,预期均方根误差与实际均方根误差间的相对误差最大减少235.32%,时序划分方式能够更准确地得出模型NO_(x)生成量的实际精度。 展开更多
关键词 电站锅炉 NO_(x)生成量 时序数据集划分 时序交叉验证 贝叶斯超参数优化
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基于改进鲸鱼算法优化LSTM的化工过程故障诊断方法 被引量：2
14
作者 孙一夫 孙怀宇 +2 位作者 陈众 李元 马可楠 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期73-80,共8页
鲸鱼优化算法是一种群体智能优化算法,文中针对基本鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优等问题,从几个方面对其进行了改进:通过Tent混沌对种群进行初始化来增加种群多样性;融入非洲秃鹫算法的群体最优和次优策略与探索... 鲸鱼优化算法是一种群体智能优化算法,文中针对基本鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优等问题,从几个方面对其进行了改进:通过Tent混沌对种群进行初始化来增加种群多样性;融入非洲秃鹫算法的群体最优和次优策略与探索阶段位置更新策略,以避免算法早熟以及陷入局部最优;采用一种新的非线性收敛因子替代鲸鱼优化算法原本的线性收敛因子,平衡算法的全局探索和局部开发;引入了非线性自适应增量惯性权重,更好地平衡了全局搜索能力与局部搜索能力;最终得到一种混合非洲秃鹫算法的改进鲸鱼优化算法(MAWOA)。在对4种基准测试函数进行的对比试验中显示,MAWOA具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。将MAWOA算法应用于长短期记忆(LSTM)网络的超参数寻优中,构建MAWOA-LSTM故障诊断模型。结合田纳西伊斯曼(TE)化工数据集进行故障诊断,通过与LSTM、WOA-LSTM等模型进行准确率对比,验证了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 改进鲸鱼优化算法 长短期记忆网络 化工过程 故障诊断 非洲秃鹫优化算法 超参数寻优 非线性收敛因子 田纳西伊斯曼数据集
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用于高反光表面三维重建的多任务学习方法
15
作者 李默晶 孙长库 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期144-157,共14页
在基于多任务学习的高反光表面单序列投射相移轮廓术中,网络参数在优化初期往往受到过曝区域相位缺失的直接影响,进而导致网络性能受损。提出一种多任务学习方法,把网络对于折叠相位图中非过曝区域和过曝区域的拟合看作不同任务,分别计... 在基于多任务学习的高反光表面单序列投射相移轮廓术中,网络参数在优化初期往往受到过曝区域相位缺失的直接影响,进而导致网络性能受损。提出一种多任务学习方法,把网络对于折叠相位图中非过曝区域和过曝区域的拟合看作不同任务,分别计算其梯度值用于网络参数更新,并引入pareto最优化用于更新任务权值向量。同时,由于两个任务的优先级之间存在明显的先验关系,传统针对平行任务的pareto最优化理论不适用于本场景,因此提出了一种动态更新任务优先级的多任务权值搜索策略,用于根据当前学习情况自适应地更新超参数,尽量避免由于任务梯度冲突导致的网络震荡。验证实验与对比实验的结果表明,将该优化方法引入现有多任务学习框架以后,网络收敛速度得到了显著提高;同时,由于减轻了过曝区域对网络参数拟合的不利影响,该权值搜索策略最终实现了更加平滑和稠密的重建结果。 展开更多
关键词 相位轮廓术 多任务学习 相位预测 同名点匹配 超参数搜索
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基于长短期记忆及自适应Kriging子集模拟优化的风电功率预测方法 被引量：1
16
作者 付振宇 王文胤 +2 位作者 凌小明 张文坤 陈恒 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第11期147-154,共8页
风电功率的准确预测是目前践行各类监管和运营战略,发展智能电网和先进控制系统等重要技术的前提。提出一种基于长短期记忆及自适应Kriging子集模拟优化的风电功率预测方法。在风电场数据特征提取的基础上,以长短期记忆预测均方根误差... 风电功率的准确预测是目前践行各类监管和运营战略,发展智能电网和先进控制系统等重要技术的前提。提出一种基于长短期记忆及自适应Kriging子集模拟优化的风电功率预测方法。在风电场数据特征提取的基础上,以长短期记忆预测均方根误差为目标,超参数为设计变量,通过基于期望改善的深度耦合自适应Kriging子集模拟优化,进行超参数的高效优化设计,输出最优预测功率。最后,通过案例验证所提方法的预测性能。 展开更多
关键词 风功率预测 长短期记忆 自适应Kriging 超参数设计 子集模拟优化
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基于LeNet-5模型的太阳能电池板缺陷识别分类 被引量：15
17
作者 吴涛 赖菲 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第3期120-125,共6页
