智慧照明中基于导通角调制的电力线通信技术 被引量：8

1

作者 刘剑滨 李莎 +1 位作者 姜岩峰 程学农 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1331-1338,共8页

针对智慧照明可靠性要求高、通信数据量小的特点,本设计提出一种基于导通角调制的电力线通信技术.利用斩波技术调制工频波形的导通角,并将调制后的工频波形在电力线上传输.本设计的编码方式是将完整工频波形设为信号“0”,斩波波形设为... 针对智慧照明可靠性要求高、通信数据量小的特点,本设计提出一种基于导通角调制的电力线通信技术.利用斩波技术调制工频波形的导通角,并将调制后的工频波形在电力线上传输.本设计的编码方式是将完整工频波形设为信号“0”,斩波波形设为信号“1”,一帧数据包含24位信号.为满足电网电能质量要求,减少畸变的影响,导通角调制区间定义为0.91π~π之间.经验证测试,该设计可实现调光控制,总谐波畸变率小于5%,电压闪变幅度小于4%,功率因数大于0.90.该设计可广泛应用在智慧照明领域. 展开更多

关键词 导通角 电力线通信 路灯调光 总谐波畸变 电压闪变 功率因数 电磁兼容性

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基于卷积神经网络的室内场景三维重建技术研究 被引量：9

2

作者 姚晓峰 武利秀 +1 位作者 章伟 王松 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第9期232-235,共4页

三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法。该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割... 三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法。该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割后的室内场景元素图像块,训练一个基于卷积神经网络的三维模型匹配模型;再将匹配得到的三维模型结合深度图构造的残缺三维模型,进一步进行组合,从而完成室内场景的三维重建工作。实验验证了该方法的可行性和优异性。 展开更多

关键词 三维场景重建 卷积神经网络 三维模型匹配 深度图

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多向抽芯轮椅扶手后托架注塑模具设计 被引量：6

3

作者 冯鲜 袁惠新 曹亚玲 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期75-79,共5页

针对外侧具有四向孔槽结构的轮椅扶手后托架的成型工艺特点,确定了注塑模具的整体设计方案,设计了一种多向侧抽芯的注塑模具。运用UG软件进行了模具结构设计,并通过运行流分析确定了最佳浇口的位置。模具选用1模2腔、点浇口的型腔布局形... 针对外侧具有四向孔槽结构的轮椅扶手后托架的成型工艺特点,确定了注塑模具的整体设计方案,设计了一种多向侧抽芯的注塑模具。运用UG软件进行了模具结构设计,并通过运行流分析确定了最佳浇口的位置。模具选用1模2腔、点浇口的型腔布局形式,采用三向斜导柱侧抽芯机构成型塑料件外侧孔槽结构,设计了带夹角的滑块镶件,实现了浇注凝料的自动脱模。通过合理的型腔布局,降低了模具制造成本,具有良好的经济效益。 展开更多

关键词 轮椅扶手后托架 多向侧抽芯 注塑模具 型腔布局

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基于深度图像检测的机器人碰撞避免方案 被引量：8

4

作者 姚湘 徐平平 王华君 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第7期1514-1518,共5页

在人机共存的生产环境中,提高人机协作的安全性对增强工作效率和整体生产力至关重要,为此提出一种基于深度图像检测的实时碰撞避免控制系统。首先,使用两个Kinect图像传感器作为深度摄像机,构建机器人所在环境的3D模型;然后,进行深度图... 在人机共存的生产环境中,提高人机协作的安全性对增强工作效率和整体生产力至关重要,为此提出一种基于深度图像检测的实时碰撞避免控制系统。首先,使用两个Kinect图像传感器作为深度摄像机,构建机器人所在环境的3D模型;然后,进行深度图像处理,移除已知固定物体和环境背景;接着,检测并构建操作人员图像的点云,与机器人3D模型合并,计算两者之间最小距离;最后,控制器根据距离阈值做出碰撞避免策略。通过人机装配实验表明,该方案能有效进行碰撞检测和碰撞避免。 展开更多

