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局部视角下的邻域粒度及其属性约简
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作者 徐天喜 宋晶晶 +1 位作者 陈建军 徐泰华 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期92-99,共8页
在基于粗糙集的粒计算中,邻域粒度是常见的信息粒化表现之一.邻域粒度在不同条件属性之间存在一定差异,如果条件属性生成的邻域粒度越细,那么该条件属性对样本的区分性越强.条件属性在全局样本上生成的邻域粒度,即在全局视角下,会存在... 在基于粗糙集的粒计算中,邻域粒度是常见的信息粒化表现之一.邻域粒度在不同条件属性之间存在一定差异,如果条件属性生成的邻域粒度越细,那么该条件属性对样本的区分性越强.条件属性在全局样本上生成的邻域粒度,即在全局视角下,会存在一些局限性,例如多个条件属性可能会生成相同或相似的邻域粒度,这样不利于对条件属性作进一步区分.为了弥补这样的缺陷,首先从局部视角出发,提出了局部邻域粒度的概念.与全局视角生成的邻域粒度不同,计算局部邻域粒度首先对全部样本进行分割,然后对分割后的样本分别计算邻域粒度.其次,基于局部邻域粒度提出了一种属性约简改进算法,该算法主要思想是以局部邻域粒度为准则,在选择条件属性时剔除对样本区分性较弱的条件属性.在UCI数据集上选取12组数据集,在两种不同的度量条件下,提出的算法与另外两种算法进行对比实验.实验结果表明,与另外两种算法相比,文中算法在分类准确率和分类稳定性上都有明显优势. 展开更多
关键词 属性约简 邻域粒度 邻域粗糙集 局部邻域粒度
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基于邻域分布的去噪扩散概率模型
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作者 石洪波 万博闻 张赢 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期352-367,共16页
样本有限的表格型数据缺乏不变性结构和足够样本,使得传统数据增强方法和生成式数据增强方法难以获得符合原始数据分布且具有多样性的数据.为此,文中依据表格型数据的特点和邻域风险最小化原则,提出基于邻域分布的去噪扩散概率模型(Vici... 样本有限的表格型数据缺乏不变性结构和足够样本,使得传统数据增强方法和生成式数据增强方法难以获得符合原始数据分布且具有多样性的数据.为此,文中依据表格型数据的特点和邻域风险最小化原则,提出基于邻域分布的去噪扩散概率模型(Vicinal Distribution Based Denoising Diffusion Probabilistic Model,VD-DDPM)及相应算法.首先,分析样本有限表格型数据的特征,通过先验知识选择弱相关特征,并构建样本的邻域分布.然后,利用邻域分布采样数据构建VD-DDPM模型,并使用VD-DDPM数据生成算法生成符合原始数据分布且具有多样性的数据集.在多个数据集上针对数据生成质量、下游模型性能等进行实验,验证VD-DDPM的有效性. 展开更多
关键词 数据增强 邻域风险最小化 邻域分布 扩散模型 表格型数据
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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简
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作者 王莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页
属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。 展开更多
关键词 属性约简 RELIEFF算法 随机子空间 加权邻域 邻域粗糙集模型
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基于多阶邻域贡献度的航线网络节点重要性辨识
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作者 胡钢 王乐萌 +2 位作者 卢志宇 胡俊杰 康凯 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期329-336,共8页
为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性... 为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性特征集结.构建基于航线网络的节点多阶邻域信息与结构信息融合模型并提出基于多阶邻域贡献度的节点中心性算法.实验选取投入攻击资源R=0.3和R=0.5进行分析,分别最大提升39.62%和49.69%的攻击效用值,表明该算法对航线网络节点重要性辨识准确有效,可给航线网络连通性优化设计提供理论参考. 展开更多
