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Adaptive preprocessing algorithms of corneal topography in polar coordinate system 被引量:1
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作者 郭雁文 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第12期4571-4576,共6页
New adaptive preprocessing algorithms based on the polar coordinate system were put forward to get high-precision corneal topography calculation results. Adaptive locating algorithms of concentric circle center were c... New adaptive preprocessing algorithms based on the polar coordinate system were put forward to get high-precision corneal topography calculation results. Adaptive locating algorithms of concentric circle center were created to accurately capture the circle center of original Placido-based image, expand the image into matrix centered around the circle center, and convert the matrix into the polar coordinate system with the circle center as pole. Adaptive image smoothing treatment was followed and the characteristics of useful circles were extracted via horizontal edge detection, based on useful circles presenting approximate horizontal lines while noise signals presenting vertical lines or different angles. Effective combination of different operators of morphology were designed to remedy data loss caused by noise disturbances, get complete image about circle edge detection to satisfy the requests of precise calculation on follow-up parameters. The experimental data show that the algorithms meet the requirements of practical detection with characteristics of less data loss, higher data accuracy and easier availability. 展开更多
关键词 corneal topography Placido disk polar coordinate self-adoption preprocessing algorithms
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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述 被引量:13
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作者 孟祥福 石皓源 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期45-64,共20页
时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据预测 数据预处理 Transformer模型
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基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测 被引量:3
3
作者 丁自伟 高成登 +6 位作者 景博宇 黄兴 刘滨 胡阳 桑昊旻 徐彬 秦立学 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第1期49-60,共12页
