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A Classification Algorithm for Ground Moving Targets Based on Magnetic Sensors
1
作者 崔逊学 刘綦 刘坤 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2011年第1期52-58,共7页
A novel classification algorithm based on abnormal magnetic signals is proposed for ground moving targets which are made of ferromagnetic material. According to the effect of diverse targets on earth's magnetism,t... A novel classification algorithm based on abnormal magnetic signals is proposed for ground moving targets which are made of ferromagnetic material. According to the effect of diverse targets on earth's magnetism,the moving targets are detected by a magnetic sensor and classified with a simple computation method. The detection sensor is used for collecting a disturbance signal of earth magnetic field from an undetermined target. An optimum category match pattern of target signature is tested by training some statistical samples and designing a classification machine. Three ordinary targets are researched in the paper. The experimental results show that the algorithm has a low computation cost and a better sorting accuracy. This classification method can be applied to ground reconnaissance and target intrusion detection. 展开更多
关键词 information processing magnetic sensor abnormal magnetic signal target detection target classification classification algorithm
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Analysis of Distributed and Adaptive Genetic Algorithm for Mining Interesting Classification Rules
2
作者 YI Yunfei LIN Fang QIN Jun 《现代电子技术》 2008年第10期132-135,138,共5页
Distributed genetic algorithm can be combined with the adaptive genetic algorithm for mining the interesting and comprehensible classification rules.The paper gives the method to encode for the rules,the fitness funct... Distributed genetic algorithm can be combined with the adaptive genetic algorithm for mining the interesting and comprehensible classification rules.The paper gives the method to encode for the rules,the fitness function,the selecting,crossover,mutation and migration operator for the DAGA at the same time are designed. 展开更多
关键词 分析方法 分类规则 计算方法 编码 智能系统
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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量:1
3
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于主成分分析算法和K均值聚类算法的药品库存分类管理 被引量:1
4
作者 唐蕾 邱磊 +1 位作者 俞佳慧 冀召帅 《医药导报》 北大核心 2025年第4期682-686,共5页
目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算... 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 药品分类 主成分分析算法 K均值聚类算法 药品库存管理
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矿井多人员定位轨迹的预警分类方法研究 被引量:1
5
