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基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法
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作者 贺前华 陈永强 +1 位作者 郑若伟 黄金鑫 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3482-3492,共11页
当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncer... 当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncertainty Sampling,CUS)的样本应用策略加速收敛进程.其核心思想是在模型训练中后期,利用网络的前向输出层对样本评价信息进行样本类不确定性度量,并转化成样本选用概率,随机抽取训练样本子集用于后续训练.由于简单样本的类确定度高,它们参与后续训练的概率降低,但不影响模型的区分能力,增强对判决边界样本的关注,达到提高模型训练效率的目标.基于AISHELL-1普通话数据集的实验结果表明,相对常规训练策略,平均训练时长缩短60%,收敛时长缩短47.5%.虚警率(False Alarm Rate,FAR)为0.5 FP/h时,该方法的错误拒绝率(False Reject Rate,FRR)从4.75%降至3.65%,相对下降30.1%,最大关键词加权值(Maximum Term Weighted Value,MTWV)由0.8374升至0.8531.通过分析错标样本参与训练的行为,证实了该方法具有屏蔽掉大部分错误标注样本的能力,减少错标样本对训练的损害.基于大规模AISHELL-2普通话数据集的实验进一步证实了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 检测 深度学习 端到端 类不确定性抽样
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基于确定性抽样的过冷沸腾边界条件不确定性分析 被引量:1
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作者 张翔 彭敏俊 +2 位作者 丛腾龙 李孝佳 陈衣然 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2054-2062,共9页
本文使用Fluent软件构建数学物理模型,对DEBORA过冷沸腾基准实验进行了数值模拟,并采用确定性抽样方法对模拟沸腾流动的边界条件不确定性进行分析,计算得到了主要径向参数分布的期望值和置信区间,分析了边界条件不确定性的影响趋势。此... 本文使用Fluent软件构建数学物理模型,对DEBORA过冷沸腾基准实验进行了数值模拟,并采用确定性抽样方法对模拟沸腾流动的边界条件不确定性进行分析,计算得到了主要径向参数分布的期望值和置信区间,分析了边界条件不确定性的影响趋势。此外,还计算得到了不确定性源对部分径向参数的影响权重。结果表明,流体入口温度和壁面热流密度的不确定性对径向空泡份额的影响较大,而运行压力和流体入口温度的不确定性是影响径向液体温度计算的主要因素。 展开更多
关键词 过冷沸腾 CFD 确定性分析 确定性抽样方法
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基于主动学习的计算机病毒检测方法研究 被引量:6
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作者 张勇 张卫民 欧庆于 《计算机与数字工程》 2011年第11期89-93,105,共6页
针对传统病毒检测方法存在的更新速度慢、对未知病毒检测能力不足等问题,该文对主动学习理论在计算机病毒检测方面的应用进行了研究,提出了一种基于支持向量机主动学习的计算机病毒检测模型结构。此外,为了改进病毒检测的精度问题及主... 针对传统病毒检测方法存在的更新速度慢、对未知病毒检测能力不足等问题,该文对主动学习理论在计算机病毒检测方面的应用进行了研究,提出了一种基于支持向量机主动学习的计算机病毒检测模型结构。此外,为了改进病毒检测的精度问题及主动学习过程的效率,利用相关n-gram方法实现了对样本文件的特征提取,并结合信任度测量理论实现了基于非确定抽样的询问功能。实验表明,该模型针对未知病毒具有较高的检测精度,并且能够极大地缩减训练时间及对训练数据的数量要求,提高系统的学习效率。 展开更多
关键词 病毒检测 主动学习 支持向量机 确定性抽样
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广义可加模型的拟最优样本选择方法 被引量:1
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作者 秦磊 叶玲珑 谢邦昌 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2022年第10期16-24,共9页
面对海量数据,如何选取一个具有代表性的样本进行统计建模以揭示数据背后的规律、进而对经济和社会发展进行预测和判断,是统计学研究的重点。本研究以确定性抽样方法给出该问题的答案,该方法能够有效避免由传统概率抽样方法带来的损失,... 面对海量数据,如何选取一个具有代表性的样本进行统计建模以揭示数据背后的规律、进而对经济和社会发展进行预测和判断,是统计学研究的重点。本研究以确定性抽样方法给出该问题的答案,该方法能够有效避免由传统概率抽样方法带来的损失,使得具有代表性的样本点尽量被选入抽样样本中,更加全面地反映总体情况。本研究集中在广义可加模型的最优样本抽取方法。通过比较全样本和抽样样本估计结果之间的差距,发现样本需要满足一定的正交性条件才能最大程度还原总体的统计特征。基于该正交条件,给出了一个贪婪的拟最优样本选择方法。大量的模拟数据和实际数据证实,相较于传统概率抽样方法,确定性抽样方法具有更优良的性能,该方法可以拓展到广义变系数模型,并且适用于处理经济统计和政府统计产生的大型微观数据集。 展开更多
关键词 大数据 确定性抽样 广义可加模型 拟最优样本
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Determination and stability analysis of ultimate open-pit slope under geomechanical uncertainty 被引量:10
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作者 Ali Moradi Afrapoli Morteza Osanloo 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI 2014年第1期105-110,共6页
In open-pit mines,pit slope as one of the important parameters affects the mine economy and total minable reserve,and it is also affected by different uncertainties which arising from many sources.One of the most crit... In open-pit mines,pit slope as one of the important parameters affects the mine economy and total minable reserve,and it is also affected by different uncertainties which arising from many sources.One of the most critical sources of uncertainty effects on the pit slope design is rock mass geomechanical properties.By comparing the probability of failure resulted from deterministic procedure and probabilistic one,this paper investigated the effects of aforesaid uncertainties on open-pit slope stability in metal mines.In this way,to reduce the effect of variance,it implemented Latin Hypercube Sampling(LHS)technique.Furthermore,a hypothesis test was exerted to compare the effects on two cases in Middle East.Subsequently,the investigation approved high influence of geomechanical uncertainties on overall pit steepness and stability in both iron and copper mines,though on the first case the effects were just over. 展开更多
关键词 Safety factor Probability of failure Geomechanical property uncertainty Overall pit slope Stability analysis
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A NEW STATISTICAL APPROACH FOR THE ANALYSIS OF UNCERTAIN SYSTEMS
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作者 Xinjia CHEN Kemin ZHOU Jorge ARAVENA 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2009年第1期1-34,共34页
This paper addresses the issues of conservativeness and computational complexity of probabilistie robustness analysis. The authors solve both issues by defining a new sampling strategy and robustness measure. The new ... This paper addresses the issues of conservativeness and computational complexity of probabilistie robustness analysis. The authors solve both issues by defining a new sampling strategy and robustness measure. The new measure is shown to be much less conservative than the existing one. The new sampling strategy enables the definition of efficient hierarchical sample reuse algorithms that reduce significantly the computational complexity and make it independent of the dimension of the uncertainty space. Moreover, the authors show that there exists a one to one correspondence between the new and the existing robustness measures and provide a computationally simple algorithm to derive one from the other. 展开更多
关键词 Computational complexity randomized algorithms risk analysis robustness analysis uncertain system.
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