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支持向量机及核函数研究 被引量：43
1
作者 郭丽娟 孙世宇 段修生 《科学技术与工程》 2008年第2期487-490,共4页
对核函数进行了初步探讨,从理论上研究了多项式核函数参数的选择问题,从实验角度对多项式核函数与径向基核函数进行了比较分析,并阐述了Sigmoid核函数的特点,可作为一般SVM分类问题选择核函数及核函数参数范围的依据。
关键词 支持向量机 核函数 参数选择
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基于改进遗传算法的支持向量机参数优化 被引量：33
2
作者 刘东平 单甘霖 +1 位作者 张岐龙 段修生 《微计算机应用》 2010年第5期11-15,共5页
支持向量机是一种非常有前景的学习机器,但是,支持向量机参数的选取一直没有一套成熟的理论,这给支持向量机的应用带来了很大的不便。为此,本文提出了基于改进遗传算法的支持向量机的参数优化方法,利用遗传算法的全局搜索能力得到支持... 支持向量机是一种非常有前景的学习机器,但是,支持向量机参数的选取一直没有一套成熟的理论,这给支持向量机的应用带来了很大的不便。为此,本文提出了基于改进遗传算法的支持向量机的参数优化方法,利用遗传算法的全局搜索能力得到支持向量机的最优参数值。仿真实验结果表明,得到的参数可使支持向量机具有良好的泛化性能,此方法切实有效。 展开更多
关键词 支持向量机 改进遗传算法 参数优化
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基于改进sigmoid激活函数的深度神经网络训练算法研究 被引量：29
3
作者 黄毅 段修生 +1 位作者 孙世宇 郎巍 《计算机测量与控制》 2017年第2期126-129,共4页
针对深度神经网络训练过程中残差随着其传播深度越来越小而使底层网络无法得到有效训练的问题,通过分析传统sigmoid激活函数应用于深度神经网络的局限性,提出双参数sigmoid激活函数;个参数保证激活函数的输入集中坐标原点两侧,避免了激... 针对深度神经网络训练过程中残差随着其传播深度越来越小而使底层网络无法得到有效训练的问题,通过分析传统sigmoid激活函数应用于深度神经网络的局限性,提出双参数sigmoid激活函数;个参数保证激活函数的输入集中坐标原点两侧,避免了激活函数进入饱和区,一个参数抑制残差衰减的速度,双参数结合有效地增强了深度神经网络的训练;用DBN对MNIST数据集进行数字分类实验,实验表明双参数sigmoid激活函数能够直接应用于无预训练深度神经网络,而且提高了sigmoid激活函数在有预训练深度神经网络中的训练效果。 展开更多
关键词 深度神经网络 残差衰减 sigmoid激活函数
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基于单目视觉和棋盘靶标的平面姿态测量方法 被引量：27
4
作者 苏建东 齐晓慧 段修生 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期211-221,共11页
针对平面目标姿态测量问题,提出了一种基于棋盘靶标的单目视觉测量方法,设计安装简单,在保证测量精度的同时简化了测量过程。首先,基于棋盘靶标对摄像机进行标定;然后,利用单应性条件得到外参矩阵,并利用Givens矩阵对外参矩阵进行分解,... 针对平面目标姿态测量问题,提出了一种基于棋盘靶标的单目视觉测量方法,设计安装简单,在保证测量精度的同时简化了测量过程。首先,基于棋盘靶标对摄像机进行标定;然后,利用单应性条件得到外参矩阵,并利用Givens矩阵对外参矩阵进行分解,求得姿态角;最后,在靶标任意安装的情况下,基于旋转矩阵约束条件研究了安装偏差的自标定方法。实验结果表明:距离3m时,在静态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.02°,其他两个姿态角的测量精度可达0.05°;动态测量时垂直光轴方向姿态角的测量精度可达0.1°,其他两个姿态角的测量精度可达0.5°。 展开更多
关键词 机器视觉 视觉测量 安装偏差 PNP问题 姿态测量 棋盘靶标
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目标跟踪系统中野值的判别与剔除方法 被引量：11
5
作者 孙书鹰 段修生 +1 位作者 王志强 单甘霖 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2004年第6期85-87,共3页
目标跟踪系统观测的目标坐标值,不仅包含随机误差,有时由于干扰等原因,使得测量值含有远大于随机误差的粗大误差,通常称为野值。带有野值的测量值将导致滤波系统产生记忆效应和误差,甚至导致滤波过程发散。因此,对测量过程产生的野值应... 目标跟踪系统观测的目标坐标值,不仅包含随机误差,有时由于干扰等原因,使得测量值含有远大于随机误差的粗大误差,通常称为野值。带有野值的测量值将导致滤波系统产生记忆效应和误差,甚至导致滤波过程发散。因此,对测量过程产生的野值应予剔除。结合对Kalman滤波原理的分析,说明了基于Kalman滤波的野值判别与剔除方法,并提出了野值判别门限值的计算方法。 展开更多
关键词 野值判别 野值剔除 Kalman滤波
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基于KKT条件的SVM增量学习算法 被引量：12
6
作者 曹健 孙世宇 +1 位作者 段修生 张泽建 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第7期139-143,共5页
为了解决支持向量机(SVM)在增量学习时,由于支持向量选择不完全,导致增量学习过程无法持久进行的问题,提出了最大似然边界SVM增量学习算法。该方法在深入分析分类面变化趋势的基础上,充分利用KKT条件,选择包含支持向量的边界向量参与SV... 为了解决支持向量机(SVM)在增量学习时,由于支持向量选择不完全,导致增量学习过程无法持久进行的问题,提出了最大似然边界SVM增量学习算法。该方法在深入分析分类面变化趋势的基础上,充分利用KKT条件,选择包含支持向量的边界向量参与SVM增量学习。实验表明,该算法可以完全覆盖支持向量,与经典支持向量机算法的结果完全相同,并且节省了大量时间,为今后大样本分类和增量学习的可持续性提供了条件。 展开更多