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)... 为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习算法作为基学习器,线性回归(LR)算法作为元学习器,提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型,并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明:二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理;模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A;Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976,而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031,0.148和0.092,与其他3种模型相比,其拟合优度最高,误差指标数值最小,集成模型具有更高的预测精度,能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了Stacking模型的准确性,可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。 展开更多
关键词 煤矿全断面掘进机 TBM掘进参数 Stacking集成算法 数据预处理 围岩强度预测
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基于数据预处理和Bi-LSTM的智能电网预测方法 被引量:2
4
作者 李岩 刘鑫月 +3 位作者 乔俊杰 王毛桃 刘一帆 齐磊杰 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期120-125,共6页
短期预测在智能电网建设中扮演着重要角色,深刻影响电网发输变配用各个环节的智能化改造。短期预测一般基于系统实测数据,而传感器故障,数据传输错误等原因会导致数据质量下降,严重影响短期预测的精确性。为建立数据质量受损情况下的精... 短期预测在智能电网建设中扮演着重要角色,深刻影响电网发输变配用各个环节的智能化改造。短期预测一般基于系统实测数据,而传感器故障,数据传输错误等原因会导致数据质量下降,严重影响短期预测的精确性。为建立数据质量受损情况下的精确短期预测模型,提出了结合数据预处理和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的短期预测框架Bi-LSTM-DP(bi-directional long short-term memory data preprocessing)。在Bi-LSTM-DP中,采集的数据首先通过均值填补缺失值,进而基于Savitzky-Golay滤波器对数据降噪,最后采用Bi-LSTM提取时间序列的信息,实现短期预测。为了评估所提方法的性能,文中使用实测的公开数据集分别预测风电发电量和负荷需求,与其他参考方法对比表明了所述方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 短期预测 数据预处理 Bi-LSTM 深度学习 时间序列
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主动治理:未诉先办的内在逻辑与运行机理 被引量:2
5
作者 曹海军 王丽娟 《北京行政学院学报》 北大核心 2025年第1期84-93,共10页
针对以“接诉即办”为代表的回应型治理表现出响应滞后和效应延迟的窘境,采用个案研究方法,以A市“未诉先办”创新实践为例,可深入探索主动型治理的内在逻辑与运行机理。构建“制度—技术”双核驱动的主动型治理整合分析框架,并通过质... 针对以“接诉即办”为代表的回应型治理表现出响应滞后和效应延迟的窘境,采用个案研究方法,以A市“未诉先办”创新实践为例,可深入探索主动型治理的内在逻辑与运行机理。构建“制度—技术”双核驱动的主动型治理整合分析框架,并通过质性案例研究,可发现主动型治理的内在逻辑是,数字赋能和制度创新共同推动治理理念、工具、资源和结果的全面转型升级。主动型治理的运行机理表现为制度与技术在不同层次上的有效结合,即指导性、保障性和激励性制度的层层推进,结合移动应用、政务平台和大数据分析工具的深度应用,从微观感知、中观认知到宏观预知,逐步实现主动治理。 展开更多
关键词 回应型治理 接诉即办 主动型治理 未诉先办 政务热线
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基于点云配准与最近邻搜索的钢轨磨耗测量方法 被引量:1
6
作者 曾杉 王文斌 +3 位作者 尹太军 彭建川 刘艳彩 张杰 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第1期55-65,共11页