作者 蔡安江 徐海涛 +1 位作者 程东波 刘锋伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第1期243-249,共7页
为解决矿井综采操作区域多人员定位轨迹的预警分类问题,提出了一种基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)的多人员定位轨迹数据的预警分类方法。该方法首先对采集的UWB定位轨迹数据进行预处理;然后利用UWB定位轨迹数据中的人员ID、坐标、时... 为解决矿井综采操作区域多人员定位轨迹的预警分类问题,提出了一种基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)的多人员定位轨迹数据的预警分类方法。该方法首先对采集的UWB定位轨迹数据进行预处理;然后利用UWB定位轨迹数据中的人员ID、坐标、时间、求救信号等特征参数作为UWB人员定位轨迹预警分类模型的输入指标,以人员的预警行为类别作为输出指标,对预警分类模型进行拟合训练,基于人员4级违规预警机制与专家建议设置预警阈值;最后采用随机森林算法对多人员UWB定位轨迹数据进行人员行为预警识别和分类。研究表明:该方法能够对区域人员作业超员、工作超时、作业求救、定位轨迹缺失和作业越界等行为进行有效预警并准确分类,能够消除隐患,提高矿山人员管理效率和生产作业的安全性。 展开更多
关键词 矿井定位 多人员 预警分类 UWB定位轨迹数据 随机森林算法
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一种面向联盟链的改进PBFT共识机制
6
作者 谭朋柳 邹雯诗 +1 位作者 王诗堃 王润庶 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期51-58,86,共9页
提出一种改进的PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)共识机制——ISPBFT。在该机制中,引入CART决策树分类制,定期对节点进行决策树分类,给不同类别的节点赋予不同的共识权限。优化主节点的选择方式,只有排名靠前的节点才可以参... 提出一种改进的PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)共识机制——ISPBFT。在该机制中,引入CART决策树分类制,定期对节点进行决策树分类,给不同类别的节点赋予不同的共识权限。优化主节点的选择方式,只有排名靠前的节点才可以参与主节点选取,此外,在选择主节点的同时选出备选主节点,保障主节点的可靠性,避免频繁视图切换,降低通信时延。通过增加节点的等级定期更新机制来修改网络结构,使节点可以动态地加入和退出。而且优化了PBFT的共识流程。实验结果表明,新的共识机制可以有效地降低通信开销,提高系统的效率和灵活性。 展开更多
关键词 联盟链 PBFT算法 节点CART分类 共识机制
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生成式人工智能的意识形态风险及其法律因应
7
作者 陈京春 杨历霖 《西安交通大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第4期158-168,共11页
生成式人工智能引领技术创新与时代变革,已经成为大国竞争的重要场域。同时,基于其技术特性,助推“数字霸权”加深意识形态渗透、“去中心化”趋势削弱主流价值观影响力、“智能体共情”现象潜在规训个体思维等成为隐藏的安全风险。生... 生成式人工智能引领技术创新与时代变革,已经成为大国竞争的重要场域。同时,基于其技术特性,助推“数字霸权”加深意识形态渗透、“去中心化”趋势削弱主流价值观影响力、“智能体共情”现象潜在规训个体思维等成为隐藏的安全风险。生成式人工智能语料库的可选择性、算法的可干预性、用户认知的可控制性,为对其进行法律规制和归责提供了法理基础。当前,中国生成式人工智能的相关法律规范,在意识形态安全保护方面依然存在缺陷,应进一步明确全过程各主体的内容安全责任,建立健全算法分级分类制度,完善终端反馈处置机制等,以维护生成式人工智能领域的意识形态安全,保障人工智能产业健康发展。 展开更多
关键词 生成式人工智能 意识形态安全 语料库 算法分级分类 法律规制
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二元混合气体成分检测的改进蒲公英算法研究
8
作者 李鹏 汤炼海 +2 位作者 林事力 纵彪 于涛 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期15-20,共6页
针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策... 针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策略(EOBL)引入蒲公英种子位置更新,提高原算法寻优精度。将该算法用于KELM参数寻优,建立改进DO(IDO)算法优化KELM模型,实现对二元混合气体的成分识别。实验结果表明:IDO算法优化的KELM模型对二元混合气体成分识别准确率可达99.71%,比原始KELM模型提高4.28%。 展开更多
关键词 改进蒲公英优化算法 核极限学习机 气体分类
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基于机器视觉玻璃纤维束缺陷检测技术的研究
9
作者 徐东亮 薛紫阳 赖九衡 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路... 玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路上玻璃纤维束的图像,并把图像传输到计算机,由计算机利用OpenCV库对每一帧玻璃纤维束的图像进行处理,得到每根玻璃纤维束的轮廓及缺陷特征,根据缺陷特征通过缺陷检测算法判断玻璃纤维束是否完全断开或部分断开,利用KNN算法判断缺陷所在位置。玻璃纤维束的运动速率为1 m/s,以30 fps的帧率采集600张图像进行实验验证,检测数据表明综合准确率达96.6%,满足玻璃纤维束缺陷检测的要求。 展开更多
