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Left-Invariant Minimal Unit Vector Fields on the Solvable Lie Group
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作者 Shaoxiang ZHANG Ju TAN 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2023年第1期67-80,共14页
Bozek(1980)has introduced a class of solvable Lie groups Gn with arbitrary odd dimension to construct irreducible generalized symmetric Riemannian space such that the identity component of its full isometry group is s... Bozek(1980)has introduced a class of solvable Lie groups Gn with arbitrary odd dimension to construct irreducible generalized symmetric Riemannian space such that the identity component of its full isometry group is solvable.In this article,the authors provide the set of all left-invariant minimal unit vector fields on the solvable Lie group Gn,and give the relationships between the minimal unit vector fields and the geodesic vector fields,the strongly normal unit vectors respectively. 展开更多
关键词 Solvable Lie groups Lagrangian multiplier method Minimal unit vector fields Geodesic vector fields Strongly normal unit vectors
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Determination of Total Vector Error of the Phasor Measurement Unit (PMU) Using the Phase Angle Error of a Constant Amplitude Voltage Signal
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作者 Gabriel Musonda Ackim Zulu Charles S. Lubobya 《Journal of Power and Energy Engineering》 2024年第11期34-47,共14页
This paper investigates the effect of the Phase Angle Error of a Constant Amplitude Voltage signal in determining the Total Vector Error (TVE) of the Phasor Measurement Unit (PMU) using MATLAB/Simulink. The phase angl... This paper investigates the effect of the Phase Angle Error of a Constant Amplitude Voltage signal in determining the Total Vector Error (TVE) of the Phasor Measurement Unit (PMU) using MATLAB/Simulink. The phase angle error is measured as a function of time in microseconds at four points on the IEEE 14-bus system. When the 1 pps Global Positioning System (GPS) signal to the PMU is lost, sampling of voltage signals on the power grid is done at different rates as it is a function of time. The relationship between the PMU measured signal phase angle and the sampling rate is established by injecting a constant amplitude signal at two different points on the grid. In the simulation, 64 cycles per second is used as the reference while 24 cycles per second is used to represent the fault condition. Results show that a change in the sampling rate from 64 bps to 24 bps in the PMUs resulted in phase angle error in the voltage signals measured by the PMU at four VI Measurement points. The phase angle error measurement that was determined as a time function was used to determine the TVE. Results show that (TVE) was more than 1% in all the cases. 展开更多
关键词 Phasor Measurement unit (PMU) Phase Angle Error Total vector Error (TVE) State estimation Time Source Error Constant Amplitude Signal
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A new method for orbit determination: Unit vector method 被引量:3
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作者 ZHANG Jing LU BenKui +2 位作者 MA JingYuan XIA Yi ZHANG Yang 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2009年第7期1115-1119,共5页
