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高阶多元Markov链联合稳定分布向量的扰动界
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作者 郑华 林彩凤 祝长华 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期92-96,共5页
给出了高阶多元Markov链联合稳定分布向量的几个扰动界:结合高阶多元Markov链概率转移矩阵左、右特征向量的相关性质,得到高阶多元Markov链联合稳定分布向量的扰动界,新的扰动界结果是一阶多元Markov链联合稳定分布向量扰动界结果的推广... 给出了高阶多元Markov链联合稳定分布向量的几个扰动界:结合高阶多元Markov链概率转移矩阵左、右特征向量的相关性质,得到高阶多元Markov链联合稳定分布向量的扰动界,新的扰动界结果是一阶多元Markov链联合稳定分布向量扰动界结果的推广;利用高阶多元Markov链概率转移矩阵的特殊性,给出其联合稳定分布向量可计算形式的扰动界,也是已有一阶多元Markov链联合稳定分布向量相应扰动界结果的推广;结合Paz不等式,通过分析高阶多元Markov链联合稳定分布向量的分量扰动,得到了联合稳定分布向量基于分量形式的扰动界,便于观察高阶多元Markov链中具体某条链某个状态的扰动. 展开更多
关键词 高阶多元Markov链 联合稳定分布向量 扰动界
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基于联合支持向量机的目标跟踪算法 被引量:2
2
作者 孙俊涛 张顺利 张利 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期266-270,共5页
为得到包含目标与背景的区分度以及目标自身特性的外观模型,给出一种联合支持向量机。结合一类支持向量机和二类支持向量机的特点,设计优化的目标函数,利用拉格朗日乘子法给出其对偶形式,实现求解步骤,并基于此提出目标跟踪算法,以加强... 为得到包含目标与背景的区分度以及目标自身特性的外观模型,给出一种联合支持向量机。结合一类支持向量机和二类支持向量机的特点,设计优化的目标函数,利用拉格朗日乘子法给出其对偶形式,实现求解步骤,并基于此提出目标跟踪算法,以加强目标外观模型表达的鲁棒性,提高对目标和背景的鉴别能力。在公开的测试视频集上的实验结果表明,该算法能够准确地跟踪目标,并且具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 模式识别 目标跟踪 联合支持向量 外观模型 目标函数
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基于组合网络的多特征老挝语实体关系抽取研究
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作者 马霄飞 周兰江 周蕾越 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期96-107,共12页
实体关系抽取旨在提取实体之间存在的语义关系,这可以为知识图谱、自动问答等下游任务提供支持,在自然语言处理领域具有重要作用。由于当前老挝语实体关系抽取的相关研究十分匮乏,可用数据也十分有限,因此在训练时神经网络无法获取足够... 实体关系抽取旨在提取实体之间存在的语义关系,这可以为知识图谱、自动问答等下游任务提供支持,在自然语言处理领域具有重要作用。由于当前老挝语实体关系抽取的相关研究十分匮乏,可用数据也十分有限,因此在训练时神经网络无法获取足够的语义信息。针对此问题,该文提出了一种基于PCNN和BiGRU的组合模型的多特征老挝语实体关系抽取方法。首先,将位置特征与音素特征融入到词向量中得到包含多种语义的联合向量;然后,分别使用PCNN模型和BiGRU模型对联合向量进行深层语义的提取,其中PCNN模型能够更好地提取文本中的局部信息,BiGRU模型能够更好地考虑文本的全局信息,之后将两个模型的输出进行拼接,便得到了包含多维度语义信息的句子向量;最后,使用softmax进行多分类计算。实验表明,该文提出的方法,在有限的数据下得到了不错的效果,macro-averaged F1达到了82.25%。 展开更多
关键词 多段卷积神经网络 双向门控循环单元 音素特征 联合向量 层归一化
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LSSV M模型下的近红外光谱联合区间波长筛选方法 被引量:6
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作者 彭秀辉 黄常毅 +1 位作者 刘飞 刘艳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期668-672,共5页
针对传统近红外光谱波长选择方法忽略模型中非线性因素的缺陷,采用具有非线性处理能力的最小二乘支持向量机,结合间隔策略的波长选择方法和联合区间的思想,提出了一种非线性模型下的波长筛选算法—联合区间最小二乘支持向量机(synergy i... 针对传统近红外光谱波长选择方法忽略模型中非线性因素的缺陷,采用具有非线性处理能力的最小二乘支持向量机,结合间隔策略的波长选择方法和联合区间的思想,提出了一种非线性模型下的波长筛选算法—联合区间最小二乘支持向量机(synergy interval least squares support vector machines,siLSSVM)。以苹果糖度近红外光谱数据为例,与传统siPLS波长筛选方法相比,新算法的预测集均方根误差(RMSEP)在PLS模型和LSSVM模型预测时分别提高了37.43%和47.88%,预测集相关系数(RP)在PLS模型和LSSVM模型预测时分别增加了6.04%和7.31%。实例表明,对于存在非线性因素较强的光谱数据,siLSSVM算法能够有效的挑选最优波长区间与提高模型的预测精度和鲁棒性,为近红外光谱在非线性因素下筛选波长提供了新前景。 展开更多
关键词 联合区间最小二乘支持向量 非线性 苹果糖度 近红外光谱 波长筛选
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基于支持向量机的虹膜图像实时预评估算法 被引量:1
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作者 王维民 佟贺 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2008年第3期56-60,共5页
