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Kullback-Leibler Divergence Based ISAC Constellation and Beamforming Design in the Presence of Clutter
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作者 TANG Shuntian WANG Xinyi +1 位作者 XIA Fanghao FEI Zesong 《ZTE Communications》 2024年第3期4-12,共9页
Integrated sensing and communication(ISAC)is regarded as a pivotal technology for 6G communication.In this paper,we employ Kullback-Leibler divergence(KLD)as the unified performance metric for ISAC systems and investi... Integrated sensing and communication(ISAC)is regarded as a pivotal technology for 6G communication.In this paper,we employ Kullback-Leibler divergence(KLD)as the unified performance metric for ISAC systems and investigate constellation and beamforming design in the presence of clutters.In particular,the constellation design problem is solved via the successive convex approximation(SCA)technique,and the optimal beamforming in terms of sensing KLD is proven to be equivalent to maximizing the signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR)of echo signals.Numerical results demonstrate the tradeoff between sensing and communication performance under different parameter setups.Additionally,the beampattern generated by the proposed algorithm achieves significant clutter suppression and higher SINR of echo signals compared with the conventional scheme. 展开更多
关键词 constellation design clutter suppression integrated sensing and communications kullback-leibler divergence
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Image reconstruction for cone-beam computed tomography using total p-variation plus Kullback-Leibler data divergence 被引量:1
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作者 蔡爱龙 李磊 +4 位作者 王林元 闫镔 郑治中 张瀚铭 胡国恩 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第7期461-473,共13页
Accurate reconstruction from a reduced data set is highly essential for computed tomography in fast and/or low dose imaging applications. Conventional total variation(TV)-based algorithms apply the L1 norm-based pen... Accurate reconstruction from a reduced data set is highly essential for computed tomography in fast and/or low dose imaging applications. Conventional total variation(TV)-based algorithms apply the L1 norm-based penalties, which are not as efficient as Lp(0〈p〈1) quasi-norm-based penalties. TV with a p-th power-based norm can serve as a feasible alternative of the conventional TV, which is referred to as total p-variation(TpV). This paper proposes a TpV-based reconstruction model and develops