关键词 人机协作 深度图像检测 3D模型 碰撞避免 安全控制

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轮椅踏板旋转座注塑模具设计 被引量：2

5

作者 冯鲜 辛中将 +1 位作者 郑明亮 袁惠新 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期72-76,80,共6页

针对外侧螺纹的轮椅踏板旋转座的成型工艺特点,确定了注塑模具的整体设计方案,确定了模具设计的多型腔布局、侧抽芯及滑块镶件、推杆顶出机构等关键点。模具选用1模4腔侧浇口的型腔布局形式,采用双向斜导柱侧抽芯机构,设置了1根直径为6m... 针对外侧螺纹的轮椅踏板旋转座的成型工艺特点,确定了注塑模具的整体设计方案,确定了模具设计的多型腔布局、侧抽芯及滑块镶件、推杆顶出机构等关键点。模具选用1模4腔侧浇口的型腔布局形式,采用双向斜导柱侧抽芯机构,设置了1根直径为6mm的流道推杆和16根直径3mm的流道推杆以及相应的冷料穴,每个塑件采用四推杆顶出机构,可以安全顶出产品,且与浇注系统和冷却系统等互不干涉,实现了浇注凝料的自动脱模。实践证明,该注塑模具结构设计合理,工作稳定,塑件精度较好,满足了企业的要求。 展开更多

关键词 轮椅踏板旋转座 注塑模 侧抽芯 1模4腔

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两性离子表面活性剂对A向蓝宝石晶片化学机械抛光的影响 被引量：5

6

作者 陈国美 杜春宽 +3 位作者 倪自丰 白亚雯 刘远祥 赵永武 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2020年第12期83-87,共5页

采用胶体二氧化硅作为磨粒,研究了两性离子表面活性剂月桂酰胺基烷基甘氨酸(NL)在抛光液pH值为6~12时对A向蓝宝石晶片化学机械抛光(CMP)抛光效果的影响。结果表明,在抛光液pH6~pH10时,两性离子表面活性剂对蓝宝石晶片的材料去除有抑制作... 采用胶体二氧化硅作为磨粒,研究了两性离子表面活性剂月桂酰胺基烷基甘氨酸(NL)在抛光液pH值为6~12时对A向蓝宝石晶片化学机械抛光(CMP)抛光效果的影响。结果表明,在抛光液pH6~pH10时,两性离子表面活性剂对蓝宝石晶片的材料去除有抑制作用;在pH11~pH12时可促进蓝宝石晶片的材料去除;当抛光液pH值为12时,材料去除率达最大值2202 nm/h,抛光表面的表面粗糙度为0.807 nm。通过测量抛光液的磨粒表面Zeta电位和粒径分布以及观察磨粒在晶片表面的吸附行为,分析了其抛光机理。两性离子表面活性剂改变了A向蓝宝石晶片抛光过程中磨粒与晶片表面间的静电相互作用力,进而对抛光效果产生了较大的影响。 展开更多

关键词 蓝宝石 化学机械抛光 表面活性剂 材料去除率 表面粗糙度

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NLOS环境下基于最小二乘法的三维定位改进模型 被引量：5

7

作者 刘晨 丛孙丽 +2 位作者 朱正伟 李莎 鹿存莉 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第6期41-44,共4页

针对室内非视距(NLOS)无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种NLOS环境下基于最小二乘法的三维定位改进模型。找出无线信号到达时间(TOA)的真实值和测量值之间存在的线性关系;根据该线性关系运用最小二乘法对移动终端进行三维定位... 针对室内非视距(NLOS)无线环境中移动终端的三维定位问题,提出了一种NLOS环境下基于最小二乘法的三维定位改进模型。找出无线信号到达时间(TOA)的真实值和测量值之间存在的线性关系;根据该线性关系运用最小二乘法对移动终端进行三维定位,并设置定位优化目标的数据模型,用尽可能少的基站完成对终端设备的高精度定位。实验结果表明:在NLOS环境下所提模型最大定位误差不超过1. 5 m,定位精度显著提高并优于其他定位模型。 展开更多