关键词 机器视觉 玻璃纤维束 图像处理 缺陷检测 KNN分类算法 复合材料
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基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法
10
作者 窦淑庆 刘思豆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期169-173,共5页
为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知... 为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知,同时对感知后的数据进行动态分类,从而实现大规模数据的智能化处理。基于深度学习算法,引入多重信息融合技术,对各类数据的多种信息进行有效识别与融合,实现对读者行为和偏好的精准捕捉,为图书资源的优化管理提供了技术解决方案。为了验证所提方法的正确性和有效性,设计了数值实验进行测试。实验结果表明,所提方法的数据分类准确率可达99.10%,能够满足大型图书馆的智能化数据管理与分类需求。 展开更多
关键词 图书资源管理 智能化水平 个性化服务 深度学习 多重信息融合分析 动态自组织分类算法 数据分类准确率
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基于动态联合加权的带钢表面缺陷分类方法
11
作者 王亚 甘青松 +4 位作者 沈琦 宋余庆 刘毅 韩凯 刘哲 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期286-296,共11页
带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督... 带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督分类方法逐渐成为研究热点。现有的传统机器学习无监督分类方法对噪声数据鲁棒性差,而基于深度学习的无监督方法对数据量依赖性较强。为此,将传统的机器学习算法和深度学习算法相结合,提出一种无监督动态加权联合的带钢表面缺陷分类(DWJC)方法。首先,根据纹理特征聚类算法为缺陷图像分配初始类别标签;然后,通过卷积神经网络(CNN)提取图像的深度特征;最后,基于KL散度提出一种动态加权重标注方法,联合初始类别标签、Softmax、约束聚类等多个分类方法,在模型训练过程中不断修正初始类别标签,以获取更加稳定且精准的缺陷分类结果。在NEU公共数据集和上海宝钢缺陷数据集上进行大量实验,结果表明,DWJC分别取得了99.5%和94.3%的平均精度。 展开更多
关键词 表面缺陷分类 无监督分类 纹理特征 聚类算法 动态权重
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基于RGB图像和随机森林算法的棉种识别
12
作者 王亚茹 韩迎春 +6 位作者 雷亚平 杨北方 熊世武 焦亚辉 马云珍 李亚兵 支晓宇 《棉花学报》 北大核心 2025年第2期94-105,共12页
【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方... 【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方法】田间种植草棉、亚洲棉、海岛棉和陆地棉,在蕾期和花铃期采集叶片的RGB图像,并提取颜色和形态特征参数。基于提取的特征数据,分别构建了3种RF模型:基于蕾期叶片特征的模型、基于花铃期叶片特征的模型以及综合蕾期和花铃期叶片特征的模型。随后,对各个模型的分类性能进行评估,并通过特征重要性分析确定影响棉种识别的关键特征。还对比了RF、支持向量机和K最近邻3种算法的分类效果。【结果】结合蕾期和花铃期叶片特征的分类模型准确性最高,总体精度达到了97.71%,Kappa系数为0.95,优于基于单一生育期特征的模型。特征重要性分析表明,叶片面积和圆度在棉种识别中具有重要作用。此外,RF的分类性能优于支持向量机和K最近邻法,表现出更高的稳定性和准确性。【结论】本研究提出的基于蕾期和花铃期叶片的RGB图像和RF算法的棉种识别方法,无需复杂的图像预处理,能自动高效识别海岛棉、陆地棉、亚洲棉和草棉,可以为作物精细管理和农业领域的机器学习算法应用提供新思路和技术支持。 展开更多
关键词 RGB图像 随机森林算法 分类 棉花
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改进SHO算法优化随机森林模型 被引量:2
13
作者 付海涛 张智勇 +1 位作者 王增辉 金晨磊 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期861-866,共6页
针对海马优化算法初始解质量低且不丰富的问题,提出一种引入Logistic混沌映射改进海马优化算法优化的随机森林模型.首先,在提升海马优化算法后将其与随机森林算法相结合,以提升经典随机森林算法的鉴别准确率;其次,为验证新模型的性能,用... 针对海马优化算法初始解质量低且不丰富的问题,提出一种引入Logistic混沌映射改进海马优化算法优化的随机森林模型.首先,在提升海马优化算法后将其与随机森林算法相结合,以提升经典随机森林算法的鉴别准确率;其次,为验证新模型的性能,用5种模型针对4个评价指标进行对比实验.实验结果表明,该模型准确率达96.15%,精度达100%,召回率达92.31%,F_(1)-Score达96.00%,提升了随机森林方法的性能. 展开更多
关键词 优化算法 海马优化算法 随机森林 分类算法 参数优化
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基于测井的正演模拟分析与复杂岩性划分
14
作者 徐大维 李琼 +1 位作者 陈子杰 何建军 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第3期783-793,共11页