In this paper, a method of orbit determination is presented according to the principle of unit vector method (UVM). The model and arithmetic are improved and it not only suits initial orbit determination with short ar... In this paper, a method of orbit determination is presented according to the principle of unit vector method (UVM). The model and arithmetic are improved and it not only suits initial orbit determination with short arc data, it also suits orbit improvement with data longer. It is also suitable for orbit of any eccentricity and any inclination. It omits most partial derivatives of all the elements which must be calculated in classical differential orbit improvement (DOI), so, it is more efficient than DOI, and the accuracy of orbit determination and convergence of algorithm are also improved appreciably. 展开更多
关键词 ORBIT determination unit vector METHOD PERTURBATION
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结构化约束增强的6D物体位姿估计
4
作者 王立春 杨超 付芳玉 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第2期173-182,共10页
针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符... 针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符的预测值与真值相近,从而使2D关键点的定位更加准确,提升了6D物体位姿估计的精度。在LINEMOD、OCC-LINEMOD和TruncationLINEMOD数据集上进行了实验,结果表明,SC-Pose可以明显提升6D物体位姿估计的性能。 展开更多
关键词 6D物体位姿估计 单位向量场 投票策略 结构化损失 抓取交互 深度网络
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基于改进MFCC-OCSVM和贝叶斯优化BiGRU的GIS异常工况声纹识别算法
5
作者 庄小亮 李乾坤 +3 位作者 刘紫罡 张禄亮 季天瑶 张长虹 《南方电网技术》 北大核心 2025年第1期30-40,共11页
为了准确识别气体绝缘开关柜(gas insulated switchgear,GIS)设备的异常工况,提出了一种基于加权梅尔频率谱系数单类支持向量机(Mel frequency cestrum coefficient-one class support vector machine,MFCC-OCSVM)和贝叶斯优化的门控循... 为了准确识别气体绝缘开关柜(gas insulated switchgear,GIS)设备的异常工况,提出了一种基于加权梅尔频率谱系数单类支持向量机(Mel frequency cestrum coefficient-one class support vector machine,MFCC-OCSVM)和贝叶斯优化的门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)声纹识别算法。首先,利用基于F统计量的MFCC对声纹数据进行加权特征提取,突出重要特征并减弱噪声的影响,然后利用OCSVM对加权后的特征进行异常检测并去除异常值,提高数据质量。为解决样本不平衡问题,采用合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)进行声纹样本的均衡。最后,应用基于贝叶斯优化的BiGRU模型进行声纹识别。以某气体绝缘全封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)为例,采集了20类不同工况下操纵机构的声音样本,与多种经典分类模型进行对比。结果显示,所提算法取得的最高平均识别准确率达到了92.8%,相比于自适应增强、朴素贝叶斯和线性判别分析算法分别提升了30.1%、14.7%和11.5%。通过消融实验进一步评估和验证了所提算法各个流程对声纹识别的实际效果和性能影响,研究成果可为GIS设备异常工况的声纹识别提供高效技术路线。 展开更多
关键词 GIS设备 梅尔频谱倒谱系数 单类支持向量机 双向门控循环单元 声纹识别 贝叶斯优化
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AN ALGORITHM OF MOTION ESTIMATION BASED ON UNIT QUATERNION DECOMPOSITION OF THE ROTATION MATRIX
6
作者 Huang Yu Yuan Baozong(institute of Information Science, Northern Jiaotong University, Beijing 100044) 《Journal of Electronics(China)》 1996年第4期289-295,共7页
Based on the unit quaternion decomposition of rotation matrix, this paper puts forward an algorithm to estimate motion parameters from the space position vectors of 3D feature points. Rotation matrix’s representation... Based on the unit quaternion decomposition of rotation matrix, this paper puts forward an algorithm to estimate motion parameters from the space position vectors of 3D feature points. Rotation matrix’s representation with the unit quaternion has no singular points, so the unit quaternion-based estimation method is of more practical importance, and the algorithm in this paper does not need iteration computation compared to those unit quaternion-based methods proposed by Horn(1987) and Su, et al.(1989). Solution’s uniqueness analysis of the algorithm and simulation experiment results are also presented, it can be seen that performance of our method is satisfactory. 展开更多