实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清... 实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误。而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本。因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大。详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于支持向量机联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集。结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本,检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求。 展开更多
关键词 图像预评估 实时虹膜识别系统 支持向量联合评估网络 坏样本
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基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别
6
作者 高亚杰 蒋爱平 +1 位作者 王国涛 孙志刚 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2021年第3期335-341,共7页
提出了一种基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别方法,利用声音转图像技术,将一维的多余物声音信号转换为二维的图像信号,从多余物信号生成的声谱图中提取纹理特征。结合时域和频域提取能量密度、左右对称程度和波峰系数等特征... 提出了一种基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别方法,利用声音转图像技术,将一维的多余物声音信号转换为二维的图像信号,从多余物信号生成的声谱图中提取纹理特征。结合时域和频域提取能量密度、左右对称程度和波峰系数等特征组成联合特征向量,采用随机森林算法进行模型训练和分类识别。结果表明,本方法对金属和非金属的识别准确度可提高至90%,具体材质的综合识别准确度达到78%,高于目前检测系统的准确率。 展开更多
关键词 密封继电器 多余物材质识别 声谱图 联合特征向量
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一类Markov过程的最大绝对值过程概率密度求解的新方法 被引量:1
7
作者 陈建兵 律梦泽 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1437-1447,共11页
随机过程或随机系统响应的最大绝对值概率分布往往是科学与工程中关心的重要挑战性问题.本文从理论与数值上进行了Markov过程的时变最大绝对值过程及其概率分布研究.文中,通过引入扩展状态向量,构造了最大绝对值-状态量联合向量过程,由... 随机过程或随机系统响应的最大绝对值概率分布往往是科学与工程中关心的重要挑战性问题.本文从理论与数值上进行了Markov过程的时变最大绝对值过程及其概率分布研究.文中,通过引入扩展状态向量,构造了最大绝对值-状态量联合向量过程,由此将不具有Markov性的最大值过程转化为具有Markov性的向量随机过程.在此基础上,通过最大绝对值-状态量之间的关系,建立了联合向量过程的转移概率密度函数.进而,结合Chapman-Kolmogorov方程和路径积分方法,提出了最大绝对值概率密度函数求解的数值方法.由此,可以得到Markov过程最大绝对值过程的时变概率密度函数,可进一步用于结构动力可靠度分析等.通过数值算例,验证了本文所提方法的有效性.该方法有望推广到更一般随机系统的极值分布估计之中. 展开更多
关键词 时变极值过程 动力可靠度 MARKOV过程 路径积分 最大绝对值-状态量联合向量过程
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耦合集合卡尔曼滤波的非线性参数估计
8
作者 张亦汉 乔纪纲 陈逸敏 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期28-33,共6页
准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中,输入的参数常常带有一定的偏差,因此在预测中非线性模型(函数)往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方法引入到非线性模型(函数)的参数估计中,并采用基于联合... 准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中,输入的参数常常带有一定的偏差,因此在预测中非线性模型(函数)往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方法引入到非线性模型(函数)的参数估计中,并采用基于联合状态向量的方法在同化时刻同时更新模型(函数)的状态和参数,该方法可以通过同化观测数据,动态地调整参数和结果,使得参数能够自适应地变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将该方法应用于随时间变化的二维非线性模型(函数)中,实验表明,该方法能够准确地估计出模型参数值,同时也表现出很好的鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 非线性参数估计 数据同化 集合卡尔曼滤波 联合状态向量
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含噪背景下基于盲源分离与NSVDD的断路器机械故障诊断方法 被引量:12
9
作者 孙玉伟 罗林根 +3 位作者 陈敬德 王辉 盛戈皞 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1104-1112,共9页
利用分合闸声音信号实现断路器机械故障诊断易受背景噪声影响,而用于声音信号分离的盲源分离算法存在着分离结果无序性的问题,为此,提出了声音信号盲源分离与含负样本支持向量描述(support vector data description with negative sampl... 利用分合闸声音信号实现断路器机械故障诊断易受背景噪声影响,而用于声音信号分离的盲源分离算法存在着分离结果无序性的问题,为此,提出了声音信号盲源分离与含负样本支持向量描述(support vector data description with negative samples,NSVDD)相结合的断路器机械故障诊断方法。首先,运用基于负熵最大化的快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)实现断路器合闸期间各声源信号的盲分离;然后依据人耳听觉特性提取各分离信号的伽马滤波器倒谱系数(Gammatone frequency cepstrum coefficient,GFCC),同时对各分离信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)得到各有限带宽固有模态分量(band-limitedintrinsic mode functions,BLIMF),以提取声源信号的奇异谱熵、能量熵、峭度熵,并与降维后的GFCC系数组成声音信号联合特征向量;最后,利用单值分类算法NSVDD对联合特征向量进行识别,以消除噪声影响。实验结果表明,基于盲源分离与NSVDD的断路器机械故障诊断方法能够准确完成在含噪背景下的断路器机械故障诊断。 展开更多