提出了基于点云配准和最邻近搜索的方法,以解决钢轨轨腰处钢印噪声导致的轨顶磨耗测量点识别误差较大的问题,并成功实现了钢轨垂直和侧面磨耗点的自动定位。首先,通过坐标系旋转和点云滤波等预处理技术,以钢轨轮廓作为数据单元,获取有... 提出了基于点云配准和最邻近搜索的方法,以解决钢轨轨腰处钢印噪声导致的轨顶磨耗测量点识别误差较大的问题,并成功实现了钢轨垂直和侧面磨耗点的自动定位。首先,通过坐标系旋转和点云滤波等预处理技术,以钢轨轮廓作为数据单元,获取有效的钢轨配准数据。接着,采用非线性拟合方法拟合轨腰圆弧的圆心,以此作为基准点进行任意状态下的点云初步粗配准。对于在轨腰处出现钢印编号的实际测量情况,采用了轨顶与轨腰点云的ICP加权精配准方案,实现测量轮廓与标准轮廓的精确重合。最后,根据钢轨磨耗计量办法,以标准钢轨轮廓指定位置坐标线为基准线,在配准后的点云数据中,通过最邻近搜索的方法寻找距离基准线最近的坐标,从而精确定位磨耗测量点的位置。实验结果表明,该方法能高效且精确地提取钢轨磨耗测量点。文章最后以三维图的方式展示磨耗测量点与标准轮廓的对比,其特征点提取的标准偏差小于0.1 mm,最大偏差小于0.3 mm。 展开更多
关键词 钢轨磨耗 点云预处理 加权点云配准 最近邻搜索
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基于注意力机制的高光谱图像降维在纸质文物霉斑识别的研究
7
作者 汤斌 贺渝龙 +6 位作者 唐欢 龙邹荣 王建旭 谭博文 覃丹 罗希玲 赵明富 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期246-255,共10页
纸质文物作为文物传承的重要工具,用于记录不同时期人类历史及人文风貌,其在保存过程中极易受到霉菌等微生物的侵害。霉菌会加速纤维素的降解,在纸张表面生成霉斑,并且散落的孢子会随空气流动大范围传播,增加其他纸质文物发生霉变的风... 纸质文物作为文物传承的重要工具,用于记录不同时期人类历史及人文风貌,其在保存过程中极易受到霉菌等微生物的侵害。霉菌会加速纤维素的降解,在纸张表面生成霉斑,并且散落的孢子会随空气流动大范围传播,增加其他纸质文物发生霉变的风险。因此,定期对纸质文物进行霉斑检测对了解纸质文物现状和纸质文物修复至关重要。高光谱成像技术是一种非接触性、非破坏性的检测技术,能同时获得空间数据和光谱数据,与计算机技术结合可以实现纸质文物的大批次实时无损检测。针对黑曲霉这一广泛出现的霉菌,提出一种基于注意力机制的高光谱数据降维方法,通过采集其高光谱数据,实现了高光谱冗余数据的自适应预处理。采集了来自重庆中国三峡博物馆提供的20份纸质文物黑曲霉霉斑样本,使用ENVI软件分析得出在413~855 nm波段范围内,黑曲霉霉斑感染区域和健康区域的平均光谱曲线,平均反射率差异明显;在855~1021 nm波段范围内,黑曲霉霉斑感染区域和墨迹区域的平均光谱曲线,平均反射率差异明显。文中将所提出方法与传统主成分分析和独立成分分析预处理方法分别处理原始高光谱数据,并将结果在经典U-Net、SegNet、DeepLabV3+和PSPNet四个语义分割网络上进行了对比。结果表明,该算法预处理的数据在U-Net和SegNet经典网络中有明显优势,相较于主成分分析法和独立成分分析法,霉斑识别精度取得了较大提升达到89.49%和88.46%,验证了本文所提出算法的有效性,为文物保护领域提供有效的支撑和新的思路。 展开更多
关键词 高光谱数据预处理 霉斑识别 纸质文物 注意力机制 图像分割
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中式预制肉类菜肴烹饪加工过程中的品质变化途径及品质提升策略
8
作者 孙静 方胥伟 +3 位作者 赵钜阳 任奕欣 刘明 郭尚佳 《中国调味品》 北大核心 2025年第8期226-233,共8页
随着人们生活节奏的不断加快和对便捷性食品的需求,预制菜行业正快速发展。其中,以肉类为主要原料的预制肉类菜品是当前市场的重要组成部分。预制菜品的制作过程中色泽、质地、挥发性风味化合物和微生物等会发生变化,影响其感官和贮藏... 随着人们生活节奏的不断加快和对便捷性食品的需求,预制菜行业正快速发展。其中,以肉类为主要原料的预制肉类菜品是当前市场的重要组成部分。预制菜品的制作过程中色泽、质地、挥发性风味化合物和微生物等会发生变化,影响其感官和贮藏品质。文章综述了中式预制肉类菜肴烹饪过程中的品质变化和技术提升手段。通过真空低温烹饪、超声波处理和酶处理等方式提高预制菜的感官和食用品质。此外,通过液氮快速冷冻、真空包装、气调包装等方法优化包装和贮藏条件,有助于保持预制菜品的质量和风味。文章有望为预制肉类菜肴的生产和品质提升提供新途径与新思路。 展开更多
关键词 预制菜 肉类菜肴 预制加工技术 品质变化
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基于VMD-Itransformer-MOSSA模型的短期风电功率预测方法
9
作者 张伟 高鹭 +1 位作者 秦岭 李伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2690-2698,共9页