an efficient algorithm. The total p-variation and Kullback-Leibler(KL) data divergence, which has better noise suppression capability compared with the often-used quadratic term, are combined to build the reconstruction model. The proposed algorithm is derived by the alternating direction method(ADM) which offers a stable, efficient, and easily coded implementation. We apply the proposed method in the reconstructions from very few views of projections(7 views evenly acquired within 180°). The images reconstructed by the new method show clearer edges and higher numerical accuracy than the conventional TV method. Both the simulations and real CT data experiments indicate that the proposed method may be promising for practical applications. 展开更多
关键词 image reconstruction total p-variation minimization kullback-leibler data divergence p-shrinkage mapping
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基于随机游走模型和KL-divergence的聚类算法 被引量:6
3
作者 何会民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期224-226,共3页
聚类分析在数据挖掘领域有着广泛的应用,该文提出一个聚类新思路,它不需要任何参数的假设,只基于数据两两之间的相似性。该方法假设数据点之间存在随机游走关系,根据数据相似性构造随机游走过程的转移矩阵,当随机游走过程进入收敛期后,... 聚类分析在数据挖掘领域有着广泛的应用,该文提出一个聚类新思路,它不需要任何参数的假设,只基于数据两两之间的相似性。该方法假设数据点之间存在随机游走关系,根据数据相似性构造随机游走过程的转移矩阵,当随机游走过程进入收敛期后,t阶转移矩阵揭示了数据点的分布。用迭代方法寻找最小的KL-divergence来对这些分布聚类。该方法具有严谨的概率理论基础,避免了传统算法需要参数假设、限于局部最优等不足。实验表明,该算法具有较优的聚类效果。 展开更多
关键词 聚类 随机游走 kl散度
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面向Kullback-Leibler散度不确定集的正则化线性判别分析 被引量:3
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作者 梁志贞 张磊 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1033-1047,共15页
线性判别分析是一种统计学习方法.针对线性判别分析的小样本奇异性问题和对污染样本敏感性问题,目前许多线性判别分析的改进算法已被提出.本文提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度不确定集的判别分析方法.提出的方法不仅利用了Ls范数定... 线性判别分析是一种统计学习方法.针对线性判别分析的小样本奇异性问题和对污染样本敏感性问题,目前许多线性判别分析的改进算法已被提出.本文提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度不确定集的判别分析方法.提出的方法不仅利用了Ls范数定义类间距离和Lr范数定义类内距离,而且对类内样本和各类中心的信息进行基于KL散度不确定集的概率建模.首先通过优先考虑不利区分的样本提出了一种正则化对抗判别分析模型并利用广义Dinkelbach算法求解此模型.这种算法的一个优点是在适当的条件下优化子问题不需要取得精确解.投影(次)梯度法被用来求解优化子问题.此外,也提出了正则化乐观判别分析并采用交替优化技术求解广义Dinkelbach算法的优化子问题.许多数据集上的实验表明了本文的模型优于现有的一些模型,特别是在污染的数据集上,正则化乐观判别分析由于优先考虑了类中心附近的样本点,从而表现出良好的性能. 展开更多
关键词 判别分析 kl散度 不确定集 正则化 数据分类
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基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制
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作者 尹燕莉 王福振 +3 位作者 詹森 黄学江 张鑫新 张富椿 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期242-252,共11页
针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优... 针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。 展开更多
