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Survey on Encoding Schemes for Genomic Data Representation and Feature Learning——From Signal Processing to Machine Learning 被引量:1
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作者 Ning Yu Zhihua Li Zeng Yu 《Big Data Mining and Analytics》 2018年第3期191-210,共20页
Data-driven machine learning, especially deep learning technology, is becoming an important tool for handling big data issues in bioinformatics. In machine learning, DNA sequences are often converted to numerical valu... Data-driven machine learning, especially deep learning technology, is becoming an important tool for handling big data issues in bioinformatics. In machine learning, DNA sequences are often converted to numerical values for data representation and feature learning in various applications. Similar conversion occurs in Genomic Signal Processing(GSP), where genome sequences are transformed into numerical sequences for signal extraction and recognition. This kind of conversion is also called encoding scheme. The diverse encoding schemes can greatly affect the performance of GSP applications and machine learning models. This paper aims to collect,analyze, discuss, and summarize the existing encoding schemes of genome sequence particularly in GSP as well as other genome analysis applications to provide a comprehensive reference for the genomic data representation and feature learning in machine learning. 展开更多
关键词 encoding scheme data REPRESENTATION FEATURE LEARNING deep LEARNING GENOMIC signal processing machine LEARNING GENOME analysis
原文传递
一种建立在GPT-2模型上的数据增强方法
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作者 张小川 陈盼盼 +2 位作者 邢欣来 杨昌萌 滕达 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期209-216,共8页
针对句子分类任务常面临着训练数据不足,而且文本语言具有离散性,在语义保留的条件下进行数据增强具有一定困难,语义一致性和多样性难以平衡的问题,本文提出一种惩罚生成式预训练语言模型的数据增强方法(punishing generative pre-train... 针对句子分类任务常面临着训练数据不足,而且文本语言具有离散性,在语义保留的条件下进行数据增强具有一定困难,语义一致性和多样性难以平衡的问题,本文提出一种惩罚生成式预训练语言模型的数据增强方法(punishing generative pre-trained transformer for data augmentation,PunishGPT-DA)。设计了惩罚项和超参数α,与负对数似然损失函数共同作用微调GPT-2(generative pre-training 2.0),鼓励模型关注那些预测概率较小但仍然合理的输出;使用基于双向编码器表征模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的过滤器过滤语义偏差较大的生成样本。本文方法实现了对训练集16倍扩充,与GPT-2相比,在意图识别、问题分类以及情感分析3个任务上的准确率分别提升了1.1%、4.9%和8.7%。实验结果表明,本文提出的方法能够同时有效地控制一致性和多样性需求,提升下游任务模型的训练性能。 展开更多
关键词 自然语言处理 人工智能 数据增强 句子分类 少样本 序列到序列 生成式预训练语言模型 双向编码器表征模型
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基于数据分析与深度神经网络相结合的研究与应用
