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优化的动态平均权重算法及其在色谱信号处理中的应用
被引量:
1
1
作者
吴慧文
李钰
林兆培
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期469-473,480,共6页
在液相色谱检测系统中,通常将朗伯-比尔定律计算得到的吸光度进行数模转换,再将转换结果以模拟信号的方式送入工作站进行分析。由于色谱信号大部分是直流信号,只有在出峰时信号频带才处于低频状态,导致基于动态平均权重算法(DWA)的多位...
在液相色谱检测系统中,通常将朗伯-比尔定律计算得到的吸光度进行数模转换,再将转换结果以模拟信号的方式送入工作站进行分析。由于色谱信号大部分是直流信号,只有在出峰时信号频带才处于低频状态,导致基于动态平均权重算法(DWA)的多位量化调制器带入额外的谐波噪声,直接影响色谱信号的性能。本文提出了一种优化的DWA算法,可以更好地抑制谐波噪声,提高DAC性能。与常规DWA算法不同的是,本文算法加入了条件选择模块,通过控制每个选择周期的初始指针值,避免了谐波噪声的带入。仿真结果表明,该算法明显抑制了谐波噪声,有效提高了直流特性,从而更有利于对色谱信号进行处理。
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关键词
色谱信号
失配整形
动态
平均
权重
条件选择
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职称材料
基于自监督与自适应感知关系网络的小样本图像分类
2
作者
戴心杰
郑家杰
+2 位作者
袁远飞
王李进
吴清寿
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2024年第4期68-78,共11页
关系网络是通过度量分析样本之间相似性的小样本分类方法,其固有的局部连通性限制了对样本全局特征的利用,并且在数据量较少时,模型的泛化能力不足.提出一种混合自监督学习和自适应感知关系网络的小样本分类方法.首先,通过结合自监督的...
关系网络是通过度量分析样本之间相似性的小样本分类方法,其固有的局部连通性限制了对样本全局特征的利用,并且在数据量较少时,模型的泛化能力不足.提出一种混合自监督学习和自适应感知关系网络的小样本分类方法.首先,通过结合自监督的实例级和场景级辅助任务、有监督的小样本分类辅助任务和自适应双相关注意任务提升模型特征表示和泛化能力.其次,引入动态权重平均策略,用于自适应优化辅助任务之间的权重.实例级辅助任务用于学习旋转样本未知类别的转移知识,场景级辅助任务确保不同旋转数据集的分类器预测结果一致性,小样本分类辅助任务则对扩展数据集进行有监督的分类预测平均,优化分类效能.自适应感知关系网络任务通过自适应层对图像特征变化进行自动调节,通过双关联注意力机制增强特征间相互作用,促进关键特征辨识.在数据集miniImageNet、tieredImageNet和CUB-200-2011上进行了验证,提出的方法在不同的骨干网络上都能较好地提升关系网络的分类性能,表明该方法是可行有效的.
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关键词
小样本分类
自监督学习
自适应感知关系网络
度量学习
双关联注意力机制
动态权重平均
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职称材料
题名
优化的动态平均权重算法及其在色谱信号处理中的应用
被引量:
1
1
作者
吴慧文
李钰
林兆培
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期469-473,480,共6页
文摘
在液相色谱检测系统中,通常将朗伯-比尔定律计算得到的吸光度进行数模转换,再将转换结果以模拟信号的方式送入工作站进行分析。由于色谱信号大部分是直流信号,只有在出峰时信号频带才处于低频状态,导致基于动态平均权重算法(DWA)的多位量化调制器带入额外的谐波噪声,直接影响色谱信号的性能。本文提出了一种优化的DWA算法,可以更好地抑制谐波噪声,提高DAC性能。与常规DWA算法不同的是,本文算法加入了条件选择模块,通过控制每个选择周期的初始指针值,避免了谐波噪声的带入。仿真结果表明,该算法明显抑制了谐波噪声,有效提高了直流特性,从而更有利于对色谱信号进行处理。
关键词
色谱信号
失配整形
动态
平均
权重
条件选择
Keywords
chromatography signal
mismatch shaping
data weighted averaging
condition selection
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于自监督与自适应感知关系网络的小样本图像分类
2
作者
戴心杰
郑家杰
袁远飞
王李进
吴清寿
机构
福建农林大学计算机与信息学院
出处
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2024年第4期68-78,共11页
文摘
关系网络是通过度量分析样本之间相似性的小样本分类方法,其固有的局部连通性限制了对样本全局特征的利用,并且在数据量较少时,模型的泛化能力不足.提出一种混合自监督学习和自适应感知关系网络的小样本分类方法.首先,通过结合自监督的实例级和场景级辅助任务、有监督的小样本分类辅助任务和自适应双相关注意任务提升模型特征表示和泛化能力.其次,引入动态权重平均策略,用于自适应优化辅助任务之间的权重.实例级辅助任务用于学习旋转样本未知类别的转移知识,场景级辅助任务确保不同旋转数据集的分类器预测结果一致性,小样本分类辅助任务则对扩展数据集进行有监督的分类预测平均,优化分类效能.自适应感知关系网络任务通过自适应层对图像特征变化进行自动调节,通过双关联注意力机制增强特征间相互作用,促进关键特征辨识.在数据集miniImageNet、tieredImageNet和CUB-200-2011上进行了验证,提出的方法在不同的骨干网络上都能较好地提升关系网络的分类性能,表明该方法是可行有效的.
关键词
小样本分类
自监督学习
自适应感知关系网络
度量学习
双关联注意力机制
动态权重平均
Keywords
few-shot classification
self-supervised learning
adaptive-aware relation network
metric learning
dual correlated attention mechanism
dynamic weight averaging
分类号
O643 [理学]
X703 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
优化的动态平均权重算法及其在色谱信号处理中的应用
吴慧文
李钰
林兆培
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
2
基于自监督与自适应感知关系网络的小样本图像分类
戴心杰
郑家杰
袁远飞
王李进
吴清寿
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2024
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职称材料
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