关键词 混合动力汽车 汽车队列 工况识别 模型预测控制(MPC)算法 Q-Learning算法 kl(kullback-leibler)散度
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基于电压序列最小KL散度索引的低压台区拓扑识别
6
作者 李开放 林湘宁 +3 位作者 李正天 魏繁荣 吴宇奇 武文昊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期22-32,共11页
为了实现对低压台区拓扑结构的准确刻画,提出一种基于电压序列最小KL(Kullback-Leibler)散度与深度搜索相结合的拓扑识别方法。首先,采用Neville插值修复电压采样序列,利用改进的KL散度计算用户电压序列概率分布,并依据KL散度大小对用... 为了实现对低压台区拓扑结构的准确刻画,提出一种基于电压序列最小KL(Kullback-Leibler)散度与深度搜索相结合的拓扑识别方法。首先,采用Neville插值修复电压采样序列,利用改进的KL散度计算用户电压序列概率分布,并依据KL散度大小对用户所属台区进行划分;其次,基于最小KL散度确定深度搜索的索引方向,通过主干搜索与分支搜索遍历台区用户节点,判断用户之间的连接关系;最后,针对不同场景分析所提方案拓扑识别性能。仿真结果验证了所提方案的有效性。 展开更多
关键词 低压台区 拓扑识别 Neville插值 kullback-leibler散度 树状搜索算法
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非高斯噪声下基于KL散度最小化的目标跟踪
7
作者 霍勇进 周林 +2 位作者 陈赞如 苗天一 张前程 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第8期38-43,49,共7页
在复杂环境下的目标跟踪系统中,由于受随机脉冲干扰、建模误差、未知异常值等因素影响,系统模型的过程噪声和测量噪声呈现出非高斯重尾的复杂特性。提出了一种在分布式融合框架下基于KL散度(KLD)最小化的算法。首先,包含了目标状态、过... 在复杂环境下的目标跟踪系统中,由于受随机脉冲干扰、建模误差、未知异常值等因素影响,系统模型的过程噪声和测量噪声呈现出非高斯重尾的复杂特性。提出了一种在分布式融合框架下基于KL散度(KLD)最小化的算法。首先,包含了目标状态、过程噪声和测量噪声等多个参数的先验模型被构成学生t分布;其次,KLD最小化的方法解决近似分布拟合真实分布差距过大的问题,提高了学生t建模的准确性;最后,采用协方差交叉融合策略实现对局部平台状态估计融合与修正。仿真结果表明,所提算法较传统的NKF、STF、MCCKF算法,具有更高的估计精度。 展开更多
关键词 非高斯重尾噪声 kl散度最小化 协方差交叉融合
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基于累积KL散度和改进粒子滤波的滚动轴承剩余使用寿命预测
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作者 徐中 王继承 +2 位作者 刘东林 曾春 麻浩军 《机械制造与自动化》 2024年第5期183-190,共8页
针对大量传统退化指标未考虑轴承在服役过程中的累积退化特性以及常规粒子滤波算法存在粒子退化和粒子多样性不足导致剩余使用寿命预测困难的问题,提出一种基于累积KL散度退化指标结合改进粒子滤波的轴承剩余使用寿命预测方法。利用累... 针对大量传统退化指标未考虑轴承在服役过程中的累积退化特性以及常规粒子滤波算法存在粒子退化和粒子多样性不足导致剩余使用寿命预测困难的问题,提出一种基于累积KL散度退化指标结合改进粒子滤波的轴承剩余使用寿命预测方法。利用累积缩放变换将从轴承振动信号中提取的原始KL散度转换为映射特征以优化其单调性与趋势性,构建累积KL散度退化指标;根据退化指标建立双指数退化模型,并利用灰狼算法优化粒子滤波的采样过程,引入残差重采样方法解决粒子退化问题,实现改进粒子滤波递推预测轴承剩余寿命。分别在6312/C3轴承全寿命实验数据与XJTU-SY公开轴承数据集上进行验证,利用对比实验证明了所提出的累积KL散度退化指标结合改进粒子滤波预测方法相比常规粒子滤波预测方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 累积kl散度 粒子滤波
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基于KL-散度的电力用电数据自动脱敏算法研究
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作者 龙致远 黄莹 王柳乃 《微型电脑应用》 2024年第4期162-165,共4页
电力数据中包含一些隐私数据,一旦泄漏,就会对个人隐私安全造成隐患。为保证电力数据的安全性,提出了基于KL-散度设计电力用电数据自动脱敏算法。基于KL-散度算法建立敏感数据过滤模型,计算不同变量数据的KL距离,得到其相似性指标,对用... 电力数据中包含一些隐私数据,一旦泄漏,就会对个人隐私安全造成隐患。为保证电力数据的安全性,提出了基于KL-散度设计电力用电数据自动脱敏算法。基于KL-散度算法建立敏感数据过滤模型,计算不同变量数据的KL距离,得到其相似性指标,对用户项目评分进行平滑处理,将具备相似性的敏感数据分成不同的批次。敏感数据去身份化处理,将数据匿名转换,计算用户真实路径被泄露的概率。设计数据自动脱敏算法,分别计算概念化数据、元组信息以及信息流的损失程度,以此判定脱敏后的数据是否可用。检验脱敏前后数据一致性,三类电力用电数据的变化率分别为0.43%、0.14%和0.11%,远远小于标准值。且算法在运行过程中单位时间处理数据量和平均延迟时间也较为理想,可见该脱敏算法具备实用性。 展开更多