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作者 王尉旭 《科技资讯》 2024年第7期32-35,共4页
正则化弹性网络是一种强大的深度学习模型,结合线性回归和逻辑回归的特点,可以同时进行特征选择和参数控制,避免了传统正则化的部分局限性。离散傅里叶变换特征提取是一种常用的信号处理方法,可以提取信号中的特定频率的特征,在众多领... 正则化弹性网络是一种强大的深度学习模型,结合线性回归和逻辑回归的特点,可以同时进行特征选择和参数控制,避免了传统正则化的部分局限性。离散傅里叶变换特征提取是一种常用的信号处理方法,可以提取信号中的特定频率的特征,在众多领域都有广泛的应用。通过弹性网络正则化和加窗离散傅里叶变换的信号分析技术结合,进行了相应的研究和应用。以凯斯西储大学故障轴承振动数据为例,进行信号分析处理,再经过神经网络模型的学习和预测,从而得到了一个准确率较高的弹性网络模型。其方法对于众多复杂的问题都有着重要的研究价值。 展开更多
关键词 深度神经网模型 正则化弹性网络 数据分析工具 信号处理
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PMU小扰动信号下的综合负荷模型参数辨识方法 被引量:3
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作者 刁涵彬 李培强 +3 位作者 郭思源 林仕满 苏恒宇 沈逸冰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期37-49,共13页
电力系统日常运行过程中时刻存在类似噪声的小扰动信号,利用小扰动信号开展负荷参数辨识可解决传统总体测辨法无法处理的负荷时变性和分布性难题。基于PMU实测小扰动信号提出一种“Z+IM”综合负荷模型参数辨识方法。该方法采用PMU量测... 电力系统日常运行过程中时刻存在类似噪声的小扰动信号,利用小扰动信号开展负荷参数辨识可解决传统总体测辨法无法处理的负荷时变性和分布性难题。基于PMU实测小扰动信号提出一种“Z+IM”综合负荷模型参数辨识方法。该方法采用PMU量测数据滚动识别框架,滚动识别主要包括数据处理和负荷参数辨识两个步骤。首先,针对PMU量测小扰动信号的特点,通过厂站初筛、预处理、可辨识集粗筛和去噪等步骤得到较为优质的PMU小扰动数据集。然后,基于预报误差思想通过两阶段辨识策略辨识负荷时变参数、电磁参数和机电参数。所提方法得到的负荷参数无需折算可直接应用于PSASP、BPA等国内主流仿真程序,具有实际工程应用价值。最后,算例通过3机9节点系统仿真和湖南实际电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 小扰动信号 综合负荷模型 参数辨识 PMU数据处理
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基于改进型CGAN的水声信号降噪模型
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作者 付重阳 江鹏 +1 位作者 张宇 段晨阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1352-1358,共7页
为降低噪声对水下通信的影响,提出一种基于生成式对抗网络(generative adversarial networks, GAN)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)的组合降噪处理模型。在数据预处理阶段优化数据分帧策略,最小化接收信... 为降低噪声对水下通信的影响,提出一种基于生成式对抗网络(generative adversarial networks, GAN)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, DCNN)的组合降噪处理模型。在数据预处理阶段优化数据分帧策略,最小化接收信号的正交性破坏,通过将含有噪接收信号与不含噪的发射信号的实部、虚部特征分别训练,建立一个同步估计的学习模型进行降噪处理,达到抑制噪声影响的目的。仿真结果表明,在-25 dB~10 dB范围内信噪比变化,所提算法具有更低的通信误码率,湖上实验进一步验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 降噪模型 水声信号处理 数据预处理 生成式对抗网络 信号正交性 信噪比
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新能源汽车永磁同步电机故障分析与控制技术 被引量:4
6
作者 农海 黄雅金 蒋卫东 《农机使用与维修》 2023年第9期125-127,共3页
永磁同步电机是目前国内外新能源汽车制造中应用最为广泛的驱动电机类型之一,在使用过程中具有稳定性高、控制精度高、维修方便和高功率密度比等应用优势,因此,提高永磁同步电机的工作稳定性、故障监测与维护技术对于保障新能源汽车的... 永磁同步电机是目前国内外新能源汽车制造中应用最为广泛的驱动电机类型之一,在使用过程中具有稳定性高、控制精度高、维修方便和高功率密度比等应用优势,因此,提高永磁同步电机的工作稳定性、故障监测与维护技术对于保障新能源汽车的稳定、高效和安全运行具有重要意义。基于新能源汽车永磁同步电机的基本控制原理与控制技术,对目前常见的新能源汽车永磁同步电机故障分析技术及方法进行阐述。研究结果可以为新能源汽车永磁同步电机的维护与故障诊断提供发展建议与参考。 展开更多
关键词 新能源汽车 数学模型 信号处理 数据驱动
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基于矢量传感器的高速水声通信技术