为解决天气预报存在较小的误差,使风电功率预测产生巨大误差的问题,提出一种结合VMD算法和MOSSA优化的Transformer模型用于短期风力预测。应用变分模态分解处理天气预报风速和实测风速间的误差,将分解结果结合天气预报信息中的其它部分... 为解决天气预报存在较小的误差,使风电功率预测产生巨大误差的问题,提出一种结合VMD算法和MOSSA优化的Transformer模型用于短期风力预测。应用变分模态分解处理天气预报风速和实测风速间的误差,将分解结果结合天气预报信息中的其它部分特征作为改进的Transformer模型输入。通过改进麻雀搜索算法(SSA)优化修正模型的关键参数,提高预测准确性。将预测的风速误差与天气预报风速相加即得到修正后的天气预报风速并计算风功率。仿真结果表明,该模型方法在准确性上优于基准模型,验证了所提出的改进组合模型有效性。 展开更多
关键词 风速修正 变分模态分解 改进的变压器 麻雀搜索算法 短期风电功率 数据预处理 天气预报信息
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基于近红外光谱的废旧塑料材质识别研究
10
作者 彭斌彬 张潮 +1 位作者 郭亚坤 吴英琦 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期210-217,共8页
针对废旧塑料回收处理量大且种类繁多,难以快速无损分类识别的难题,提出基于近红外光谱技术的塑料材质识别方法。使用红外光谱仪采集了聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、尼龙(PA)、聚碳酸酯(PC)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯... 针对废旧塑料回收处理量大且种类繁多,难以快速无损分类识别的难题,提出基于近红外光谱技术的塑料材质识别方法。使用红外光谱仪采集了聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯(PE)、尼龙(PA)、聚碳酸酯(PC)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)、聚甲醛(POM)八种塑料的近红外光谱数据,采用Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换进行数据预处理,分别运用无监督学习的主成分分析与有监督学习的线性判别分析进行光谱数据降维,将光谱数据维度从334维降至10维和7维,最后结合马氏距离判别建立塑料材质识别模型。实验结果表明:结合S-G平滑和SNV的预处理有效提高了识别准确率;对预处理数据的验证集进行降维后,两种降维方法的识别准确率分别达到了95.24%和100%。这两种方法可为多种废旧塑料材质识别研究提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 塑料材质识别 数据预处理 主成分分析 线性判别分析 马氏距离
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ChatGPT在风湿科中医电子病历症状信息预处理中的应用 被引量:4
11
作者 喻金龙 张磊 +4 位作者 许宁 法立峰 杨扩 韩真真 郭洪涛 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第3期24-29,I0043,共7页
目的 信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法 通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信... 目的 信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法 通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范,同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习,完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果 针对医学命名实体识别问题,小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看,两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷,但从整体上看,ChatGPT表现更为出色。结论 实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理,相比传统模型更便捷高效,且与ChatGLM相比整体上表现更优,这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 ChatGPT 中医电子病历 症状 数据预处理 信息抽取
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一种近红外光谱数据预处理组合优化策略 被引量:3
12
作者 周宇坤 陈孝敬 +4 位作者 谢忠好 石文 袁雷明 陈熙 黄光造 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