关键词 航线网络 节点多阶邻域 邻域贡献度 圈结构贡献度
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基于邻域采样的多任务图推荐算法 被引量:2
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作者 张俊三 肖森 +3 位作者 高慧 邵明文 张培颖 朱杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期172-180,共9页
近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解... 近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解决。为此,提出一种基于邻域采样的多任务图推荐算法。该算法提出了一种基于GNN的邻域采样策略,该策略以每个用户为中心构建子图,将次高阶物品作为用户邻域采样的负样本,可以更有效地挖掘强负样本并提高采样质量。通过GNN对图结点进行信息聚合与特征提取,得到结点的最终嵌入表示。设计一种余弦边际损失来过滤部分冗余负样本,以有效减少采样过程中的噪声数据。同时,该算法引入了多任务策略对模型进行联合优化,以增强模型的泛化能力。在3个公开数据集上进行的大量实验表明,该算法在大多数情况下明显优于其他主流算法。 展开更多
关键词 图神经网络 协同过滤 负采样 邻域采样 余弦边际损失 多任务策略
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用于实体对齐的多跳邻域联合采样方法
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作者 祁雨婷 邵玉斌 +2 位作者 杜庆治 龙华 马迪南 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期144-152,共9页
实体对齐的目的是寻找不同知识图谱中指向同一概念的实体,然而不同知识图谱之间的结构异构性增加了实体对齐的难度.现有方法主要使用实体邻域信息来降低结构异构性,但仍未对邻域的构建进行优化.因此,提出一种用于实体对齐的多跳邻域联... 实体对齐的目的是寻找不同知识图谱中指向同一概念的实体,然而不同知识图谱之间的结构异构性增加了实体对齐的难度.现有方法主要使用实体邻域信息来降低结构异构性,但仍未对邻域的构建进行优化.因此,提出一种用于实体对齐的多跳邻域联合采样方法.首先使用图卷积神经网络得到两个知识图谱中实体的嵌入向量;其次使用多跳邻域联合采样机制,基于邻居实体在本实体多跳子邻域中的复现频次,计算出邻居实体的结构采样权重,基于邻居实体与本实体间的语义相似度,计算出邻居实体的语义采样权重,联合结构采样权重和语义采样权重,遍历所有实体,为每个实体采样多跳邻居,构建出各自的多跳邻域;之后将这些实体及其候选实体间的多跳邻域跨图交互信息聚合于实体嵌入向量中,最后计算嵌入向量间的对齐距离.在实体对齐公共数据集DBP15k的3个跨语言子集上进行实验,相较于基线模型,所提方法在Hit@1指标上分别提升3.3%,3.5%和1.8%.实验结果表明所提方法能有效提升实体对齐结果的准确性. 展开更多
关键词 知识图谱 实体对齐 多跳邻域 邻域结构 语义相关性
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多舱共配绿色车辆路径问题的改进变邻域搜索算法 被引量:1
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作者 肖友刚 曹健 +2 位作者 陈婉茹 张得志 李双艳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期751-762,共12页
针对社区团购前置仓配送场景中“多中心、高时效、多品类、高排放”难题,本文提出多车场带时间窗的绿色多舱车车辆路径问题(MDMCG-VRPTW),构建混合整数线性规划模型,并设计改进的变邻域搜索算法(IVNS)实现求解.采用两阶段混合算法构造... 针对社区团购前置仓配送场景中“多中心、高时效、多品类、高排放”难题,本文提出多车场带时间窗的绿色多舱车车辆路径问题(MDMCG-VRPTW),构建混合整数线性规划模型,并设计改进的变邻域搜索算法(IVNS)实现求解.采用两阶段混合算法构造高质量初始解.提出均衡抖动策略以充分探索解空间,引入粒度机制以提升局部搜索阶段的寻优效率.标准算例测试结果验证了两阶段初始解构造算法和IVNS算法的有效性.仿真实验结果表明,模型与算法能够有效求解MDMCGVRPTW,且改进策略提高了算法的求解效率和全局搜索能力.最后,基于对配送策略和时效性的敏感性分析,为相关配送企业降本增效提供更多决策依据. 展开更多
关键词 多舱共配 绿色车辆路径 均衡抖动 粒度局部搜索 改进变邻域搜索算法