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作者 熊彩莲 孙国斌 《电声技术》 2023年第11期32-34,共3页
探讨基于矢量传感器的高速水声通信技术,克服传统水声通信中的信号衰减、多径效应和环境噪声等挑战。设计一个由多个矢量传感器组成的阵列系统,结合高级信号处理算法和高效的数据编解码策略,提出一个全面的技术方案,实现在复杂水下环境... 探讨基于矢量传感器的高速水声通信技术,克服传统水声通信中的信号衰减、多径效应和环境噪声等挑战。设计一个由多个矢量传感器组成的阵列系统,结合高级信号处理算法和高效的数据编解码策略,提出一个全面的技术方案,实现在复杂水下环境中的高效率和高可靠性数据传输。提出需要进行综合的系统集成与海试,验证所提出方案的实际性能和可靠性。 展开更多
关键词 高速水声通信 矢量传感器 信号处理 数据编解码
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基于BERT模型的勘探开发资料关键信息智能提取
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作者 李新锋 黄凌宇 +1 位作者 崔立敏 倪子颜 《化工管理》 2023年第14期146-148,共3页
海上油气勘探开发工作会产生大量文档、图件等成果资料和相关信息。文章提出基于BERT预训练语言模型对此类资料数据预训练,生成具有上下文特征的词嵌入向量作为模型输入,利用数据增强和TF-IDF(词频-逆文件频率)技术来提取特征词,并分析... 海上油气勘探开发工作会产生大量文档、图件等成果资料和相关信息。文章提出基于BERT预训练语言模型对此类资料数据预训练,生成具有上下文特征的词嵌入向量作为模型输入,利用数据增强和TF-IDF(词频-逆文件频率)技术来提取特征词,并分析模型预测结果,结合业务数据实现准确率达85%以上的勘探开发成果资料自动分类及关键信息提取。相较于传统浅层深度学习方法训练出的词与向量单一对应关系和静态词编码方式,实现了对勘探开发词汇一词多义处理和特定任务动态优化。 展开更多
关键词 勘探开发资料 自然语言处理 预训练语言模型 关键信息提取 双向Transformers表示
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星载SAR自然地面场景仿真方法研究 被引量:33
9
作者 陈杰 周荫清 李春升 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1202-1205,共4页
本文对星载SAR图象仿真方法进行了深入地研究,基于分形理论、小面单元模型和陆地杂波散射特性模型提出了一种仿真自然地面场景星载SAR图象的实现方法.根据实地勘测的DEM数据进行计算机仿真,实验结果表明:利用本文方法仿真... 本文对星载SAR图象仿真方法进行了深入地研究,基于分形理论、小面单元模型和陆地杂波散射特性模型提出了一种仿真自然地面场景星载SAR图象的实现方法.根据实地勘测的DEM数据进行计算机仿真,实验结果表明:利用本文方法仿真的星载SAR图象逼真地反映了自然地面场景的随机起伏特性和雷达图象特有的几何畸变现象,能够对星载SAR系统方案设计进行验证,对实现SAR卫星总体方案的优化设计具有重要意义. 展开更多
关键词 自然地面场景仿真 星载合成孔径雷达 分形 小面单元模型 雷达散射模型
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基于虚拟仪器技术的振动台模型试验98通道动态信号采集系统研制 被引量:18
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作者 韩晓健 左熹 陈国兴 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2010年第5期503-508,共6页
土工结构振动台模型试验除了需采集常规的加速度、位移、应变信号外,还需采集模型场地土中振动孔隙水压力、动土压力等信号,由于同步采集的动态信号的多样性和复杂性,一般的振动台信号采集系统难以满足这样的多种动态信号同步采集要求... 土工结构振动台模型试验除了需采集常规的加速度、位移、应变信号外,还需采集模型场地土中振动孔隙水压力、动土压力等信号,由于同步采集的动态信号的多样性和复杂性,一般的振动台信号采集系统难以满足这样的多种动态信号同步采集要求。基于传感器融合技术和虚拟仪器技术,研发了一套适用于多种类型信号输入的动态信号同步采集系统,可实现80通道动态信号、18通道数字信号的同步采集、回放和频谱分析等功能,并具有界面友好、使用维护方便等特点。 展开更多
关键词 振动台模型试验 信号采集 虚拟仪器技术 数据处理
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多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合 被引量:24
11
作者 文成林 周东华 +1 位作者 潘泉 张洪才 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期158-165,共8页
利用多尺度分析的思想 ,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ,在不同尺度上拥有对目标状态进行不同描述的多模型动态系统 ,提出多尺度分布式信息融合估计新算法 ,在最细尺度上获得目标状态基于全局... 利用多尺度分析的思想 ,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ,在不同尺度上拥有对目标状态进行不同描述的多模型动态系统 ,提出多尺度分布式信息融合估计新算法 ,在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值 ,初步解决了多尺度动态模型信息融合问题 ,这些工作丰富和发展了信息融合理论 . 展开更多