关键词 kl-散度 电力信息 用电数据 自动脱敏算法 一致性判断 算法运行效率
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Parameter estimation of Nakagami-Gamma shadow fading model based on minimum KL divergence
10
作者 Xie Wenwu Zhou Jiachen +2 位作者 Xiong Ming Ouyang Jingcheng Yu Chao 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI 2024年第5期42-48,共7页
The Nakagami-Gamma(NG) shadow fading model based on the moment-based method(MoM) generates lower tail approximation, which is inaccuracy when the gamma random variables are replaced by the lognormal random variables. ... The Nakagami-Gamma(NG) shadow fading model based on the moment-based method(MoM) generates lower tail approximation, which is inaccuracy when the gamma random variables are replaced by the lognormal random variables. The channel parameters of composite NG shadow fading based on the method of minimizing the Kullback-Leibler(KL) divergence were estimated and a closed-form expression for the system bit error rate(BER) was derived in this paper. The simulation results show that the KL estimated parameters solve the lower tail approximation problem, and the replacement effect of the lognormal function by the gamma function is better than the MoM when the shading parameters are around the typical value of 4 dB-9 dB. Moreover, the KL method has a lower mean square error(MSE) value for the channel analysis. 展开更多
关键词 moment-based method(MoM) shadow fading channel Nakagami-Gamma(NG) kullback-leibler(kl)
原文传递
基于对称KL散度的电力用户负荷聚类方法研究
11
作者 张文强 刘继文 陈静 《电工技术》 2024年第14期103-107,共5页
随着源网荷储四侧资源的建设,电力部门积累了海量用户的用电数据,如何有效挖掘这些数据的潜在信息,促进电力用户的精细化管理,是当前电力系统分析的一个重要问题。基于此,提出了基于对称KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的电力用户... 随着源网荷储四侧资源的建设,电力部门积累了海量用户的用电数据,如何有效挖掘这些数据的潜在信息,促进电力用户的精细化管理,是当前电力系统分析的一个重要问题。基于此,提出了基于对称KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的电力用户负荷聚类方法。首先,利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)表示用户的日常用电规律,并通过最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)检验模型的合理性;然后,将对称KL散度作为相似性判据,从划分聚类的角度出发,对GMM表示的电力负荷用户进行聚类;最后,以所提算法对MNIST以及某小区用户数据进行分析,实验结果表明所提方法具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 高斯混合模型 最大均值差异 kl散度 聚类
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结合KL散度和形状约束的Faster R-CNN典型金具检测方法 被引量:38
12
作者 赵振兵 李延旭 +3 位作者 甄珍 翟永杰 张珂 赵文清 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3018-3026,共9页