油气勘探的研究对象逐渐转为复杂油气藏,潜江凹陷蚌湖向斜周缘为典型的内陆盐湖沉积,蚌湖向斜的潜三段的复杂砂泥岩薄互层储层构造需要高精度与高分辨率的勘探技术支持实际生产。为此,开展基于测井的正演模拟分析与复杂岩性划分。首先,... 油气勘探的研究对象逐渐转为复杂油气藏,潜江凹陷蚌湖向斜周缘为典型的内陆盐湖沉积,蚌湖向斜的潜三段的复杂砂泥岩薄互层储层构造需要高精度与高分辨率的勘探技术支持实际生产。为此,开展基于测井的正演模拟分析与复杂岩性划分。首先,基于原始测井数据分析计算岩性数据,分析含不同流体砂岩(含水砂岩、含油砂岩以及干层砂岩)的岩性特征,根据褶积理论建立4种不同楔形正演模型,研究不同岩性组合的地震响应特征;其次,基于K-均值算法用已知测井岩性数据重构岩性曲线,利用密度属性对自然伽玛值进行修正,进一步划分岩性;最后,设计潜三段4油组连井地质模型,研究储层厚度变化、含流体变化对振幅的影响。模型分析及实例表明,K-均值算法可有效划分盐岩、砂岩和膏泥岩三种岩性,预测准确度为90.4%,基于高分辨率的测井信息建立的正演仿真模型与实际地质特征一致。因此,利用测井数据重构岩性曲线建立仿真正演模型,对盐泥互层以及薄层砂岩的反射特征进行分析是可行的。 展开更多
关键词 蚌湖向斜 K-均值算法 正演模拟 自然伽玛 岩性划分
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基于PSO算法的煤矿瓦斯事故致因分析 被引量:1
15
作者 张洽 憨瑞东 陈涛 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期104-110,共7页
为科学防治煤矿瓦斯事故,系统分析我国煤矿瓦斯事故风险因素以及因素耦合关系,采用Python软件,建立基于粒子群优化(PSO)算法的关联规则挖掘模型,并进行验证;结合人因分析与分类系统(HFACS)事故风险模型,对煤矿瓦斯事故风险因素进行分类... 为科学防治煤矿瓦斯事故,系统分析我国煤矿瓦斯事故风险因素以及因素耦合关系,采用Python软件,建立基于粒子群优化(PSO)算法的关联规则挖掘模型,并进行验证;结合人因分析与分类系统(HFACS)事故风险模型,对煤矿瓦斯事故风险因素进行分类,并使用PSO-频繁模式增长(FP-growth)算法挖掘煤矿瓦斯事故调查报告的关联规则。结果表明:PSO-FP-growth算法相较于PSO-Apriori算法运行速度及关联规则效果更优;根据瓦斯事故风险因素关联规则可视化及高支持度关联因素显示,我国煤矿瓦斯事故发生的主要风险因素是煤矿企业安全监督管理存在缺陷、瓦斯防治技术不到位、员工安全意识淡薄以及现场管理人员管理意识和技术不到位造成的。 展开更多
关键词 粒子群优化(PSO)算法 煤矿瓦斯事故 事故致因 关联规则 人因分析与分类系统(HFACS)
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一种优化VMD的多尺度深度森林时序分类方法
16
作者 兰婷 白艳萍 +1 位作者 程蓉 续婷 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第4期166-173,共8页
为解决深度森林模型在处理复杂时间序列分类时难以充分捕捉非平稳数据的动态变化,以及多粒度扫描生成的高维数据增加冗余信息的问题,提出了一种基于优化VMD的多尺度深度森林方法。利用VMD对复杂时间序列进行分解,并引入SMA优化VMD中的参... 为解决深度森林模型在处理复杂时间序列分类时难以充分捕捉非平稳数据的动态变化,以及多粒度扫描生成的高维数据增加冗余信息的问题,提出了一种基于优化VMD的多尺度深度森林方法。利用VMD对复杂时间序列进行分解,并引入SMA优化VMD中的参数,从而更精准地提取多尺度信息;采用t-SNE技术对多粒度扫描后的特征数据进行降维,减少冗余特征;将降维后的数据输入到级联森林中进行分类,输出分类结果。在6个UCR公开数据集上与多种算法(如MLP、LA-ESN和DF21)进行对比,结果表明,所提算法具有较强的分类能力,为时间序列分类领域提供了新思路。 展开更多
关键词 时间序列分类 深度森林 VMD t-SNE 智能优化算法
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融合注意力机制和权重平衡算法的遥感图像分类
17
作者 王民水 王明常 +1 位作者 王婧瑜 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第2期697-704,共8页
针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络... 针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络的特征提取能力;针对遥感图像地物类别占比不均衡问题,引入地物类别权重平衡算法,提高小类别地物的分类精度。为了验证网络模型的分类效果,利用Vaihingen数据集和Postdam数据集进行实验。实验结果表明:融合注意力机制和权重平衡算法的分类网络在Vaihingen数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F_(1)值分别为96.66%、90.35%、96.66%,在Postdam数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F_(1)值分别为95.74%、81.47%、91.82%;从分类细节看,增加注意力机制和权重平衡算法对占比较少的汽车识别精度有显著提高,在Vaihingen数据集中汽车的像素精度提高了26.44%,在Postdam数据集中汽车的像素精度提高了21.84%,取得了较好的分类效果。 展开更多
关键词 注意力机制 权重平衡算法 DeepLabV3+网络 遥感图像 地物分类
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基于自适应高阶超边学习的抑郁症分类
18