关键词 断路器 机械故障诊断 噪声 盲源分离 联合特征向量 NSVDD
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一种基于不变矩的红外目标识别算法 被引量:8
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作者 张旭艳 华宇宁 +2 位作者 董晔 郝永平 张乐 《沈阳理工大学学报》 CAS 2016年第2期10-13,29,共5页
针对单一目标特征量提取与识别存在的不足,提出了不变矩与红外目标几何形态特征组成的联合特征量,并选取欧氏距离作为目标分类识别的判别准则。实验结果表明,联合不变矩作为特征量满足尺度不变性,且有很强的独立性与可分性。在目标识别... 针对单一目标特征量提取与识别存在的不足,提出了不变矩与红外目标几何形态特征组成的联合特征量,并选取欧氏距离作为目标分类识别的判别准则。实验结果表明,联合不变矩作为特征量满足尺度不变性,且有很强的独立性与可分性。在目标识别分类的应用中,其效果优于不变矩特征识别。 展开更多
关键词 红外图像 目标识别 不变矩 联合特征向量 欧式距离
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基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析 被引量:3
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作者 袁丁 章剑林 吴广建 《软件》 2019年第8期181-189,共9页
评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,... 评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,通过研究方面类别情绪分析(ACSA)方法,提出了CNN-GCAE和CNN-SynATT模型,解决了原来模型在数据处理方面的不足,提高了情感分析的精准度和召回率。实验结果表明,改进模型对评论数据情感分析的准确率效果明显。 展开更多
关键词 方面级 情感分析 word2vec 字词向量联合
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近红外光谱法在红曲菌固态发酵过程参数检测中的应用 被引量:6
12
作者 黄常毅 范海滨 +2 位作者 刘飞 许赣荣 彭秀辉 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期13-20,共8页
研究了近红外光谱技术快速检测红曲菌固态发酵过程参数水分含量和pH值的可行性。针对传统基于间隔策略波长选择方法忽略非线性因素的缺点,采用一种基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LS-SVM)非线性模型的... 研究了近红外光谱技术快速检测红曲菌固态发酵过程参数水分含量和pH值的可行性。针对传统基于间隔策略波长选择方法忽略非线性因素的缺点,采用一种基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LS-SVM)非线性模型的波长筛选算法:联合区间最小二乘支持向量机(Synergy interval least squares support vector machines,siLS-SVM),并将新算法与相关系数法、iPLS算法、siPLS算法对比。实验结果显示,联合siLS-SVM算法和LS-SVM模型取得了最好的预测效果,水分含量、pH值的预测集相关系数(R p)分别为0.962 1、0.976 1,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 9、0.145 2,表明模型具有较好的拟合度和预测性能。应用近红外光谱法进行红曲菌固态发酵过程的水分含量和pH值的快速检测可行,该方法为进一步实现其过程参数的在线检测及发酵条件优化提供了技术基础。 展开更多
关键词 近红外光谱 联合间隔最小二乘支持向量 最小二乘支持向量 红曲菌 固态发酵 水分含量 pH值
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Investigation of Bed Joint Reinforcement Influence on Mechanical Properties of Masonry under Compression
13
作者 Lukasz Drobiec 《Journal of Civil Engineering and Architecture》 2013年第10期1229-1239,共11页
The results of investigations of compressed reinforced masonry walls subjected to axial compression are presented. Tests were carried out using specimens made of clay bricks and cement-lime mortar. As reinforcement, s... The results of investigations of compressed reinforced masonry walls subjected to axial compression are presented. Tests were carried out using specimens made of clay bricks and cement-lime mortar. As reinforcement, smooth and spiral twisted longitudinal rods, two types of structural wire mesh and truss type reinforcement were used. Two percentages of bed joint reinforcement, about 0.1% and 0.05% were applied. For each type of reinforcement, three masonry walls were tested. Additionally, nine unreinforced models were also tested. The main aim of the investigations presented is to determine the effect of different types of reinforcement on the load capacity and failure. Measurement of the strains of reinforcing bars permitted the recording of the strain level at the moment of crack appearance and also at the moment of failure. 展开更多