太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络... 太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络对太阳能电池板图像进行自动识别分类。利用Tensorflow平台Tensorboard的可视化性能,对经典卷积神经网络Le Net-5模型进行结构改善和超参数的调整,并将改进LeNet-5模型与经典LeNet-5模型和支持向量机的分类结果互相对比,结果表明改进LeNet-5模型的分类效果最优。 展开更多
关键词 太阳能电池板 LeNet-5模型 图像分类 卷积神经网络 超参数 tensorboard
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支持向量回归中核函数和超参数选择方法综述 被引量：39
18
作者 肖建 于龙 白裔峰 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期297-303,共7页
支持向量回归(SVR)模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要.为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价.SVR的精确性和推广能力很大程度上依... 支持向量回归(SVR)模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要.为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价.SVR的精确性和推广能力很大程度上依赖于核函数及超参数.提出了今后研究的方向. 展开更多
关键词 支持向量回归 模型 核 超参数
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土壤理化参数的反射光谱分析 被引量：23
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作者 夏学齐 季峻峰 +2 位作者 陈骏 廖启林 杨忠芳 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期354-362,共9页
土壤可见光和近红外波段(400～2500nm)反射光谱信息包含了大量土壤物理化学参数,土壤反射光谱测量简单、快速,无需破坏样品,而且还可以通过高光谱遥感方法制图。文中使用江苏国土生态地球化学调查中获取的大量土壤样品,研究了土壤阳离... 土壤可见光和近红外波段(400～2500nm)反射光谱信息包含了大量土壤物理化学参数,土壤反射光谱测量简单、快速,无需破坏样品,而且还可以通过高光谱遥感方法制图。文中使用江苏国土生态地球化学调查中获取的大量土壤样品,研究了土壤阳离子交换量(CEC)、有机质含量、pH值、铁氧化物类型、铁铝硅等常量元素含量等重要土壤生态地球化学参数的光谱反应。结果显示,土壤CEC是进行光谱预测非常成功的参数,1400、1900和2200nm附近一阶导数光谱(FD)值或短波方向反射率值均可以很好地反映土壤CEC的大小;土壤有机质含量、铁氧化物类型、铁铝硅含量均可以在反射率光谱或其一阶导数(FD)值找到相关波段;土壤导数光谱存在的A、B、C和D峰使反射光谱方法不仅能够定量铁氧化物总量,还能鉴别铁氧化物矿物类型(针铁矿和赤铁矿)及其相对含量;江都土壤光谱的656nm附近FD值与pH有很大相关性,但是江苏样品显示pH值光谱经验预测具有区域依赖性,可能与土壤类型有关,说明pH与光谱参数之间的关系并非一般的线性关系,而有更复杂的机制。 展开更多
关键词 高光谱遥感 土壤 反射光谱 土壤生态地球化学参数
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高光谱遥感模型对亚洲小车蝗危害程度研究 被引量：15
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作者 卢辉 韩建国 张录达 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期745-748,共4页
对内蒙古自治区锡林郭勒盟亚洲小车蝗危害进行了高光谱遥感监测，利用地面高光谱数据，分析和比较了正常羊草和亚洲小车蝗危害羊草冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异，建立了高光谱特征参数与羊草叶面积指数的关系模型。结果表明：LAI... 对内蒙古自治区锡林郭勒盟亚洲小车蝗危害进行了高光谱遥感监测，利用地面高光谱数据，分析和比较了正常羊草和亚洲小车蝗危害羊草冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异，建立了高光谱特征参数与羊草叶面积指数的关系模型。结果表明：LAI和3个高光谱参数有极显著相关性，其中以红边峰值区（620～760nm）一阶微分总和与蓝边峰值区（430-470nm）一阶微分总和的比值为变量的虫害光谱指数（DI）模型精度最高，最适于反映研究区蝗虫的危害程度。从模型可以看出，DI介于51．57-79．83，蝗虫轻度发生；DI小于51．57，蝗虫严重发生。模型的预测值与实际值相关系数为0．948，平均相对误差为3．928％，表明模型的预测效果较好。 展开更多
关键词 高光谱遥感 亚洲小车蝗 叶面积指数(LAI) 高光谱参数
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