关键词 unit QUATERNION DECOMPOSITION Space POSITION vectorS Estimation of motion parameters SINGULAR POINTS
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基于CBAM-CGRU-SVM的Android恶意软件检测方法 被引量:2
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作者 孙敏 成倩 丁希宁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1539-1545,共7页
随着Android恶意软件的种类和数量不断增多,检测恶意软件以保护系统安全和用户隐私变得越来越重要。针对传统的恶意软件检测模型分类准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和支持向量机(SVM)的模型CBAM-CG... 随着Android恶意软件的种类和数量不断增多,检测恶意软件以保护系统安全和用户隐私变得越来越重要。针对传统的恶意软件检测模型分类准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和支持向量机(SVM)的模型CBAM-CGRU-SVM。首先,在CNN中添加卷积块注意力模块(CBAM)以学习更多恶意软件的关键特征;其次,利用GRU进一步提取特征;最后,为了解决图像分类时模型泛化能力不足的问题,使用SVM代替softmax激活函数作为模型的分类函数。实验使用了Malimg公开数据集,该数据集将恶意软件数据图像化作为模型输入。实验结果表明,CBAM-CGRU-SVM模型分类准确率达到94.73%,能够更有效地对恶意软件家族进行分类。 展开更多
关键词 恶意软件 卷积神经网络 卷积块注意力模块 门控循环单元 支持向量机
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NM-SpMM:面向国产异构向量处理器的半结构化稀疏矩阵乘算法
8
作者 姜晶菲 何源宏 +2 位作者 许金伟 许诗瑶 钱希福 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1141-1150,共10页
深度神经网络在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了优异的成果,由于智能应用处理数据规模的增长和大模型的快速发展,对深度神经网络的推理性能要求越来越高,N∶M半结构化稀疏化技术成为平衡算力需求和应用效果的热点技术之一。国产... 深度神经网络在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了优异的成果,由于智能应用处理数据规模的增长和大模型的快速发展,对深度神经网络的推理性能要求越来越高,N∶M半结构化稀疏化技术成为平衡算力需求和应用效果的热点技术之一。国产异构向量处理器FT-M7032为智能模型处理中的数据并行和指令并行开发提供了较大空间。针对N∶M半结构化稀疏模型计算稀疏模式多样性,提出了一种面向FT-M7032的可灵活配置的稀疏矩阵乘算法NM-SpMM。NM-SpMM设计了一种高效的压缩偏移地址稀疏编码格式COA,避免了半结构化参数配置对稀疏数据访存计算的影响。基于COA编码,NM-SpMM对不同维度稀疏矩阵计算进行了细粒度优化。在FT-M7032单核上的实验结果表明,相较于稠密矩阵乘,NM-SpMM能获得1.73~21.00倍的加速,相较于采用CuSPARSE稀疏计算库的NVIDIA V100 GPU,能获得0.04~1.04倍的加速。 展开更多
关键词 深度神经网络 图形处理器 向量处理器 稀疏矩阵乘 流水线
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Using the curve moment and the PSO-SVM method to diagnose downhole conditions of a sucker rod pumping unit 被引量:25
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作者 Li Kun Gao Xianwen +1 位作者 Tian Zhongda Qiu Zhixue 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2013年第1期73-80,共8页
Downhole working conditions of sucker rod pumping wells are automatically identified on a computer from the analysis of dynamometer cards. In this process, extraction of feature parameters and pattern classification a... Downhole working conditions of sucker rod pumping wells are automatically identified on a computer from the analysis of dynamometer cards. In this process, extraction of feature parameters and pattern classification are two key steps. The dynamometer card is firstly divided into four parts which include different production information according to the "four point method" used in actual oilfield production, and then the moment invariants for pattern recognition are extracted. An improved support vector machine (SVM) method is used for pattern classification whose error penalty parameter C and kernel function parameter g are optimally chosen by the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The simulation results show the method proposed in this paper has good classification results. 展开更多
关键词 Sucker rod pumping unit diagnosis of downhole conditions dynamometer card curvemoment support vector machine particle swarm optimization