输电线路航拍巡检图像中典型金具的高准确率检测是其状态检测和故障诊断的基础。针对金具与金具之间、金具与背景之间相互干扰导致模型出现的目标检测得分很高但检测框位置存在极大误差的问题,提出了一种结合KL(Kullback-Leibler)散度... 输电线路航拍巡检图像中典型金具的高准确率检测是其状态检测和故障诊断的基础。针对金具与金具之间、金具与背景之间相互干扰导致模型出现的目标检测得分很高但检测框位置存在极大误差的问题,提出了一种结合KL(Kullback-Leibler)散度和形状约束的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural netwoks)典型金具检测方法,在Faster R-CNN检测模型框架的基础上,增加对目标边界框分布的预测,同时使用KL散度度量金具坐标预测分布与真值分布之间的距离,并将其作为损失函数优化模型参数,进一步将数据集中不同金具类别目标的形状特征作为约束加入损失函数中,以提高模型的泛化性能和边界框回归精度。实验结果证明:提出的方法在一定程度上解决了检测模型目标边界框回归不准确的问题,其中,各类别平均准确率的均值(mean average precision,mAP)由79.76%提高到了83.68%。研究可为进一步对典型金具进行状态检测和故障诊断奠定基础。 展开更多
关键词 Faster R-CNN 金具检测 kl散度 形状约束 深度学习 目标检测
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一种基于KL散度和类分离策略的特征选择算法 被引量:10
13
作者 李晓艳 张子刚 +1 位作者 张逸石 张谧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期224-227,共4页
特征选择是模式识别和机器学习中的重要环节之一,所选特征子集的质量直接影响着分类学习算法的效率及准确率。现有特征选择算法均在整个类标签集的视角下进行特征评价,并未分别考察每一类别与特征间的关系。提出了一种基于KL散度和类分... 特征选择是模式识别和机器学习中的重要环节之一,所选特征子集的质量直接影响着分类学习算法的效率及准确率。现有特征选择算法均在整个类标签集的视角下进行特征评价,并未分别考察每一类别与特征间的关系。提出了一种基于KL散度和类分离策略的特征选择算法,它采用类分离策略分别对类标签中每一类别与特征间的关系予以考察,并采用一种基于KL散度的有效距离度量类别与特征间的相关性以及特征之间的冗余性。实验结果表明,所提算法具有较高的运行效率;在所选特征质量上,所提算法显著优于经典的CFS、FCBF以及ReliefF特征选择算法。 展开更多
关键词 特征选择 kl散度 类分离策略 有效距离
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基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类 被引量:6
14
作者 朱冰 蒋渊德 +3 位作者 邓伟文 杨顺 何睿 苏琛 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1317-1323,共7页
为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采... 为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。 展开更多
关键词 驾驶习性 聚类 kl散度 高斯混合模型 蒙特卡洛算法
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基于KL散度的面向对象遥感变化检测 被引量:5
15
作者 朱红春 黄伟 +2 位作者 刘海英 张忠芳 王彬 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第2期46-52,共7页
遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果;但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥感... 遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果;但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥感影像变化检测方法,并打破了以往仅以有/无变化的检测结果所呈现的表现形式。首先计算了图像对象分割的最优参数,得到了2个时相的图斑对象,并进行了空间叠加处理;然后利用KL相似度计算方法计算了图斑对象的相似度系数,利用直方图统计了该系数的自然聚类特征;再运用不同的自然聚类特征值,分级得到了图斑对象的变化程度;最后,分析了不同参数分割结果、不同分级方法对图像变化程度检测的影响,同时通过对比有/无变化的检测结果,验证了本研究所提方法的科学性和有效性。 展开更多
关键词 面向对象 影像分割 变化检测 kl散度 分级
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基于KL距离的非平衡数据半监督学习算法 被引量:11
16
作者 许震 沙朝锋 +1 位作者 王晓玲 周傲英 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期81-87,共7页
在实际应用中,由于各种原因时常无法直接获得已标识反例,导致传统分类方法暂时失灵,因此,基于正例和未标识集的半监督学习顿时成了理论界研究的热点.研究者们提出了不同的解决方法,然而,这些方法都不能有效处理非平衡的分类问题,尤其当... 在实际应用中,由于各种原因时常无法直接获得已标识反例,导致传统分类方法暂时失灵,因此,基于正例和未标识集的半监督学习顿时成了理论界研究的热点.研究者们提出了不同的解决方法,然而,这些方法都不能有效处理非平衡的分类问题,尤其当隐匿反例非常少或训练集中的实例分布不均匀时.因此,提出了一种基于KL距离的半监督分类算法——LiKL:依次挖掘出未标识集中的最可靠正例和反例,接着使用训练好的增强型分类器来分类.与其他方法相比,不仅提高了分类的查准率和查全率,而且具有鲁棒性. 展开更多