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基于自适应密度邻域关系的多标签在线流特征选择
8
作者 张海翔 李培培 胡学钢 《计算机技术与发展》 2024年第1期23-29,共7页
流特征选择指从以流形式到来的特征数据中选出最优特征子集,现有方法大多在模型训练中需要事先学习领域信息并预设给定参数值。实际应用中,由于不同的数据集数据结构和来源不同,在模型学习过程中研究人员无法提前获取相关领域知识且针... 流特征选择指从以流形式到来的特征数据中选出最优特征子集,现有方法大多在模型训练中需要事先学习领域信息并预设给定参数值。实际应用中,由于不同的数据集数据结构和来源不同,在模型学习过程中研究人员无法提前获取相关领域知识且针对不同类型数据集指定一个统一参数存在巨大挑战。基于此,提出一种基于自适应密度邻域关系的多标签在线流特征选择方法(multi-label online stream feature selection based on adaptive density neighborhood relation,ML-OFS-ADNR),基于邻域粗糙集理论,所提方法在特征依赖计算时无需任何先验领域信息。此外,提出了一种新的自适应密度邻域关系,使用周围实例的密度信息,可以在流特征选择过程中自动选择适当数量的邻域,不需要事先指定任何参数。通过模糊等价约束,ML-OFS-ADNR可以选择高依赖低冗余度的特征。实验表明在10种不同类型的数据集上,所提方法在特征数量相同的情况下优于传统特征选择方法和先进的在线流特征选择方法。 展开更多
关键词 多标签分类 流特征 邻域粗糙集 自适应密度邻域 在线流特征选择
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基于邻域特征编码优化的液压支架激光点云分割算法
9
作者 王俊甫 薛晓杰 杨艺 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期98-106,178,共10页
受井下煤尘和易被遮挡的影响,液压支架激光点云数据容易出现残缺。现有点云分割算法难以获取细粒度的点云特征,无法得到完整的点云结构信息,且易在邻域内引入语义信息不相似的点,导致液压支架激光点云分割精度低。针对上述问题,提出了... 受井下煤尘和易被遮挡的影响,液压支架激光点云数据容易出现残缺。现有点云分割算法难以获取细粒度的点云特征,无法得到完整的点云结构信息,且易在邻域内引入语义信息不相似的点,导致液压支架激光点云分割精度低。针对上述问题,提出了一种基于邻域特征编码优化的液压支架激光点云分割算法。引入了由邻域特征编码模块、邻域特征优化模块和混合池化模块组成的局部邻域特征聚合模块:邻域特征编码模块在传统三维坐标编码的基础上加入极坐标编码和质心偏移来表征局部点云空间结构,提升对残缺点云的特征提取能力;邻域特征优化模块通过特征距离判断并丢弃冗余特征,来优化邻域空间内的特征表达,从而更有效地学习点云局部细粒度特征,增强点云局部上下文信息;混合池化模块结合注意力池化和最大池化,通过聚合邻域内的显著特征和重要特征来获取具有丰富信息的单点特征,减少信息丢失。构建了由2组局部邻域特征聚合模块和残差连接组成的邻域扩张模块,以捕获特征间的长距离依赖关系,扩大单个点的局部感受野,并聚合更多有效特征。实验结果表明,该算法在液压支架激光点云分割数据集上的平均交并比为93.26%,平均准确率为96.42%,可有效区分液压支架不同的几何结构,实现液压支架各部件的准确分割。 展开更多
关键词 液压支架 激光点云 点云分割 邻域特征编码 邻域特征优化
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基于测试代价的三支邻域属性约简算法
10
作者 张欣蕊 万仁霞 +1 位作者 岳晓冬 陈瑞典 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期836-841,共6页
针对粗糙集属性约简时很少考虑属性自身的测试代价等问题,提出了一种基于测试代价的三支邻域属性约简算法。算法根据各属性在邻域分辨矩阵中出现的频次和比例来计算属性重要性,并结合属性自身的测试代价来构造性价比指标,以此指导属性... 针对粗糙集属性约简时很少考虑属性自身的测试代价等问题,提出了一种基于测试代价的三支邻域属性约简算法。算法根据各属性在邻域分辨矩阵中出现的频次和比例来计算属性重要性,并结合属性自身的测试代价来构造性价比指标,以此指导属性的甄选。三支决策方法被用于划分属性集,为属性的约简处理提供数据支撑。在7个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,该算法可得到比对比算法更小的属性约简集合,在分类精度不降低的情况下,该算法具有更少的运行时间和更小的测试代价。基于财政收入的预测应用实例进一步证明了所提算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 邻域粗糙集 邻域分辨矩阵 属性约简 测试代价 三支决策
