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基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法
被引量:
2
1
作者
马洲俊
黄伟
+4 位作者
牛军伟
朱红
韦磊
孙国强
臧海祥
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第3期276-283,共8页
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步...
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明:该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。
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关键词
低压台区
户变关系识别
热重启随机梯度下降
一类支持向量机
信息融合
滑动时间窗
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职称材料
基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法
被引量:
5
2
作者
李胜东
吕学强
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1092-1100,共9页
图片问答是计算机视觉与自然语言处理交叉的多模态学习任务.为了解决该任务,研究人员提出堆叠注意力网络(stacked attention networks, SANs).研究发现该模型易陷入不好的局部最优解,引发较高的问答错误率.为了解决该问题,提出基于图片...
图片问答是计算机视觉与自然语言处理交叉的多模态学习任务.为了解决该任务,研究人员提出堆叠注意力网络(stacked attention networks, SANs).研究发现该模型易陷入不好的局部最优解,引发较高的问答错误率.为了解决该问题,提出基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法.实验结果和分析表明:它的准确率比基准算法提高0.29%,但其收敛速度慢于基准算法.为了验证改善性能的显著性,对实验结果进行统计假设检验.T检验结果证明它的改善性能是极其显著的.为了验证它在同类算法中的有效性,将该算法和当前最好的一阶优化算法进行有效性实验,实验结果和分析证明它更有效.为了验证它的泛化性能和推广价值,在经典的Cifar-10数据集上进行图像识别实验.实验结果和T检验结果证明:它具有良好的泛化性能和较好的推广价值.
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关键词
图片问答
堆叠的注意力网络
动量
静态重启
随机梯度下降
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职称材料
题名
基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法
被引量:
2
1
作者
马洲俊
黄伟
牛军伟
朱红
韦磊
孙国强
臧海祥
机构
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
河海大学能源与电气学院
出处
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第3期276-283,共8页
基金
国家自然科学基金(U1966205)
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2021120)。
文摘
为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明:该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。
关键词
低压台区
户变关系识别
热重启随机梯度下降
一类支持向量机
信息融合
滑动时间窗
Keywords
low-voltage areas
users-transformers relation identification
stochastic gradient descent with warm restarts
one-class support vector machine
information fusion
sliding time windows
分类号
TM727 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法
被引量:
5
2
作者
李胜东
吕学强
机构
中国人民大学信息学院
廊坊燕京职业技术学院计算机工程系
网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学)
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1092-1100,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61671070)
国家语委十三五科研规划2017年度重点项目(ZDI135-53)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201505)This work was~~
文摘
图片问答是计算机视觉与自然语言处理交叉的多模态学习任务.为了解决该任务,研究人员提出堆叠注意力网络(stacked attention networks, SANs).研究发现该模型易陷入不好的局部最优解,引发较高的问答错误率.为了解决该问题,提出基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法.实验结果和分析表明:它的准确率比基准算法提高0.29%,但其收敛速度慢于基准算法.为了验证改善性能的显著性,对实验结果进行统计假设检验.T检验结果证明它的改善性能是极其显著的.为了验证它在同类算法中的有效性,将该算法和当前最好的一阶优化算法进行有效性实验,实验结果和分析证明它更有效.为了验证它的泛化性能和推广价值,在经典的Cifar-10数据集上进行图像识别实验.实验结果和T检验结果证明:它具有良好的泛化性能和较好的推广价值.
关键词
图片问答
堆叠的注意力网络
动量
静态重启
随机梯度下降
Keywords
image question answering
stacked attention networks (SANs)
momentum
static restart
stochastic
gradient
descent
(SGD)
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法
马洲俊
黄伟
牛军伟
朱红
韦磊
孙国强
臧海祥
《南京工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法
李胜东
吕学强
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
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