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基于支持向量机的混杂数据过程控制 被引量:1
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作者 孙静 郭叙成 《动力系统与控制》 2022年第1期1-10,共10页
近年来,随着制造系统智能化和复杂化程度提升,获取的数据呈现出数据来源多元化、数据量激增、数据类型混杂等特点。本文研究了计量数据(measurable data)与属性数据(attribute data)的混杂数据过程控制与诊断问题。借助支持向量机(Suppo... 近年来,随着制造系统智能化和复杂化程度提升,获取的数据呈现出数据来源多元化、数据量激增、数据类型混杂等特点。本文研究了计量数据(measurable data)与属性数据(attribute data)的混杂数据过程控制与诊断问题。借助支持向量机(Support Vector Machine, SVM),探讨了多元混杂数据出现均值偏移时的过程控制与诊断。沿着从多元正态数据到混杂数据的研究思路,探讨了SVM准确率和支持向量个数,在偏移量、子组大小和相关系数变化的情况下,对比四类核函数的SVM的过程控制能力;采用二分类SVM和多分类M-SVM,分析了过程控制和过程诊断能力;并与Hotelling多元控制图进行性能比较。研究发现,利用SVM可以有效实现混杂数据的过程控制和诊断。利用SVM对混杂数据进行过程控制,其性能远优于经典的Hotelling多元控制图。 展开更多
关键词 混杂数据 多元过程控制 支持向量机
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混杂数据的多核几何平均度量学习 被引量:1
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作者 齐忍 朱鹏飞 梁建青 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期2992-3001,共10页
在机器学习和模式识别任务中,选择一种合适的距离度量方法是至关重要的.度量学习主要利用判别性信息学习一个马氏距离或相似性度量.然而,大多数现有的度量学习方法都是针对数值型数据的,对于一些有结构的数据(比如符号型数据),用传统的... 在机器学习和模式识别任务中,选择一种合适的距离度量方法是至关重要的.度量学习主要利用判别性信息学习一个马氏距离或相似性度量.然而,大多数现有的度量学习方法都是针对数值型数据的,对于一些有结构的数据(比如符号型数据),用传统的距离度量来度量两个对象之间的相似性是不合理的;其次,大多数度量学习方法会受到维度的困扰,高维度使得训练时间长,模型的可扩展性差.提出了一种基于几何平均的混杂数据度量学习方法.采用不同的核函数将数值型数据和符号型数据分别映射到可再生核希尔伯特空间,从而避免了特征的高维度带来的负面影响.同时,提出了一个基于几何平均的多核度量学习模型,将混杂数据的度量学习问题转化为求黎曼流形上两个点的中心点问题.在UCI数据集上的实验结果表明,针对混杂数据的多核度量学习方法与现有的度量学习方法相比,在准确性方面展现出更优异的性能. 展开更多
关键词 几何平均 多核学习 度量学习 混杂数据
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不完备混杂信息系统的属性约简
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作者 王艇 李博 +1 位作者 朱重龙 胡晶晶 《电子器件》 CAS 2024年第4期1148-1156,共9页
海量数据的复杂性、不确定性和高维性引发了属性约简的需求。对于完备决策系统,香农熵及其变体已被广泛用于评估属性的重要性。对于不完备混杂信息系统,基于信息增益的属性约简研究较少。在模糊粗糙集框架,针对不完备混杂信息系统提出... 海量数据的复杂性、不确定性和高维性引发了属性约简的需求。对于完备决策系统,香农熵及其变体已被广泛用于评估属性的重要性。对于不完备混杂信息系统,基于信息增益的属性约简研究较少。在模糊粗糙集框架,针对不完备混杂信息系统提出了一种基于信息增益的属性约简方法,构造了适用于不同数据类型的距离函数来度量不同对象之间的距离,然后计算从每个属性中获得的信息,最后选择符合条件的属性子集。为了验证所提出方法在不完备混杂信息中的有效性,在几个公开数据集上进行了实验。实验结果表明提出的算法相较于基于增益比的属性约简算法、基于Alpha-investing流属性约简算法以及基于邻域条件互信息的交互属性约简算法在处理不完备混杂数据上是有效的。 展开更多
关键词 混杂数据 属性约简 不完备决策系统 模糊粗糙集 信息增益
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多群落双向驱动协作搜索算法 被引量:2
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作者 阴艳超 牛红伟 +1 位作者 常斌磊 王立华 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1581-1592,共12页
针对复杂优化问题中数据混杂多变的特点,提出一种能够根据环境变化不断优化种群适应度的多群落双向驱动协作搜索算法。该算法在分析微粒群落特性的基础上,基于无向加权图建立了多群落协作网演化模型,该模型依据群落适应值的优劣程度对... 针对复杂优化问题中数据混杂多变的特点,提出一种能够根据环境变化不断优化种群适应度的多群落双向驱动协作搜索算法。该算法在分析微粒群落特性的基础上,基于无向加权图建立了多群落协作网演化模型,该模型依据群落适应值的优劣程度对群落类型进行划分,并根据不同群落间的协作权重和群落节点响应度评估群落节点强度,由节点强度最大的群落引导整个协作网进化,改进传统群集智能算法面对复杂优化问题中环境变化的自适应性能缺陷;构建了一种多群落双向驱动的进化新模式,给出了多群落协作的异步并行搜索算法,实现了不同环境下群落内部与群落之间的并行进化,降低了数据分析中巨大的计算时空开销。实验结果表明,该方法面向混杂多变数据不断优化种群适应度,能够较快地适应环境变化,并在可接受的时间内得到精确解,为复杂优化问题的求解提供了有效手段。 展开更多
关键词 混杂多变数据 多群落 协作网演化 双向驱动 异步并行搜索
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考虑混杂充电数据的锂离子电池容量估计 被引量:5
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作者 周子游 刘永刚 +3 位作者 杨阳 陈峥 舒星 秦大同 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第14期1-9,共9页