关键词 分布式信息融合 单传感器动态系统 多尺度分析 动态模型
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利用FPGA和DSP结合实现雷达多目标实时检测 被引量:12
12
作者 赵保军 史彩成 +1 位作者 韩月秋 毛二可 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第8期1145-1147,共3页
在高速并行流水信号处理中 ,ASIC(FPGA) +DSP +RAM是目前国际流行的一种方式 ,尤其是FPGA +DSP +RAM更适合中国的国情 .本文利用FPGA的算术逻辑单元与外部存储器相结合 ,解决了线路板面积有限与雷达数据处理需要大量存储空间的矛盾 ;利... 在高速并行流水信号处理中 ,ASIC(FPGA) +DSP +RAM是目前国际流行的一种方式 ,尤其是FPGA +DSP +RAM更适合中国的国情 .本文利用FPGA的算术逻辑单元与外部存储器相结合 ,解决了线路板面积有限与雷达数据处理需要大量存储空间的矛盾 ;利用FPGA的并行流水特点解决了雷达数据的实时处理与有限的DSP处理速度之间的矛盾 ;而FPGA处理结果的航迹相关、FPGA运行模式的控制和与上位机之间的通信与数据交换等工作利用DSP完成 ,从而达到系统的最佳配置 .目前系统已通过验收 。 展开更多
关键词 FPGA 多目标自动检测 雷达 数字信号处理器
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DS-CDMA通信系统中使用阵列天线的码捕获和波束形成权值捕获 被引量:4
13
作者 张颖光 保铮 +1 位作者 廖桂生 张林让 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1954-1957,共4页
提出了空时相关器 (STC)方法实现使用自适应阵列的DS CDMA系统的码捕获和自适应波束形成权值捕获 .空时相关器利用导频符号 ,把空域维纳滤波和相关器相结合 ,同时利用信号的时域和空域特性 ,从而提高了检测性能 .提出在空域合并时使用... 提出了空时相关器 (STC)方法实现使用自适应阵列的DS CDMA系统的码捕获和自适应波束形成权值捕获 .空时相关器利用导频符号 ,把空域维纳滤波和相关器相结合 ,同时利用信号的时域和空域特性 ,从而提高了检测性能 .提出在空域合并时使用次优合并和最优合并方式 ,对空时白色噪声环境下空域次优合并方式的检测性能进行了理论分析 ,仿真结果与理论预测一致 。 展开更多
关键词 DS-CDMA 空时相关器 自适应阵列 码捕获 维纳滤波 检测概率 角度扩展
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处理解释一体化技术在准噶尔盆地南缘齐古背斜的应用 被引量:6
14
作者 谭佳 罗勇 +3 位作者 张淑萍 蒋立 王俊 张龙 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第A02期123-128,共6页
准噶尔盆地南缘前陆冲断带勘探潜力巨大,但特殊地震地质条件造成地震资料品质普遍较低,影响了构造圈闭识别的准确性,对南缘油气发现影响巨大。采用GeoEast系统高保真去噪技术、DIVA井控建模技术、复杂构造建模技术等处理解释一体化技术... 准噶尔盆地南缘前陆冲断带勘探潜力巨大,但特殊地震地质条件造成地震资料品质普遍较低,影响了构造圈闭识别的准确性,对南缘油气发现影响巨大。采用GeoEast系统高保真去噪技术、DIVA井控建模技术、复杂构造建模技术等处理解释一体化技术序列,大幅度改善了齐古背斜地震资料成像品质,提高了高陡构造成像精度,深度域成像与井深相对误差控制在2.5%以内。GeoEast处理解释一体化系统特色技术为地质研究提供了可靠的基础资料,有力支撑了该地区井位部署与论证。 展开更多
关键词 处理解释一体化 信噪比 井控建模 网格层析 构造建模
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基于语音参数模型的语音隐藏算法 被引量:14
15
作者 陈亮 张雄伟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期974-981,共8页
基于语音参数模型 ,该文提出一种将保密语音隐藏在公开语音中的信息隐藏算法 .首先将保密语音经混合激励线性预测 (MELP)编码和纠错编码形成隐藏信息 .然后根据瞬态互相关基音周期检测算法确定频域嵌入点 ,并通过修改对应的DFT系数来隐... 基于语音参数模型 ,该文提出一种将保密语音隐藏在公开语音中的信息隐藏算法 .首先将保密语音经混合激励线性预测 (MELP)编码和纠错编码形成隐藏信息 .然后根据瞬态互相关基音周期检测算法确定频域嵌入点 ,并通过修改对应的DFT系数来隐藏信息 .提取时按同样方法确定嵌入点恢复隐藏信息 ,并经MELP解码还原保密语音 .实验结果表明嵌入信息后 ,中间语音的分段平均信噪比接近 6 0dB ,并且在受到压缩、滤波等攻击时具有较强的鲁棒性 . 展开更多
关键词 语音隐藏算法 语音参数模型 语音编码 信息隐藏 信息安全 语音信号处理
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声发射源特征识别的最新方法 被引量:25
16