作者 达超 李瑶 +1 位作者 杨艳丽 郭浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2063-2070,共8页
为解决现有脑功能超网络忽略超边内不同脑区的时间依赖性以及采用滑动时间窗口的杂散波动问题,提出一种自适应高阶超边学习框架。在构建脑功能超网络的基础上采用注意力机制提取高阶超边时间序列,基于卡尔曼滤波构建自适应的功能连接时... 为解决现有脑功能超网络忽略超边内不同脑区的时间依赖性以及采用滑动时间窗口的杂散波动问题,提出一种自适应高阶超边学习框架。在构建脑功能超网络的基础上采用注意力机制提取高阶超边时间序列,基于卡尔曼滤波构建自适应的功能连接时间序列,提取全局和局部时间特征进行分类。实验结果表明,该方法的平均分类准确率达到89.4%,高于之前所提方法,表明其在识别大脑异常方面的有效性。 展开更多
关键词 功能磁共振影像 超网络 卡尔曼滤波算法 注意力机制 深度学习 抑郁症 分类
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面向复杂约束多目标优化问题的双种群双阶段进化算法
19
作者 袁志超 杨磊 +2 位作者 田井林 魏晓威 李康顺 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2656-2665,共10页
针对包含复杂约束条件的约束多目标优化问题(CMOP),在确保算法满足严格约束的同时,有效平衡算法的收敛性与多样性是重大挑战。因此,提出一种双种群双阶段的进化算法(DPDSEA)。该算法引入2个独立进化种群:主种群和副种群,并分别利用可行... 针对包含复杂约束条件的约束多目标优化问题(CMOP),在确保算法满足严格约束的同时,有效平衡算法的收敛性与多样性是重大挑战。因此,提出一种双种群双阶段的进化算法(DPDSEA)。该算法引入2个独立进化种群:主种群和副种群,并分别利用可行性规则和改进的epsilon约束处理方法进行更新。在第一阶段,主种群和副种群分别探索约束Pareto前沿(CPF)与无约束Pareto前沿(UPF),从而获取UPF和CPF的位置信息;在第二阶段,设计一种分类方法,根据UPF与CPF的位置对CMOP进行分类,从而对不同类型的CMOP执行特定的进化策略;此外,提出一种随机扰动策略,在副种群进化到CPF附近时,对它进行随机扰动以产生一些位于CPF上的个体,从而促进主种群在CPF上的收敛与分布。把所提算法与6个具有代表性的算法:CMOES(Constrained Multi-objective Optimization based on Even Search)、dp-ACS(dual-population evolutionary algorithm based on Adaptive Constraint Strength)、c-DPEA(DualPopulation based Evolutionary Algorithm for constrained multi-objective optimization)、CAEAD(Constrained Evolutionary Algorithm based on Alternative Evolution and Degeneration)、BiCo(evolutionary algorithm with Bidirectional Coevolution)和DDCMOEA(Dual-stage Dual-population Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization)在LIRCMOP和DASCMOP两个测试集上进行实验比较。实验结果表明,DPDSEA在23个问题中取得了15个最优反转世代距离(IGD)值和12个最优超体积(HV)值,展现了DPDSEA在处理复杂CMOP时显著的性能优势。 展开更多
关键词 约束多目标优化 双种群 双阶段 进化算法 约束处理方法 分类方法 随机扰动
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基于Transformer的逐通道点云分析网络
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作者 冯凯浩 陶志勇 +2 位作者 李衡 李铭朗 林森 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期49-59,共11页
三维点云能够充分描述目标对象的几何信息,在自动驾驶、医学影像和机器人等领域有着广泛的应用前景。然而,现有方法在处理不同通道间的特征时缺乏差异化,同时对低级空间坐标和高级语义特征采用统一的编码策略,进而导致点云特征提取不全... 三维点云能够充分描述目标对象的几何信息,在自动驾驶、医学影像和机器人等领域有着广泛的应用前景。然而,现有方法在处理不同通道间的特征时缺乏差异化,同时对低级空间坐标和高级语义特征采用统一的编码策略,进而导致点云特征提取不全面。因此,提出了基于Transformer的逐通道点云分析网络。首先,为了克服传统图卷积在混合通道中难以区分有效信息的挑战,设计了一种深度可分离边缘卷积,可以在逐通道特征提取时保留局部几何信息的同时,显著提升通道间的区分能力。其次,针对Transformer在低级空间坐标和高级语义特征中采用统一编码方式,导致信息提取不足的问题,提出了两种特征编码策略,自适应位置编码和空间上下文编码,分别用于探索低级空间中的隐式几何结构和高级空间中的复杂上下文关系。最后,提出了一种有效的融合策略,可以形成更具区分性的特征表示。为了充分证明所提出模型的有效性,在公开数据集ModelNet40和ScanObjectNN上进行点云分类实验,总体分类精度分别达到93.7%和83.2%,在公开数据集ShapeNet Part上,整体部件分割的平均交并比达到86.0%。因而,研究方法在分类和分割任务中均具有先进的性能。 展开更多
关键词 点云分类 分割 深度可分离卷积 Transfomer 融合算法 ModelNet40
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