关键词 Reinforced masonry bed joint reinforcement compressed masonry.
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Design of multisensory integration gripper system for Internet-based teleoperation
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作者 臧希喆 Cai Hegao 《High Technology Letters》 EI CAS 2007年第1期23-26,共4页
A layered architecture of muhisensory integration gripper system is first developed, which includes data acquisition layer, data processing layer and network interface layer. Then we propose a novel support-vector-mac... A layered architecture of muhisensory integration gripper system is first developed, which includes data acquisition layer, data processing layer and network interface layer. Then we propose a novel support-vector-machine-based data fusion algorithm and also design the gripper system by combining data fusion with CAN bus and CORBA technology, which provides the gripper system with outstanding characteristics such as modularization and intelligence. A multisensory integration gripper test bed is finally built on which a circuit board replacement job based on Internet-based teleoperation is achieved. The experimental results verify the validity of this gripper system design. 展开更多
关键词 teleoperation multisenso integration gripper data fusion support vector machine
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基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测 被引量:5
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作者 黄宗财 仇培元 +1 位作者 陆锋 吴升 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第10期1510-1517,共8页
网络新闻文本在环境污染事件感知方面具有重要的应用价值。然而,由于环境污染事件的"多米诺效应",网络新闻文本往往存在对多类型污染事件的混合描述,现有事件检测方法容易导致文本分类错误。本文提出一种基于联合主题特征的... 网络新闻文本在环境污染事件感知方面具有重要的应用价值。然而,由于环境污染事件的"多米诺效应",网络新闻文本往往存在对多类型污染事件的混合描述,现有事件检测方法容易导致文本分类错误。本文提出一种基于联合主题特征的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法,通过兼顾环境网络新闻文本的全局特征和主题分布特征来改善检测分类效果。该方法采用词频-逆文档频率向量对文档进行全局特征表示,并结合文档的主题分布特征向量,构建联合主题特征向量作为监督分类模型的输入,实现环境污染事件检测。实验结果表明,使用联合主题特征的支持向量机方法进行事件类别检测平均F1值相较于全局特征提高15%,相较于主题特征提高36%。本文提出的网络新闻文本蕴含环境污染事件检测方法可支持污染事件类型检测和影响信息抽取,有助于环境污染事件的时空统计与变化趋势预测。 展开更多
关键词 网络新闻文本 事件检测 环境污染事件 联合主题特征向量 词频-逆文档频率向量 支持向量
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ON ASYMPTOTIC JOINT DISTRIBUTIONS OF EIGENVALUES OF RANDOM MATRICES WHICH ARISE FROM COMPONENTS OF COVARIANCE MODEL
16
作者 CUIWenquan ZHAOLincheng BAIZhidong 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2005年第1期126-135,共10页
In this paper, the authors derive the asymptotic joint distributions of theeigenvalues of some random matrices which arise from components of covariance model.
关键词 Component of covariance model eigenstructure analysis limiting distribution random matrix.
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