关键词 三维定位 非视距 到达时间 最小二乘法

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基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测 被引量：13

8

作者 徐宇颂 邹山花 卢先领 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第7期121-127,共7页

提出基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测方法。首先将特征向量按特点分为2类,分别使用斯皮尔曼相关系数、最大相关最小冗余算法进行选择,依据贝叶斯信息量准则确定最优特征向量维度。然后使用3个不同的核函数建立单核递归支持向... 提出基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测方法。首先将特征向量按特点分为2类,分别使用斯皮尔曼相关系数、最大相关最小冗余算法进行选择,依据贝叶斯信息量准则确定最优特征向量维度。然后使用3个不同的核函数建立单核递归支持向量回归模型并完成预测。最后构建神经网络,进行实验分析。仿真结果表明所提方法具有较高的预测精度与鲁棒性。 展开更多

关键词 短期负荷预测 支持向量回归 浅层神经网络 组合模型

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融合空洞卷积神经网络与层次注意力机制的中文命名实体识别 被引量：14

9

作者 陈茹 卢先领 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第8期70-77,共8页

该文针对现有的命名实体识别(named entity recognition,NER)模型未考虑到文本层次化结构对实体识别的重要作用,以及循环神经网络受其递归性的限制导致计算效率低下等问题,构建了IDC-HSAN模型(Iterated Dilated Convolutions Neural Net... 该文针对现有的命名实体识别(named entity recognition,NER)模型未考虑到文本层次化结构对实体识别的重要作用,以及循环神经网络受其递归性的限制导致计算效率低下等问题,构建了IDC-HSAN模型(Iterated Dilated Convolutions Neural Networks and Hierarchical Self-attention Network)。该模型通过迭代的空洞卷积神经网络(ID-CNN)充分利用GPU的并行性大大降低了使用长短时记忆网络的时间代价。然后,采用层次化注意力机制捕获重要的局部特征和全局上下文中的重要语义信息。此外,为了丰富嵌入信息,加入了偏旁部首信息。最后,在不同领域数据集上的实验结果表明,IDC-HSAN模型能够从文本中获取有用的实体信息,和传统的深度网络模型、结合注意力机制的命名实体识别模型相比识别效果有所提升。 展开更多

关键词 注意力机制 迭代空洞卷积神经网络 中文命名实体识别

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微型断路器电动操作系统的电磁兼容性设计 被引量：6

10

作者 刘剑滨 姜岩峰 +1 位作者 李莎 张喆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期914-921,共8页

为实现对微型断路器误动作的弥补,本文设计了一种与微型断路器配套使用的电动操作系统.该设计属于机电一体化产品,测试标准对标欧盟家用电器、电动工具或类似器具的电磁兼容标准EN55014.本文重点关注其中4类指标:发射干扰EMI(Electron-M... 为实现对微型断路器误动作的弥补,本文设计了一种与微型断路器配套使用的电动操作系统.该设计属于机电一体化产品,测试标准对标欧盟家用电器、电动工具或类似器具的电磁兼容标准EN55014.本文重点关注其中4类指标:发射干扰EMI(Electron-Magnetic Interference),抗干扰性EMS(Electron-Magnetic Susceptibility),谐波干扰Harmonic,电压扰动Flicker.通过设计高集成、谐波强衰减、高抗浪涌能力的低通滤波器,采用准谐振软开关技术及分时变频的控制策略,优化的PCB(Printed Circuit Board)布局布线,实现对电磁兼容性的优化,并在第三方检测机构测试通过,获得CE认证. 展开更多

关键词 微型断路器 电磁兼容性 集成低通滤波器 准谐振

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MEC中资源分配与卸载决策联合优化策略 被引量：7

11

作者 刘继军 邹山花 卢先领 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第5期848-858,共11页