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基于自适应邻域与聚类的非平衡数据特征选择 被引量:1
11
作者 孙林 梁娜 王欣雅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期74-85,共12页
为了解决传统邻域粗糙集未考虑不平衡数据的类分布,多数邻域系统通过人工调试难以找到最佳邻域半径,以及聚类时指定簇的数目等问题,提出一种基于自适应邻域与聚类的非平衡数据特征选择方法。根据样本在各个特征下与其他样本距离的平均... 为了解决传统邻域粗糙集未考虑不平衡数据的类分布,多数邻域系统通过人工调试难以找到最佳邻域半径,以及聚类时指定簇的数目等问题,提出一种基于自适应邻域与聚类的非平衡数据特征选择方法。根据样本在各个特征下与其他样本距离的平均值来确定样本的自适应k近邻和共享近邻,定义自适应邻域密度并设计混合采样模型,构建平衡决策系统。基于特征分布定义新的邻域半径,使用高斯核函数研究邻域内样本之间的模糊相似关系,使用模糊邻域互信息度量特征间的相关性,基于此对特征进行聚类。基于模糊邻域互信息构造粒子群初始化策略,并引入动态位掩码策略与适合整数编码的差异性扰动算子,改进整型粒子群优化算法,实现从特征簇中选出代表性特征构成最终的特征子集。在19个非平衡数据集的实验结果表明所设计的算法有效地提高了非平衡数据的分类性能。 展开更多
关键词 自适应邻域 混合采样 模糊邻域互信息 特征聚类 特征选择
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基于模糊邻域熵的离群点检测方法
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作者 刘佳莉 陈锦坤 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期511-522,共12页
离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并... 离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性. 展开更多
关键词 数据挖掘 离群点检测 模糊邻域组合熵 相对模糊邻域组合熵
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基于中心偏移的Fisher score与直觉邻域模糊熵的多标记特征选择 被引量:1
13
作者 孙林 马天娇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期96-107,共12页
现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记... 现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记将多标记论域划分为多个样本集,计算样本集的特征均值作为标记下样本的原始中心点,以最远样本的距离乘以距离系数,去除边缘样本集,定义了新的有效样本集,计算中心偏移处理后的标记下每个特征的得分以及标记集的特征得分,进而建立了基于中心偏移的多标记Fisher score模型,预处理多标记数据。然后,引入多标记分类间隔作为自适应模糊邻域半径参数,定义了模糊邻域相似关系和模糊邻域粒,由此构造了多标记模糊邻域粗糙集的上、下近似集;在此基础上提出了多标记邻域粗糙直觉隶属度函数和非隶属度函数,定义了多标记邻域直觉模糊熵。最后,给出了特征的外部和内部重要度的计算公式,设计了基于邻域直觉模糊熵的多标记特征选择算法,筛选出最优特征子集。在多标记K近邻分类器下、9个多标记数据集上的实验结果表明,所提算法选择的最优子集具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 多标记学习 特征选择 Fisher score 多标记模糊邻域粗糙集 邻域直觉模糊熵
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一个值得商讨的“邻域空间” 被引量:1
14
作者 周景新 赵树魁 吴非 《吉林化工学院学报》 CAS 2005年第4期73-76,共4页
文《T212和T312一型邻域空间》以下简称为文[1],发表在南阳师范学院学报上,文中的原始概念是模糊的,由此而定义的“邻域”空间也是不严谨的,所获得的结果就更值得商讨,本人指出文[1]的问题,同时仅就一个方面提出了改进的设想,从而获得... 文《T212和T312一型邻域空间》以下简称为文[1],发表在南阳师范学院学报上,文中的原始概念是模糊的,由此而定义的“邻域”空间也是不严谨的,所获得的结果就更值得商讨,本人指出文[1]的问题,同时仅就一个方面提出了改进的设想,从而获得了新邻域系空间成为拓扑空间的一些结果. 展开更多
关键词 邻域 邻域空间 母新型邻域空间 交新型邻域空间 开新型邻域空间