预处理是构建近红外光谱检测模型的重要环节,影响着近红外光谱检测的精度。目前已有的预处理方法种类众多,不同方法用于解决不同类型的噪声和无关信息,从而提高信噪比,如何优化样品的光谱数据和预处理组合的选择对模型结果至关重要。为... 预处理是构建近红外光谱检测模型的重要环节,影响着近红外光谱检测的精度。目前已有的预处理方法种类众多,不同方法用于解决不同类型的噪声和无关信息,从而提高信噪比,如何优化样品的光谱数据和预处理组合的选择对模型结果至关重要。为此,提出一种用于近红外光谱模型校准的预处理组合优化策略,包括挑选常用的八种预处理方法建立预处理方法库,利用偏最小二乘方法(PLS)建立定量模型,以建模交叉验证均方根误差(RMSECV)为迭代标准,从库中简单高效地选出提高模型优良校准能力的预处理组合。基于该策略的结构设计,选用优化领域中的贪婪算法作为寻优手段,通过对每一步的预处理方法进行寻优完成全局优化,简洁高效地完成光谱数据预处理组合的选择。提出的策略在小麦、猪肉等公开数据集上进行了测试,与同类的堆叠策略(Stacked)和多块数据顺序正交融合策略(SPORT)进行比较。结果显示,在小麦数据集上,提出的策略较Stacked和SPORT策略的校正均方根误差(RMSEC)分别降低了12%,6%,预测均方根误差(RMSEP)分别降低了32%,17%;在猪肉数据集上,提出的策略较Stacked和SPORT策略的RMSEC分别降低了49%,48%,RMSEP分别降低了46%、41%,显示出了较好的校准性能。最后,分析了该策略所选出的预处理方法在模型校准中各自的贡献度,讨论了该策略在模型可解释性、防止过拟合方面的潜力。该策略为近红外光谱的预处理方法选择提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 近红外光谱 预处理方法 组合优化 贪婪算法 定量模型
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桥梁结构轻量化健康监测思路与技术研发 被引量:5
13
作者 王腾义 李丹 张建 《土木工程学报》 北大核心 2025年第6期51-68,共18页
桥梁结构健康监测技术已被证明可有效地识别早期结构损伤和潜在隐患,同时在车船撞击预警、涡激振动监测、承载能力和剩余寿命评估等多个应用场景下发挥了积极的作用。然而由于成本高、能耗大以及部署复杂,桥梁健康监测在推广应用的过程... 桥梁结构健康监测技术已被证明可有效地识别早期结构损伤和潜在隐患,同时在车船撞击预警、涡激振动监测、承载能力和剩余寿命评估等多个应用场景下发挥了积极的作用。然而由于成本高、能耗大以及部署复杂,桥梁健康监测在推广应用的过程中仍存在着一定的局限性。针对此,该文提出桥梁结构轻量化健康监测理念,并从软硬件开发、监测方案设计和监测数据分析三个方面介绍了其思路和技术手段。在软硬件开发方面,构建以在线相机、在线雷达等非接触式感知设备为核心的感知采集一体化监测系统,非接触式的感知设备凭借其多点同步、实时在线的优势,在桥梁结构变形监测、桥梁缆索索力监测等多个工程应用中展现出了高精度与高效率;在监测方案设计方面,提出重点针对铰缝损伤、梁体倾覆等各类型桥梁主要病害和风险源的靶向感知方法,通过针对性部署与最优设备选型可减少监测系统内传感器的冗余;在数据分析方面,提出两阶段的监测数据快速处理与分析方法,首先通过异常检测和高精度压缩来提升监测数据质量并降低数据传输能耗,随后融合不同来源的监测数据对结构进行快速准确的分析评估。轻量化的思路与技术不仅可以实现更有效的桥梁健康监测与评估,而且大幅度减少传感器的部署需求,相比于传统桥梁监测方法,展现出低能耗、低成本与高效率的明确优势,为桥梁健康监测技术在国省干线中小跨径桥梁上的广泛应用建立基础。 展开更多
关键词 桥梁健康监测 轻量化 非接触式 感知采集一体化 云边协同 靶向感知 数据预处理
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河岸过滤在我国农村供水的未来应用展望 被引量:1
14
作者 李孜瑞 毛德发 +1 位作者 付昆明 李连香 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第1期149-154,共6页
农村地区的生活饮用水安全问题一直备受社会关注。近年来,农村地区的供水安全保障水平显著提升,水质也得到明显改善。然而,部分农村地区受到经济条件的限制,现仍面临着水处理设施落后、处理效率不高等问题。为提升农村供水水质总体保障... 农村地区的生活饮用水安全问题一直备受社会关注。近年来,农村地区的供水安全保障水平显著提升,水质也得到明显改善。然而,部分农村地区受到经济条件的限制,现仍面临着水处理设施落后、处理效率不高等问题。为提升农村供水水质总体保障水平,从取水源头着手,探索改善水质的解决方案,提出采用河岸过滤技术作为一种可以进行预处理的源头取水方式,缓解后续水处理环节的压力。河岸过滤是指通过在河流或湖泊周边取水,地表水在穿过含水层介质并与地下水混合的过程中,受到物理、化学和生物作用,既可以净化水质,也可以补充地下水的一种饮用水生产方法。通过对河岸过滤技术的原理和污染物去除机制的深入分析,探讨该技术在我国农村供水领域应用所面临的前景和挑战。河岸过滤技术不仅可以显著降低水源水的浊度,减少有害微生物的含量,还能够有效去除水中的溶解性有机物,对NH4+-N和新污染物也有一定程度的控制作用,这在提升农村供水水质方面表现出了巨大的应用潜力。然而,目前河岸过滤在实际应用中还面临着一些挑战。例如,长期运行可能会导致滤层的堵塞,或者也有可能受到极端水文条件的影响,降低其过滤效果等。尽管如此,河岸过滤技术作为一种经济、可行的供水预处理工艺,在提升水处理效率、扩大常规水处理工艺应用范围以及降低消毒副产物等方面具有广阔的发展应用前景。随着技术的不断改进和推广,河岸过滤技术有望为解决农村地区的饮水安全问题开辟新的道路,为农村居民提供更好的生活条件和健康保障。 展开更多