针对移动边缘计算(MEC)中用户任务处理时延与能耗过高的问题,提出了“云-边-端”三层MEC计算卸载结构下的资源分配与卸载决策联合优化策略。首先,考虑系统时延与能耗,将优化问题规划为系统总增益(任务处理时延与能耗相对减少的加权和)... 针对移动边缘计算(MEC)中用户任务处理时延与能耗过高的问题,提出了“云-边-端”三层MEC计算卸载结构下的资源分配与卸载决策联合优化策略。首先,考虑系统时延与能耗,将优化问题规划为系统总增益(任务处理时延与能耗相对减少的加权和)最大化问题;其次,为用户任务设置优先级,并根据任务数据量初始化卸载决策方案;然后,采用均衡传输性能的信道分配算法为卸载任务分配信道资源,对于卸载至同一边缘服务器上的任务以最大化资源收益为目标进行资源竞争,实现计算资源最优配置;最后,基于博弈论证明优化问题为关于卸载决策的势函数,即存在纳什均衡,并利用迭代增益值比较法得到了纳什均衡下的卸载决策方案。仿真结果表明,所提联合优化策略在满足用户处理时延要求的情况下最大化系统总增益,有效地提高了计算卸载的性能。 展开更多

关键词 移动边缘计算(MEC) 资源分配 卸载决策 势博弈

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针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法 被引量：4

12

作者 王慧玲 宋威 谢国伟 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期119-122,126,共5页

针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法无法自动确定簇类中心点和需要人为主观通过决策图截取簇类中心的局限性的问题,提出了一种针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法。首先应用马氏距离计算方式计算数据的距离矩阵,其次根据簇类中心的分布规... 针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法无法自动确定簇类中心点和需要人为主观通过决策图截取簇类中心的局限性的问题,提出了一种针对簇类中心自适应的密度峰值聚类算法。首先应用马氏距离计算方式计算数据的距离矩阵,其次根据簇类中心的分布规律提出自适应化的簇类中心提取机制,最后基于簇类中心的刻画自适应化离群点的分辨,从而得到最终的聚类效果。为验证所提方法的有效性,实验中对多个数据集进行广泛测试,结果表明:所提算法在人工测试数据集和UCI数据集上都比原CFSFDP算法具有更好的聚类结果。 展开更多

关键词 聚类 密度聚类 密度峰值 簇类中心自适应

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船舶管理中基于负载平衡的并行FP-growth算法研究 被引量：1

13

作者 尚弘 徐平平 姚湘 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第21期184-187,共4页

船舶行业数据增长十分迅速,深度挖掘蕴含在大数据中的相关信息,可以有效加强船舶运营的精准化、高效化管理。本文提出一种基于负载平衡的并行FP-growth数据挖掘算法(BPFP-growth)。该算法通过赋予项目TID的方式,对项集树的存储方式进行... 船舶行业数据增长十分迅速,深度挖掘蕴含在大数据中的相关信息,可以有效加强船舶运营的精准化、高效化管理。本文提出一种基于负载平衡的并行FP-growth数据挖掘算法(BPFP-growth)。该算法通过赋予项目TID的方式,对项集树的存储方式进行了改进,基于镜像重构与负载因子完成数据的并行分组,在各自并行分区节点完成相应分组子集的频繁项集的挖掘,通过并集完成全部频繁项集的求解。实验表明,该算法具有较好的可并行性和可扩展性,能够有效实现船舶管理、资源配置等数据的挖掘,进行精准管理,优化资源配置,促进船舶行业高质量发展。 展开更多