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基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择 被引量:1
15
作者 徐久成 孙元豪 韩子钦 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期806-813,共8页
在线流组特征选择可以充分利用特征流中原始的组结构信息,以在线的方式处理特征选择问题。然而,现有方法大多无法处理具有模糊性和不确定性的数据。为此,提出一种基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择算法。设计一种模糊邻域判别指数... 在线流组特征选择可以充分利用特征流中原始的组结构信息,以在线的方式处理特征选择问题。然而,现有方法大多无法处理具有模糊性和不确定性的数据。为此,提出一种基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择算法。设计一种模糊邻域判别指数,用于描述模糊邻域粒的判别信息,扩展相关的不确定性度量方法。在此基础上,用组内特征选择和组间特征选择两种策略选择具有强近似能力且非冗余的特征。在8个公共数据集上进行对比实验,验证了该算法具有更优且稳定的分类性能。 展开更多
关键词 特征选择 流特征选择 流组 模糊粗糙集 模糊邻域 邻域判别指数 不确定性度量
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基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐
16
作者 党伟超 吴非凡 +2 位作者 高改梅 刘春霞 白尚旺 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期925-931,共7页
针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM)。从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学... 针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM)。从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学习两种类型的项目转换信息,将其融合得到项目嵌入。使用软注意力机制生成全局嵌入,使用目标注意力机制针对不同的目标项自适应生成不同的目标嵌入。结合局部嵌入,进行预测。在两个真实数据集上与多个基线方法进行实验对比,实验指标均有提高,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 会话推荐 注意力机制 图信息 邻域会话 协作信息 目标注意力 目标嵌入
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邻域自适应粒子群算法求解地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度问题
17
作者 吴亮红 王维 +1 位作者 张红强 贾睿 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1089-1100,共12页
针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为... 针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为单层优化模型;对于机组效能不确定性,采用场景法进行分析.最后,采用多目标优化约束处理方法处理鲁棒优化调度模型中的约束条件.同时,为更加高效、准确求解所构建的优化调度模型,提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO).实验结果表明,在制冷和制热工况下,与经验运行策略相比,本文所提方法可分别减少7.22%和5.55%的系统运行成本,是一种解决地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度的有效方法. 展开更多
关键词 地源热泵 鲁棒优化调度 邻域自适应 粒子群优化 不确定性
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不同加载条件下含瓦斯煤岩强度极限邻域范围研究
18
作者 王波 马世纪 +4 位作者 田志银 任永政 王军 黄万朋 王灵 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期114-125,共12页