关键词 河岸过滤 农村供水 水质改善 预处理 饮用水安全
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基于一维噪声增强卷积神经网络的轴承剩余使用寿命预测 被引量:1
15
作者 丁伟 陈律 +2 位作者 王骁贤 宋俊材 陆思良 《轴承》 北大核心 2025年第5期71-78,共8页
基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程... 基于一维卷积神经网络,采用无条件的噪声注入方法提高网络模型的训练速度和预测精度,将得到的一维噪声增强卷积神经网络模型(1DNECNN)用于轴承剩余使用寿命预测,避免了复杂的数据预处理过程,可从原始振动信号中直接分辨出轴承的退化程度。在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上的对比试验表明,与无噪声注入的一维卷积神经网络、二维卷积神经网络和卷积注意力神经网络相比,1DNECNN预测结果的均方误差降低了24%~49%,具有更高的预测精度和更优的拟合性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命 预测 神经网络 卷积 数据预处理
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一种主瓣保形的主副瓣联合空域抗干扰算法 被引量:1
16
作者 王明 郭山红 +2 位作者 丛潇雨 王宇娇 盛卫星 《现代雷达》 北大核心 2025年第1期71-78,共8页
提出了一种主瓣保形的主副瓣联合空域抗干扰算法。首先,应用基于特征空间的波达角度估计算法(ES-DOA)估计干扰源个数和角度;然后,应用阻塞矩阵-导向矢量对称扩展联合的预处理(BMP-SESV)方法,在消除主瓣干扰的同时恢复阵列自由度;最后,... 提出了一种主瓣保形的主副瓣联合空域抗干扰算法。首先,应用基于特征空间的波达角度估计算法(ES-DOA)估计干扰源个数和角度;然后,应用阻塞矩阵-导向矢量对称扩展联合的预处理(BMP-SESV)方法,在消除主瓣干扰的同时恢复阵列自由度;最后,采用二次不等式线性约束的最小功率波束形成算法(QIC-LCMP),进一步抑制旁瓣干扰并提高波束形成稳健性。仿真结果显示,文中提出的联合空域抗干扰算法可有效解决主瓣展宽、波束方向偏移和旁瓣电平升高等问题,并具有良好的抗主副瓣干扰性能。 展开更多
关键词 主瓣保形 主副瓣干扰抑制 阻塞矩阵预处理 导向矢量对称扩展 稳健波束形成
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面向深度学习的数据存储技术综述 被引量:1
17
作者 贺巩山 赵传磊 +2 位作者 蒋金虎 张为华 陈左宁 《计算机学报》 北大核心 2025年第5期1013-1064,共52页
随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一... 随着数据总量和计算能力的不断提升,以深度学习和大模型为代表的人工智能技术获得了迅速的发展,并成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。然而,随着GPU等加速器运算速度的提高,数据存储已经成为了深度学习训练和推理的主要瓶颈之一,主要表现为:(1)数据集的规模快速增长,无法完全缓存在内存中;(2)若无额外处理,数据集主要由小文件组成。在每轮训练中,训练任务会随机读取训练集中的文件;(3)与GPU等加速器相比,存储设备的带宽增长缓慢,二者之间的差距正在不断变大;(4)模型参数和中间数据等模型状态非常大,经常超过GPU等加速器的存储容量,出现了内存墙的问题;(5)为了实现容错,训练任务通常会执行检查点操作,保存最新的模型状态,但这引入了较高的性能开销。因此,面向人工智能(尤其是深度学习)的数据存储技术成为了热门的研究领域,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文首先介绍了深度学习的相关背景,包括流程、模型以及分布式训练。其次,本文总结了深度学习的数据特点,包括数据集和模型的规模与类型,以及数据准备(包括数据加载和数据预处理)和模型计算(包括模型训练和模型推理)的数据访问模式。接着,本文分析了深度学习在数据加载、数据预处理以及模型计算阶段的数据存储需求,提出了面向深度学习的数据存储技术研究框架。然后,本文梳理了现有的相关工作,并根据针对的阶段不同将其分为3类:(1)面向数据加载的存储优化技术关注于如何加速数据加载阶段,包括数据集存储格式、数据集存储系统、数据集缓存系统以及数据加载器;(2)面向数据预处理的存储优化技术关注于如何加速数据预处理阶段,包括数据预处理流水线、分离式数据预处理、数据预处理缓存以及近存储数据预处理;(3)面向模型计算的存储优化技术关注于如何加速模型计算阶段,包括模型状态存储技术、模型训练容错技术、模型存储系统以及性能测试与分析工具。最后,本文讨论了现有工作存在的问题,提出了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 数据存储技术 数据加载优化 数据预处理优化 模型计算优化