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基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测 被引量:6
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作者 马宏忠 肖雨松 +3 位作者 孙永腾 李勇 朱雷 许洪华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期210-220,共11页
为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD... 为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态分解为一系列具有不同时间尺度的子序列。然后,使用门控循环神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机对各子序列进行训练,组合为一个集成预测模型;并比较不同预测方法的预测精度,计算灰色关联系数时变权重,形成各子系列的预测结果。最后将各子序列的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。算例分析结果显示:该方法单步预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为0.593、0.422和0.768,相比其他算法在预测精度上有明显提升,同时具有很强的泛化性能,可以为油浸式变压器内部状态监测提供依据。 展开更多
关键词 油中溶解气体 ICEEMDAN 麻雀搜索算法 支持向量机 门控循环神经网络 时变权重 集成模型
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基于改进INFO-CNN-QRGRU模型的农村分布式光伏发电短期概率预测
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作者 王俊 邱爽 +3 位作者 鞠丹阳 谢易澎 张楠楠 王慧 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期490-502,共13页
随着“双碳”目标的推进,清洁能源所占比重大幅度增加,分布式光伏发电在我国农村地区快速发展,但其随机性、间歇性的特点给新能源消纳和电网稳定带来很大的挑战。光伏发电预测可以在一定程度上改善新能源消纳问题,减少光伏发电的不稳定... 随着“双碳”目标的推进,清洁能源所占比重大幅度增加,分布式光伏发电在我国农村地区快速发展,但其随机性、间歇性的特点给新能源消纳和电网稳定带来很大的挑战。光伏发电预测可以在一定程度上改善新能源消纳问题,减少光伏发电的不稳定性对电网的冲击。因此,为提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于改进向量加权平均算法优化CNN-QRGRU网络的光伏发电概率预测方法。首先采用ReliefF算法对特征变量进行选择,在此基础上利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类方法将天气分为晴天、晴转多云和阴雨天3种类型,将处理好的数据输入到CNN-GRU模型中,并利用向量加权平均(weighted mean of vectors algorithm,INFO)优化算法对模型超参数进行调参,将分位数回归模型(quantile regression,QR)与INFO-CNN-GRU模型相结合得到光伏功率条件分布,结合核密度估计法从条件分布中获得概率密度函数,完成概率预测。以实际光伏电站数据作为基础,将提出的INFO优化算法与其他几种传统的优化算法进行对比,结果表明INFO的优化效果更好,在此基础上进行概率预测,得到的概率预测结果相较于点预测能提供更多有效信息,更具有应用价值。 展开更多
关键词 光伏出力 高斯混合模型聚类 门控循环单元 向量加权平均算法 分位数回归 概率预测
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基于参数自适应SVR和VMD-TCN的水电机组劣化趋势预测 被引量:3
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作者 王淑青 柯洋洋 +2 位作者 胡文庆 罗平章 李青珏 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第4期193-198,204,共7页
针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机... 针对水电机组难以利用实时监测数据对机组劣化状态进行有效评估,以及水电机组不同运行工况对运行状态指标趋势预测模型参数影响显著的问题,提出一种基于参数自适应支持向量回归机(SVR)、变分模态分解(VMD)和时间卷积网络(TCN)的水电机组劣化趋势预测方法;首先按照功率和水头将机组运行工况细化为若干典型工况,在此基础上采用改进天鹰算法建立SVR模型,对各个工况下的预测参数进行寻优,建立起工况与最优参数的数据;再通过神经网络对工况和最优预测参数进行拟合,构建出映射两者复杂关系的非线性函数,然后将构建出的映射关系加入到传统的SVR中,实现适应于水电机组工况变化的自适应SVR健康模型;其次,根据健康模型输出的标准值和监测数据,计算出劣化趋势序列;最后,考虑到劣化趋势序列的非线性因素,建立了一个基于VMD-TCN的时间序列预测模型,以实现对劣化趋势的准确预测。并设计多组对比实验,验证所提出模型的精度更高,时间更快。 展开更多
关键词 水电机组 劣化趋势预测 参数自适应 支持向量回归机 变分模态分解 时间卷积网络
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基于麻雀算法优化支持向量机的NOx浓度预测 被引量:1
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作者 宋美艳 刘畅 +1 位作者 张津 孙超 《计算机仿真》 2024年第7期129-134,289,共7页
煤炭作为火电厂发电的主要能源,其在锅炉内焚烧过程中会产生大量的氮氧化物。各电厂一般利用烟气自动监控系统对其浓度进行实时测量,但由于测量时存在较大迟延,不能准确地反映SCR系统NOx浓度的实时变化。因此提出了一种基于改进麻雀算... 煤炭作为火电厂发电的主要能源,其在锅炉内焚烧过程中会产生大量的氮氧化物。各电厂一般利用烟气自动监控系统对其浓度进行实时测量,但由于测量时存在较大迟延,不能准确地反映SCR系统NOx浓度的实时变化。因此提出了一种基于改进麻雀算法优化最小二乘支持向量机的NOX浓度预测方法。首先,引入余弦因子改进麻雀算法中的比例算子,将迭代次数信息引入到迭代过程中,平衡算法前后期的全局与局部搜索能力。其次,使用新的变异算子代替原算子,将混沌理论融合到麻雀算法,解决了算法全局搜索能力较差、初始化麻雀分布不稳定及发现者位置更新方式不足的问题。最后,采用改进麻雀算法(CDE-SSA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行参数寻优。实验结果证明,方法在NOX浓度预测的精度和稳定性上均表现出了良好的性能。 展开更多
关键词 麻雀算法 最小二乘支持向量机 氮氧化物浓度 火电机组 预测模型
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基于数据挖掘的燃气轮机机组能耗特性建模分析
14
作者 郑迎九 刘兴彦 《微型电脑应用》 2024年第12期134-138,共5页