煤与瓦斯突出灾害的发生机理尚不清楚,据流变假说,含瓦斯煤岩在长期载荷下可能进入“强度极限邻域”,此时受外部冲击扰动更易破坏。为研究不同加载条件下含瓦斯煤岩的“强度极限邻域”,以找到进入该状态的影响规律,并建立相应的微观判... 煤与瓦斯突出灾害的发生机理尚不清楚,据流变假说,含瓦斯煤岩在长期载荷下可能进入“强度极限邻域”,此时受外部冲击扰动更易破坏。为研究不同加载条件下含瓦斯煤岩的“强度极限邻域”,以找到进入该状态的影响规律,并建立相应的微观判别标准,利用自主研发的岩石流变扰动效应三轴试验系统和煤岩流变扰动效应渗流实验装置,开展不同围压、不同瓦斯压力、轴压下的含瓦斯煤岩流变扰动实验,通过核磁共振手段对流变扰动前后煤岩进行分析对比,得到不同加载条件下的孔隙率、孔径分布、T_(2)谱曲线。试验结果表明:①不同加载条件下的煤岩流变过程中,存在一个应力阈值,可以使得煤岩在受到外部冲击扰动后阈值左右邻域有不同力学性质的表现;当施加力小于此阈值时,冲击扰动后,煤岩的孔隙度减小,煤样随之被压缩紧密,T_(2)谱曲线中代表大孔径的谱峰降低,谱峰曲线左移;当施加力大于此阈值时,冲击扰动后,煤岩大孔径孔隙增多,T_(2)谱曲线出现右移,所有谱峰高度增大,说明该应力阈值是用来判断煤岩是否进入“强度极限邻域”关键。②围压和瓦斯压力对煤岩的影响具有相反的力学作用性质,在抗压能力、损伤程度、长期强度、“强度极限邻域”中有所表现,其中,围压越大,煤岩越晚进入“强度极限邻域”,瓦斯压力越大,煤岩则越早进入该邻域。③煤岩的孔径分布、T_(2)谱曲线能直观反映了煤岩“强度极限邻域”内、外微观变化特征。④通过煤岩孔隙率所确定的进入“强度极限邻域”时的轴压与围压、瓦斯压力构建函数方程可判断不同加载条件煤岩进入“强度极限邻域”的时机,作为进入“强度极限邻域”范围时的判别标准,其中围压越大,此时进入“强度极限邻域”范围时的应力阈值越大;瓦斯压力越大,进入“强度极限邻域”时的应力阈值越小。 展开更多
关键词 含瓦斯煤岩 流变扰动效应 强度极限邻域 核磁共振 T2谱曲线
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基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络
19
作者 缪永伟 张跃耀 +3 位作者 王海鹏 刘复昌 范然 张旭东 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1625-1635,共11页
针对形状全局表面隐式场学习的点云曲面重建中通常缺乏形状表面局部细节的问题,采用基于面片的分片表示并训练三维形状的局部符号距离场,提出一种基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络.以离散点云数据为输入,首先采用... 针对形状全局表面隐式场学习的点云曲面重建中通常缺乏形状表面局部细节的问题,采用基于面片的分片表示并训练三维形状的局部符号距离场,提出一种基于邻域点聚合和全连接残差特征的分片隐式曲面学习网络.以离散点云数据为输入,首先采用最远点采样策略得到表征形状球形面片的初始中心位置和半径;然后分别计算每个面片内各采样点相对面片中心的偏移值,并将其作为采样点的相对位置,其中,处于重叠区域内的面片采样点具有多个相对位置;在神经网络编码器中,利用邻域点聚合模块将各相对坐标编码为256维隐向量,以提取相邻采样点的特征信息,并对每个形状面片中的采样点隐向量进行最大化操作,以表征该面片的隐特征;在神经网络解码器中,利用多层全连接残差特征解码模块进行解码,得到各采样点相对位置的形状符号距离值,而对位于不同面片重叠区域内采样点的符号距离值进行加权求和,得到其相应的符号距离值;最后利用Marching Cube算法提取采样点符号距离值的零等值面,得到三维形状网格模型.在ShapeNet,ABC和Famous这3个数据集上的实验结果表明,所提网络在有效地重建形状整体结构的同时,能很好地保持其形状表面细节;在ShapeNet数据集上,IoU指标为83.9,CD指标为0.032,取得了比DeepSDF、占用网络和卷积占用网络更好的重建结果. 展开更多
关键词 点云 三维重建 符号距离场 邻域点聚合 残差学习
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基于邻域优势粗糙集的区分度动态属性约简算法
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作者 张海玉 贾润亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2320-2328,共9页
为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下... 为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下邻域优势区分度进行增量式更新的原理;分别提出数据对象增加和减少情形下数据集属性约简的增量式更新算法。在多个UCI数据集上进行实验验证,实验结果表明,该增量式算法能够有效完成动态数据的属性约简任务。 展开更多
关键词 数值型 偏序关系数据 属性约简 优势粗糙集 邻域关系 区分度 增量式学习
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