关键词 船舶管理 大数据 负载平衡 BPFP-growth 频繁项集

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裂殖壶菌诱变株高产DHA机理的转录组学分析 被引量：2

14

作者 胡爱云 龚定芳 李莎 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期120-126,共7页

利用RNA-seq技术对裂殖壶菌SR21的原始菌株和ARTP诱变所获取的DHA高产菌株NA2进行转录组分析。对基因进行功能注释和代谢通路的分类,寻找差异表达基因,并将这些基因归类到相关的代谢途径中,揭示诱变菌NA2中DHA产量提高的分子机理。结果... 利用RNA-seq技术对裂殖壶菌SR21的原始菌株和ARTP诱变所获取的DHA高产菌株NA2进行转录组分析。对基因进行功能注释和代谢通路的分类,寻找差异表达基因,并将这些基因归类到相关的代谢途径中,揭示诱变菌NA2中DHA产量提高的分子机理。结果表明:与原始菌株比较,诱变菌NA2中有314个基因上调,3个基因下调;上调的基因主要参与氨基酸代谢和能量代谢,为多不饱和脂肪酸的积累供应更多的乙酰辅酶A(乙酰-CoA)和还原型辅酶Ⅱ(NADPH)。利用荧光定量PCR验证基因的差异表达情况,结果与转录组分析一致。 展开更多

关键词 裂殖壶菌 DHA 转录组学分析 荧光定量PCR

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随机系统事件驱动控制策略的研究与设计

15

作者 邹山花 高毅 彭力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第17期100-106,共7页

随着传感器和网络技术的发展,无线传感器网络广泛应用于各种场景,然而在多数应用中,传感器节点的能量无法得到补充。另外由于电子开关元件的使用寿命多以触发次数为量度,这使得如何有效利用能源、延长网络的工作寿命成为需要考虑的关键... 随着传感器和网络技术的发展,无线传感器网络广泛应用于各种场景,然而在多数应用中,传感器节点的能量无法得到补充。另外由于电子开关元件的使用寿命多以触发次数为量度,这使得如何有效利用能源、延长网络的工作寿命成为需要考虑的关键因素之一。讨论随机系统的一种事件驱动控制机制,设计控制策略决定控制器何时发送控制数据,平衡系统性能和驱动频率。通过一类二次性能指标函数推导出这种控制策略,分别就状态反馈和输出反馈设计出性能指标计算公式,推理出性能指标上界,并将定理中的条件转化为可以使用线性矩阵不等式工具箱求解的LMI。通过理论分析和实验,验证了控制策略的可行性和有效性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 事件驱动 状态反馈 输出反馈 线性矩阵不等式(LMI)

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考虑量化的多智能体系统数据驱动双向一致性控制 被引量：4

16

作者 赵华荣 彭力 +1 位作者 于洪年 沈奕宏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期336-342,共7页

针对未知动力学模型非线性离散时间多智能体系统,在信息传递过程中的数据量化问题,以及智能体之间的合作与竞争关系,提出了一种数据驱动控制算法,实现了多智能体系统的双向一致性跟踪控制.首先,利用紧凑形动态线性化(CFDL)方法,将未知... 针对未知动力学模型非线性离散时间多智能体系统,在信息传递过程中的数据量化问题,以及智能体之间的合作与竞争关系,提出了一种数据驱动控制算法,实现了多智能体系统的双向一致性跟踪控制.首先,利用紧凑形动态线性化(CFDL)方法,将未知动力学模型的非线性智能体转化为含有时变参数的数据模型,并通过设计性能指标函数获得时变参数的估计算法;然后基于该数据模型,利用代数图论和扇形界算法,设计了一种量化数据驱动分布式双向一致性跟踪控制协议,并对其收敛性给出了严格的证明.结果表明,当多智能体系统存在数据量化时,所设计的控制协议仍可以保证双向一致性跟踪误差收敛到0.最后,通过仿真实验和对比实验,进一步验证了该控制协议的有效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 数据驱动控制 多智能体系统 双向一致性控制 量化控制 无模型自适应控制

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变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题 被引量：4

17

作者 施晓倩 陈祺东 +1 位作者 孙俊 冒钟杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1382-1388,共7页

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进... 针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 量子行为粒子群优化算法 高斯概率分布 工程约束优化问题 非线性优化