针对半山公司燃气-蒸汽联合循环机组能耗特性建模问题,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)模型分别对燃气轮机、余热锅炉和蒸汽轮机能耗特性进行建模和分析。考虑到确定LSSVM核参数和惩罚因子难题,利用果蝇优化算法(FOA)对其进行全局寻... 针对半山公司燃气-蒸汽联合循环机组能耗特性建模问题,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)模型分别对燃气轮机、余热锅炉和蒸汽轮机能耗特性进行建模和分析。考虑到确定LSSVM核参数和惩罚因子难题,利用果蝇优化算法(FOA)对其进行全局寻优,提升模型精度。基于机组实际能耗数据开展试验,结果表明,所提方法的能耗预测值与实际运行值的平均误差小于2%,能够满足实际应用需求,具有较高的应用前景。 展开更多
关键词 能耗分析 燃气-蒸汽联合循环机组 最小二乘支持向量机 果蝇优化算法
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Testing for Deterministic Components in Vector Seasonal Time Series
15
作者 José Luis Gallego Carlos Díaz 《Open Journal of Statistics》 2011年第3期145-150,共6页
Certain locally optimal tests for deterministic components in vector time series have associated sampling distributions determined by a linear combination of Beta variates. Such distributions are nonstandard and must ... Certain locally optimal tests for deterministic components in vector time series have associated sampling distributions determined by a linear combination of Beta variates. Such distributions are nonstandard and must be tabulated by Monte Carlo simulation. In this paper, we provide closed form expressions for the mean and variance of several multivariate test statistics, moments that can be used to approximate unknown distributions. In particular, we find that the two-moment Inverse Gaussian approximation provides a simple and fast method to compute accurate quantiles and p-values in small and asymptotic samples. To illustrate the scope of this approximation we review some standard tests for deterministic trends and/or seasonal patterns in VARIMA and structural time series models. 展开更多
关键词 vector Time Series DETERMINISTIC Components PARAMETRIC Stability Non-Invertibility unit ROOTS
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Electronic Band Structure of Graphene Based on the Rectangular 4-Atom Unit Cell
16
作者 Akira Suzuki Masashi Tanabe Shigeji Fujita 《Journal of Modern Physics》 2017年第4期607-621,共15页
The Wigner-Seitz unit cell (rhombus) for a honeycomb lattice fails to establish a k-vector in the 2D space, which is required for the Bloch electron dynamics. Phonon motion cannot be discussed in the triangular coordi... The Wigner-Seitz unit cell (rhombus) for a honeycomb lattice fails to establish a k-vector in the 2D space, which is required for the Bloch electron dynamics. Phonon motion cannot be discussed in the triangular coordinates, either. In this paper, we propose a rectangular 4-atom unit cell model, which allows us to discuss the electron and phonon (wave packets) motion in the k-space. The present paper discusses the band structure of graphene based on the rectangular 4-atom unit cell model to establish an appropriate k-vector for the Bloch electron dynamics. To obtain the band energy of a Bloch electron in graphene, we extend the tight-binding calculations for the Wigner-Seitz (2-atom unit cell) model of Reich et al. (Physical Review B, 66, Article ID: 035412 (2002)) to the rectangular 4-atom unit cell model. It is shown that the graphene band structure based on the rectangular 4-atom unit cell model reveals the same band structure of the graphene based on the Wigner-Seitz 2-atom unit cell model;the &pi;-band energy holds a linear dispersion (&epsilon;&minus;k ) relations near the Fermi energy (crossing points of the valence and the conduction bands) in the first Brillouin zone of the rectangular reciprocal lattice. We then confirm the suitability of the proposed rectangular (orthogonal) unit cell model for graphene in order to establish a 2D k-vector responsible for the Bloch electron (wave packet) dynamics in graphene. 展开更多