关键词 半监督学习 非平衡 kl距离 朴素贝叶斯 LOGISTIC回归
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基于KL散度及多尺度融合的显著性区域检测算法 被引量:16
17
作者 罗会兰 万成涛 孔繁胜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1594-1601,共8页
基于对超像素颜色概率分布间KL散度的计算,以及对多尺度显著图的融合处理,该文提出一种新的显著性区域检测算法。首先,采用超像素算法多尺度分割图像,在各尺度下用分割产生的超像素为节点,并依据超像素分割数量对各超像素进行适当邻接... 基于对超像素颜色概率分布间KL散度的计算,以及对多尺度显著图的融合处理,该文提出一种新的显著性区域检测算法。首先,采用超像素算法多尺度分割图像,在各尺度下用分割产生的超像素为节点,并依据超像素分割数量对各超像素进行适当邻接连通扩展,构建无向扩展闭环连通图。其次,依据颜色判别力聚类量化各超像素内颜色,统计颜色聚类标签的概率分布,用概率分布间KL散度的调和平均值为扩展闭环连通图的边加权,再依据区域对比度并结合边界连通性,获取各尺度下的显著图。最后,平均融合各尺度下显著图,并进行优化处理,得到最终的显著图。在一些大型参考数据集上进行大量实验表明,所提算法优于当前一些先进算法,具有较高精确度和召回率,并且可以产生平滑显著图。 展开更多
关键词 显著性区域检测 多尺度融合 kl散度 闭环连通图
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考虑KL散度的多源软件缺陷预测方法 被引量:4
18
作者 杨杰 燕雪峰 张德平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第11期2494-2498,共5页
现有基于多源迁移学习的软件缺陷预测方法解决了跨项目软件缺陷预测的难题.其通过多个源项目分别对目标项目进行预测,并进行加权得出预测结果,然而其权值的设置仅取决于对目标项目中训练数据预测结果的准确程度,忽视了源项目与目标项目... 现有基于多源迁移学习的软件缺陷预测方法解决了跨项目软件缺陷预测的难题.其通过多个源项目分别对目标项目进行预测,并进行加权得出预测结果,然而其权值的设置仅取决于对目标项目中训练数据预测结果的准确程度,忽视了源项目与目标项目之间的差异性.针对源项目与目标项目之间可能存在的分布差异特性,提出使用KL散度进行度量的方法,在设置不同源项目权重时,同时考虑预测结果的准确程度以及该项目与目标项目的相似性特征,以此作为迁移依据建立多源迁移的预测模型.基于NASA的4个数据集实验结果表明,对比现有多源迁移学习的软件缺陷预测方法,该方法的AUC与F值平均提高0.045与0.035,在一定程度上提高了软件缺陷预测的性能. 展开更多
关键词 相似性 kl散度 多源 迁移学习 软件缺陷预测
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基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别 被引量:2
19
作者 李文举 梅丽 +1 位作者 信润海 韦丽华 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第1期42-45,共4页
人类基因启动子预测和识别是DNA序列分析中的一项重要任务.提出了一个基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别算法.利用KL散度提取分辨力最强的六联体来区分启动子和非启动子区域,将这些六联体的出现频率作为识别启动子的组成成分... 人类基因启动子预测和识别是DNA序列分析中的一项重要任务.提出了一个基于KL散度和BP神经网络的人类基因启动子识别算法.利用KL散度提取分辨力最强的六联体来区分启动子和非启动子区域,将这些六联体的出现频率作为识别启动子的组成成分特征,结合CpG岛特征,应用BP神经网络技术建立人类启动子识别系统.该系统有3个分类器,即启动子-外显子分类器,启动子-内含子分类器和启动子-3’UTR分类器,每个分类器都是一个BP神经网络,通过3个分类器的结果来综合预测启动子序列.对测试集的实验结果为:敏感性达到51.4%,特异性达到52.9%. 展开更多
关键词 启动子识别 组成成分特征 CPG岛 kl散度 BP神经网络
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基于KL散度的配电网高阻抗故障检测研究 被引量:5
20
作者 冯楠 贺晋宏 +3 位作者 魏鑫 连华 程树英 刘友波 《智慧电力》 北大核心 2022年第4期73-80,共8页
高阻抗故障(HIF)主要与电弧现象有关,具有低电流、随机性、非线性和不对称性特征。配电网过流保护系统需要考虑HIF的低故障电流,检测功率损失、潜在火灾危险和电击风险。提出了一种基于变电站电流波形的时域HIF检测算法,利用Kullback-Le... 高阻抗故障(HIF)主要与电弧现象有关,具有低电流、随机性、非线性和不对称性特征。配电网过流保护系统需要考虑HIF的低故障电流,检测功率损失、潜在火灾危险和电击风险。提出了一种基于变电站电流波形的时域HIF检测算法,利用Kullback-Leibler散度相似性度量,量化了电流波形两个故障后半周期的非线性和不对称性特征作为HIF检测的判据,此判据也被用来区分HIF与负荷、电容器、馈线和分布式能源投切事件以及电压骤降和浪涌事件。利用IEEE13节点和IEEE34节点测试系统进行了大量的时域仿真,验证了所提HIF检测算法的优越性。 展开更多
关键词 高阻抗故障 故障检测 kl散度 相似性度量 配电网保护
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