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用于迁移学习的多尺度领域对抗网络 被引量：2

18

作者 林佳伟 王士同 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第3期555-565,共11页

深度学习算法的有效性依赖于大量的带有标签的数据,迁移学习的目的是利用已知标签的数据集(源域)来对未知标签的数据集(目标域)进行分类,因此深度迁移学习的研究成为了热门。针对训练数据标签不足的问题,提出了一种基于多尺度特征融合... 深度学习算法的有效性依赖于大量的带有标签的数据,迁移学习的目的是利用已知标签的数据集(源域)来对未知标签的数据集(目标域)进行分类,因此深度迁移学习的研究成为了热门。针对训练数据标签不足的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的领域对抗网络(Multi-scale domain adversarial network,MSDAN)模型,该方法利用生成对抗网络以及多尺度特征融合的思想,得到了源域数据和目标域数据在高维特征空间中的特征表示,该特征表示提取到了源域数据和目标域数据的公共几何特征和公共语义特征。将源域数据的特征表示和源域标签输入到分类器中进行分类,最终在目标域数据集的测试上得到了较为先进的效果。 展开更多

关键词 深度学习 迁移学习 多尺度特征融合 对抗域适应 公共语义特征

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多源域分布下优化权重的无监督迁移学习Boosting方法 被引量：2

19

作者 李赟波 王士同 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期365-370,387,共7页

深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)可以有效地实现单源域有监督情况下向一个目标域迁移学习,但无法实现多个源域情况下的无监督迁移场景。针对这一问题,提出了多源域分布下优化权重的无监督迁移学习Boosting方法,主要思想是根... 深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)可以有效地实现单源域有监督情况下向一个目标域迁移学习,但无法实现多个源域情况下的无监督迁移场景。针对这一问题,提出了多源域分布下优化权重的无监督迁移学习Boosting方法,主要思想是根据不同源域与目标域分布情况计算出对应的KL值,通过比较选择合适数量的不同源域样本训练分类器并对目标域样本打上伪标签。最后,依照各个不同源域的KL距离分配不同的学习权重,将带标签的各个源域样本与带伪标签的目标域进行集成训练得到最终结果。对比实验表明,提出的算法实现了更好的分类精度并对不同的数据集实现了自适应效果,分类错误率平均下降2.4%,在效果最好的marketing数据集上下降6%以上。 展开更多

关键词 深度决策树迁移学习(DTrBoost) 迁移学习 无监督学习 决策树

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任务相似度引导的渐进深度神经网络及其学习 被引量：2

20

作者 吴楚 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第5期1126-1138,共13页

持续学习旨在连续地学习多个任务,且在不发生灾难性遗忘的情况下,能够利用先前任务的知识帮助当前任务的学习。渐进神经网络是一种参数独立的持续学习方法,渐进地为每个任务分配额外的网络来提升持续学习的性能,但是这种方法未能直接利... 持续学习旨在连续地学习多个任务,且在不发生灾难性遗忘的情况下,能够利用先前任务的知识帮助当前任务的学习。渐进神经网络是一种参数独立的持续学习方法,渐进地为每个任务分配额外的网络来提升持续学习的性能,但是这种方法未能直接利用任务间相似度的影响。而在持续学习过程中,通过对比任务间的相似度,并以此对先前任务的参数进行修剪再迁移可能会显著提高当前任务的性能。因此,提出了一种任务相似度引导的渐进深度神经网络(TSGPNN)及其学习方法,它包括了任务相似度评估和渐进学习两个阶段。其中,任务相似度评估阶段定义了一个参照值来衡量目标任务域之间的相似度,并以此作为任务间知识迁移量的参照;渐进过程通过吸收先前任务中的知识重新学习,以此提升学习新任务的能力。对CIFAR-100、MNIST-Permutation和MNIST-Rotation数据集做任务切分,实验表明,TSGPNN的性能与单任务学习、多任务学习和其他基准持续学习方法相比更好、更稳定。 展开更多

关键词 灾难性遗忘 持续学习 深度网络 渐进神经网络

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