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基于优化预处理方法的时变重力场反演精度分析
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作者 蒲伦 游为 +1 位作者 余彪 范东明 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第1期72-79,共8页
针对GRACE Level1B观测数据中存在缺失数据及含有粗差的问题,提出补全SCA1B缺失数据的优化方法,同时对KBR1B和运动学轨道数据采用优化策略剔除粗差,用于时变重力场模型反演。此外,还分别基于合成数据和实测数据分析ACC1B数据在Y轴方向... 针对GRACE Level1B观测数据中存在缺失数据及含有粗差的问题,提出补全SCA1B缺失数据的优化方法,同时对KBR1B和运动学轨道数据采用优化策略剔除粗差,用于时变重力场模型反演。此外,还分别基于合成数据和实测数据分析ACC1B数据在Y轴方向的误差对反演结果的影响,并提出优化校正策略。利用优化方法能够有效恢复SCA1B的缺失数据,且充分考虑了观测数据在整个弧段的变化特征。采用优化策略校正后的ACC1B数据计算结果显示,其精度比未校正的数据计算结果提高3.7 mm。从结果可知,由优化方法处理后的数据解算的重力场模型与三大官方机构解算结果相比,总体精度相当,但不同机构的解算结果在局部区域的细节信号表现有差异,表明优化的数据预处理策略有效可行。 展开更多
关键词 GRACE 数据预处理 时变重力场 时间序列分解 精度分析
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超导线圈失超检测系统的高压隔离器设计
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作者 张继林 胡燕兰 +7 位作者 倪其才 肖业政 卢辉 严庆 刘怀超 陈宇 郑龙贵 潘超 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第2期235-241,共7页
在超导线圈性能测试实验中,失超检测系统是探究超导线圈失超特性的主要装置。由于线圈失超时的直流高压会危害整个检测系统的安全性,且实验现场电磁环境复杂,为了确保检测系统的安全可靠运行,设计了一款低功耗且具备信号预处理功能的集... 在超导线圈性能测试实验中,失超检测系统是探究超导线圈失超特性的主要装置。由于线圈失超时的直流高压会危害整个检测系统的安全性,且实验现场电磁环境复杂,为了确保检测系统的安全可靠运行,设计了一款低功耗且具备信号预处理功能的集成化高压隔离设备。该设备选用delta-sigma(Δ-Σ)调制器作为高压隔离器件并搭配STM32F103主控芯片、MAX292滤波芯片等模拟器件,实现对直流高压的隔离和对输入信号的预处理。设备通过RS485协议与上位机通讯,获取信号调理参数。 展开更多
关键词 低功耗 高压隔离 信号预处理
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基于语义感知的变长序列数据预处理框架
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作者 王晓东 王继维 +3 位作者 钟智昊 杨欢 姚红静 郭阳明 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期388-397,共10页
深度学习框架处理变长序列时,通常采用填充(padding)或截断(truncation)的方式,以方便模型批量训练与处理。然而,填充会加剧内存占用,而截断则会使序列丧失原本的语义信息。因此,提出了一种基于语义感知的变长序列预处理框架,该框架利... 深度学习框架处理变长序列时,通常采用填充(padding)或截断(truncation)的方式,以方便模型批量训练与处理。然而,填充会加剧内存占用,而截断则会使序列丧失原本的语义信息。因此,提出了一种基于语义感知的变长序列预处理框架,该框架利用典型的无监督学习方法,压缩多维度数据并减小信息损失。同时,基于最小化信息损失理论,采用信息熵度量语义丰富度,为变长表示分配权重,并通过语义丰富度进行融合。此外,实验表明该框架的信息损失相较传统的截断嵌入有所降低,所提方法在信息获取方面具有显著优势,在多个文本分类数据集上表现良好。 展开更多
关键词 变长序列 数据预处理 填充 截断 语义信息 最大化信息
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