准确有效的电池容量估计对于电动汽车的安全性等有着十分重要的意义。目前结合健康因子提取的电池容量估计方法受到了广泛的关注,然而大多数研究没有考虑到电池实际应用中每个循环的充电数据会根据充放电情况的不同而具有不同的充电数... 准确有效的电池容量估计对于电动汽车的安全性等有着十分重要的意义。目前结合健康因子提取的电池容量估计方法受到了广泛的关注,然而大多数研究没有考虑到电池实际应用中每个循环的充电数据会根据充放电情况的不同而具有不同的充电数据结构,这会导致健康因子的提取不能连续有效地进行,无效或缺失的健康因子序列会导致无法有效地估计电池容量,由此开展考虑混杂充电数据的锂离子电池容量估计方法研究。考虑三种最常见的充电数据结构组成混杂充电数据,根据不同的数据结构提取有效健康因子,再由粒子群算法寻优获得最佳健康因子;以相关向量回归为工具,通过健康因子估计健康因子的方法获取其中一种完整健康因子序列;以完整的健康因子序列训练长短时记忆网络以达到估计未来电池容量的目的。仿真试验结果表明,RVM估计健康因子的相对误差均保持在1%以内,未来电池容量的估计相对误差基本在2%以内,达到较高的估计精度,可满足一定的实际应用需求。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池容量估计 混杂充电数据 健康因子 数据驱动模型
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Confounding factors affect the pathophysiology of eosinophilic esophagitis 被引量:6
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作者 Yoram Elitsur 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS CSCD 2012年第33期4466-4469,共4页
Eosinophilic esophagitis is a newly diagnosed esophageal disease in adult and children. The clinical and pathological characteristics of this disease have been established and were recently summarized in the expert cl... Eosinophilic esophagitis is a newly diagnosed esophageal disease in adult and children. The clinical and pathological characteristics of this disease have been established and were recently summarized in the expert clinical guideline published in 2011. In spite of the wide knowledge accumulated on this disease, there are many areas where scientific data are missing, especially in regard to the disease's pathophysiology. Recent publications have suggested that other confounding factors modify the disease and may affect its clinicalphenotypic presentation. Those factors may include place of living, air pollution, race, genetic factors and other. In the present report we discussed and review those confounding factors, the new developments, and what direction we should go to further advance our knowledge of this disease. 展开更多
关键词 Eosinophilic esophagitis Confounding factors Race Gender Environment
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CONDITIONS FOR UNIFORMLY NON-CONFOUNDING OF CAUSAL DISTRIBUTION EFFECTS OVER MULTIPLE COVARIATES
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作者 Xueli WANG School of Science,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China. 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2010年第4期796-803,共8页
Causation is a distinct concept from association and more important than association inepidemiologic studies.This paper proposes the concept of uniform non-confounding for causal distributioneffects over multiple cova... Causation is a distinct concept from association and more important than association inepidemiologic studies.This paper proposes the concept of uniform non-confounding for causal distributioneffects over multiple covariates,and gives the sufficient conditions for uniform non-confoundingover a covariate set C including confounders or non-confounders,and also shows the conditions forconditionally non-confounding in the subpopulations.All these conditions can be tested by observeddata. 展开更多
关键词 Causal distribution effect CONFOUNDING COVARIATES uniform non-confounding
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