关键词 GRAPHENE RECTANGULAR 4-Atom unit Cell Model PRIMITIVE Orthogonal Basis vector BLOCH Electron (Wave Packet) Dynamics k-vector Dirac Points Linear Dispersion Relation
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基于数据均衡化的船舶涡轮增压系统故障诊断
17
作者 李星贤 肖文 +2 位作者 张斌 龚梅杰 陈辉 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2024年第3期453-458,共6页
在船舶涡轮增压系统的故障诊断方面,针对正常状态与故障状态数据不平衡的问题,采用基于熵权重的Entropy-Weight SMOTE方法对数据样本进行增强,改善样本的不均衡性,并结合支持向量机(SVM)进行故障诊断.基于已有SMOTE算法与熵理论,以舰船... 在船舶涡轮增压系统的故障诊断方面,针对正常状态与故障状态数据不平衡的问题,采用基于熵权重的Entropy-Weight SMOTE方法对数据样本进行增强,改善样本的不均衡性,并结合支持向量机(SVM)进行故障诊断.基于已有SMOTE算法与熵理论,以舰船动力系统仿真平台运行数据作为样本集,搭建基于熵理论的Entropy-Weight SMOTE与SVM的涡轮增压系统故障诊断模型;将舰船动力仿真平台数据样本导入模型进行仿真计算,综合各类评价指标,评判该方法的可行性.仿真实验表明在采用Entropy-Weight SMOTE进行样本均衡化后,分类准确度和综合指标(F-Measure)提升了5.1%和6.5%.结果表明:该方法可以有效提高数据样本不平衡时涡轮增压系统的故障分类效果. 展开更多
关键词 支持向量机 涡轮增压系统 样本均衡化 故障诊断 熵权重
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融合分割点检测的在线机动轨迹识别方法
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作者 魏政磊 董康生 +3 位作者 段耀泽 陈蔚 岑飞 周欢 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期20-33,共14页
为提高飞机机动识别方法精准度,提升识别过程的实时性,考虑到战术机动轨迹的动态性以及时序性,融合机动轨迹分割点检测方法,提出一种基于马氏距离度量动态时间规整神经网络的在线机动轨迹识别方法。首先,为防止训练的分割识别模型过拟合... 为提高飞机机动识别方法精准度,提升识别过程的实时性,考虑到战术机动轨迹的动态性以及时序性,融合机动轨迹分割点检测方法,提出一种基于马氏距离度量动态时间规整神经网络的在线机动轨迹识别方法。首先,为防止训练的分割识别模型过拟合,通过提取机动轨迹特征,将机动轨迹飞行参数转化为机动轨迹特征参数,同时构建了包括21种机动轨迹单元的机动库;然后,为快速分割机动轨迹单元,结合支持向量机和马氏距离,提出了一种基于马氏距离支持向量机的机动轨迹分割点检测方法;其次,为提高机动轨迹单元识别精度,结合基于改进马氏距离的动态时间规整与卷积神经网络,提出一种基于马氏距离度量动态时间规整神经网络的机动轨迹单元识别方法;最后,通过融合分割点检测模型与轨迹单元识别模型,构建在线机动轨迹识别平台,并利用3种机动轨迹工况数据对该方法进行仿真分析。仿真结果表明,提出的方法能实时检测飞机机动轨迹单元分割点,且在分割检测的准确率达到97.0%;与其他机动轨迹识别方法相比较,本研究提出的方法不仅满足实时性,且具有较高的识别精度,达到90%以上,从而验证了本研究提出的在线机动识别模型的有效性与实时性。 展开更多
关键词 在线机动轨迹识别 机动轨迹单元 马氏距离度量 支持向量机 动态时间规整神经网络
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基于GRU-SVM的工业系统态势预测模型
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作者 陈鸿韬 郭烁 洪悦 《电子设计工程》 2024年第5期7-12,共6页
工业控制系统安全是生产安全的保障,各类网络攻击给系统带来安全隐患,及时监控预警系统异常能有效避免生产事故的发生。针对工控系统中时序态势要素,为提高工况态势预测精度,提出基于GRU-SVM的态势预测模型。对采集的大量非线性时序数... 工业控制系统安全是生产安全的保障,各类网络攻击给系统带来安全隐患,及时监控预警系统异常能有效避免生产事故的发生。针对工控系统中时序态势要素,为提高工况态势预测精度,提出基于GRU-SVM的态势预测模型。对采集的大量非线性时序数据进行预处理并提取态势要素;通过门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)融合注意力机制对多个单维要素分别训练,得到多维态势要素组;将要素组输入到支持向量机(Support Vector Machines,SVM)评估模型,获得未来安全态势值。实验结果表明,与其他算法相比,GRU-SVM预测模型有较高的精准度。 展开更多
关键词 工业态势预测 注意力机制 门控循环单元 支持向量机
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基于GRU的特征融合在机器翻译中的应用
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作者 高帅 周红志 康卫 《阜阳师范大学学报(自然科学版)》 2024年第2期38-43,共6页
神经机器翻译模型基本都是编码器和解码器结构,在进行编码之前都需要把文字抽象成数学符号,以词向量的形式传入编码器。大多数对词向量内部信息进行处理的方法都需要用到大量的资源进行训练,并不能够简单而快速的提升机器翻译性能。针... 神经机器翻译模型基本都是编码器和解码器结构,在进行编码之前都需要把文字抽象成数学符号,以词向量的形式传入编码器。大多数对词向量内部信息进行处理的方法都需要用到大量的资源进行训练,并不能够简单而快速的提升机器翻译性能。针对此问题,基于Transformer模型,提出了一种利用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)对词向量过滤的技术,直接用训练数据进行操作。首先将词向量和位置向量相加后传入GRU,把GRU对词向量过滤后的输出与词向量进行拼接,然后把拼接后的特征向量经过线性层深度融合在一起,这样得到的词向量就是经过门控单元过滤后的词向量表征,最后再传入编码器和解码器。实验结果表明:在Multi30k和IWSLT2016这2个数据集和不同的模型中,提出的方法都能够使机器翻译的BLEU值得到提升,取得较好的翻译性能。 展开更多
关键词 机器翻译 TRANSFORMER 门控循环单元 词向量
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