作者 李光海 刘时风 +1 位作者 耿荣生 沈功田 《无损检测》 2002年第12期534-538,共5页
介绍多传感器数据融合、时频能量模式分析及分形理论识别声发射源特征的方法 。
关键词 声发射检验 多传感器数据融合 时频能量模式 分形理论 信号处理 无损检测
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WCDMA系统发送分集技术的性能分析 被引量:4
17
作者 杨馨 董霄剑 尤肖虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期986-989,共4页
本文针对WCDMA系统中的开环和闭环两类发送分集技术 ,给出了相干接收的算法模型、性能分析及仿真结果 ,进而揭示了这两类发送分集技术之间的关系 .理论分析及仿真结果表明 ,在总发送比特能量相同的条件下 ,闭环发送分集模式在步行环境... 本文针对WCDMA系统中的开环和闭环两类发送分集技术 ,给出了相干接收的算法模型、性能分析及仿真结果 ,进而揭示了这两类发送分集技术之间的关系 .理论分析及仿真结果表明 ,在总发送比特能量相同的条件下 ,闭环发送分集模式在步行环境下能提供比开环分集模式更好的接收性能 ;开环分集模式的接收性能则在车载环境下比闭环模式有更好的稳定性 . 展开更多
关键词 WCDMA 发送分集 开环 闭环 空时编码 移动通信 STTD
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空间预警信息处理仿真系统研究 被引量:4
18
作者 石磊 张涛 +1 位作者 李骏 安玮 《计算机仿真》 CSCD 2006年第2期7-9,13,共4页
针对空间预警信息处理关键技术研究的需求,以美国SB IRS-H igh为参照,建立空间预警信息处理仿真系统。该系统为空间预警信息处理技术的研究提供仿真平台,可对预警系统作战过程进行演示和对系统性能以及信息处理算法性能进行评估。文中... 针对空间预警信息处理关键技术研究的需求,以美国SB IRS-H igh为参照,建立空间预警信息处理仿真系统。该系统为空间预警信息处理技术的研究提供仿真平台,可对预警系统作战过程进行演示和对系统性能以及信息处理算法性能进行评估。文中首先描述了仿真系统的设计与实现思路,重点介绍了系统的软、硬件平台以及系统的仿真流程。然后采用模块化建模的方法将系统模型分为场景生成模型、信息处理模型和性能评估模型,并分别对之作了详细的介绍。 展开更多
关键词 空间预警系统 信息处理 仿真 模型
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LIFT去噪方法在地震资料处理中的应用 被引量:29
19
作者 李来林 魏大力 《石油物探》 EI CSCD 2007年第2期193-195,共3页
对地震资料去噪处理的效果直接影响后续处理以及资料解释的精度。以往的去噪处理方法,在提高资料信噪比的同时也损害了有效信号,不能保存原始记录中有效信号的原貌。LIFT(linear interference filter tech- nique)去噪方法的原理是:首... 对地震资料去噪处理的效果直接影响后续处理以及资料解释的精度。以往的去噪处理方法,在提高资料信噪比的同时也损害了有效信号,不能保存原始记录中有效信号的原貌。LIFT(linear interference filter tech- nique)去噪方法的原理是:首先从原始数据中求取信号模型道,并从原始数据中将其减掉,将噪声数据分离出来;然后对分离出来的噪声数据(含有高百分比的噪声和低百分比的有效信号)进行再次去噪处理,得到剩余数据(二次信号数据);最后将剩余数据与信号模型道进行数据重构。对重构数据的分析表明,LIFT去噪方法不仅可以提高地震数据的信噪比,还可以最大限度地保存原始数据中的有效信号。将LIFT去噪方法应用于大庆油田实际地震资料的去噪处理,对单炮记录去噪效果的分析表明,不仅有效信号得到了很好的恢复,一些在原始数据中肉眼观察不到的噪声在分离出来的噪声记录上也被很好地显示出来;LIFT方法去噪的叠加剖面与常规方法去噪的叠加剖面的对比分析表明,用LIFT方法去噪后,噪声得到了很好的压制,资料的信噪比得到了提高。同相轴的连续性增强了,剖面上能量横向分布趋于合理。 展开更多
关键词 地震资料处理 去噪 信噪分离 模型道 信号重构 保真 信噪比
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利用联合图模型的传感器网络数据修复方法 被引量:8
20
作者 杨杰 蒋俊正 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期44-51,共8页
为了保证无线传感器网络数据本身的可靠性,以及不会因为数据缺失而导致数据处理过程中的效率降低,提出了一种利用联合图模型的传感器网络数据修复算法。首先基于网络数据的时间域平滑特性和空间域平滑特性建立联合图域模型,然后根据联... 为了保证无线传感器网络数据本身的可靠性,以及不会因为数据缺失而导致数据处理过程中的效率降低,提出了一种利用联合图模型的传感器网络数据修复算法。首先基于网络数据的时间域平滑特性和空间域平滑特性建立联合图域模型,然后根据联合图域模型中网络数据的关联特性设计迭代恢复算法,最终实现网络数据恢复的目的。通过实验仿真表明,该方法与图信号模型中基于图全变分最小化算法相比,利用联合图模型的修复算法不仅数据修复精度提高约30%,迭代次数下降约80%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据修复 图信号处理 联合图模型
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