关键词 支持向量机 增量学习 KKT条件
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深度学习融合模型在机械故障诊断中的应用 被引量：13
7
作者 王应晨 段修生 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1271-1276,1363,1364,共8页
为了解决浅层学习与传统深度学习模型因机械装备结构复杂、工作环境噪声和大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了一种基于降噪自编码器和深度信念网络的融合模型,来实现高效准确的故障诊断。首先,降噪自编码器用于处理原始信号的随机... 为了解决浅层学习与传统深度学习模型因机械装备结构复杂、工作环境噪声和大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了一种基于降噪自编码器和深度信念网络的融合模型,来实现高效准确的故障诊断。首先,降噪自编码器用于处理原始信号的随机噪声并学习低层特征;其次,深度信念网络用基于所学习的低层特征来学习深层特征;最后,将深度特征输入粒子群支持向量机中,对诊断模型进行训练。所提出的方法被应用于滚动轴承的故障诊断,结果表明与现有方法相比,该方法更加有效和鲁棒。 展开更多
关键词 故障诊断 深度信念网络 降噪自编码器 自适应学习率 鲁棒性 支持向量机
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离散数据信号随机性检验的方法与实现 被引量：4
8
作者 段修生 程远增 朱新华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期291-293,共3页
在随机信号测量或仿真系统中 ,经常需要对离散数据信号进行随机性检验 ,以确定待测信号的特性或组成成分。本文介绍了对离散随机信号进行平稳性、周期性和正态性检验的方法 ,并给出了利用 C++语言编程实现的源代码 。
关键词 随机过程 离散数据信号 随机性检验 源代码
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基于KKT条件与壳向量的增量学习算法研究 被引量：10
9
作者 文波 单甘霖 段修生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期255-258,共4页
针对经典支持向量机难以快速有效地进行增量学习的缺点,提出了基于KKT条件与壳向量的增量学习算法,该算法首先选择包含所有支持向量的壳向量,利用KKT条件淘汰新增样本中无用样本,减小参与训练的样本数目,然后在新的训练集中快速训练支... 针对经典支持向量机难以快速有效地进行增量学习的缺点,提出了基于KKT条件与壳向量的增量学习算法,该算法首先选择包含所有支持向量的壳向量,利用KKT条件淘汰新增样本中无用样本,减小参与训练的样本数目,然后在新的训练集中快速训练支持向量机进行增量学习。将该算法应用于UCI数据集和电路板故障分类识别,实验结果表明,该算法不仅能保证学习机器的精度和良好的推广能力,而且其学习速度比经典的SMO算法快,可以进行增量学习。 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 增量学习 KKT条件 壳向量
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基于改进SVM-RFE的特征选择方法研究 被引量：8
10
作者 王俭臣 单甘霖 +1 位作者 张岐龙 段修生 《微计算机应用》 2011年第2期70-74,共5页
SVM-RFE特征选择算法是一种有效的特征选择方法,具有较高的应用价值。针对传统SVM-RFE特征选择算法中SVM参数(γ和C)难以确定的问题,本文采用粒子群算法搜索SVM的参数。然后将特征向量映射到SVM参数γ确定的核空间中并进行特征选择,有... SVM-RFE特征选择算法是一种有效的特征选择方法,具有较高的应用价值。针对传统SVM-RFE特征选择算法中SVM参数(γ和C)难以确定的问题,本文采用粒子群算法搜索SVM的参数。然后将特征向量映射到SVM参数γ确定的核空间中并进行特征选择,有效地将特征选择与SVM分类器设计关联起来。仿真结果表明,特征选择后的数据集仍能保证SVM分类器具有较高的分类正确率。 展开更多
关键词 SVM-RFE 特征选择 PSO 分类正确率
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基于马尔科夫决策过程的多传感器协同检测与跟踪调度方法 被引量：10
11
作者 徐公国 单甘霖 +2 位作者 段修生 乔成林 王浩天 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2201-2208,共8页
针对多任务场景下的传感器调度问题,该文提出一种面向目标协同检测与跟踪的多传感器调度方法。首先,该方法基于部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建传感器调度模型,并基于后验克拉美-罗下界(PCRLB)设计优化目标函数。其次,考虑传感器... 针对多任务场景下的传感器调度问题,该文提出一种面向目标协同检测与跟踪的多传感器调度方法。首先,该方法基于部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建传感器调度模型,并基于后验克拉美-罗下界(PCRLB)设计优化目标函数。其次,考虑传感器切换时间和目标数目的时变性,采用随机分布粒子计算新生目标的检测概率,给出了固定目标数目和时变目标数目情形下的传感器调度方法。最后,为满足在线调度的实时性需求,采用自适应多种群协同差分进化(AMCDE)算法求解传感器调度方案。仿真结果表明,该方法能够有效应对多任务场景,实现多传感器资源的合理调度。 展开更多
关键词 检测与跟踪 传感器调度 马尔科夫决策过程 差分进化
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基于自适应频率窗经验小波变换的列车轮对轴承多故障诊断 被引量：10
12
作者 邓飞跃 刘鹏飞 +1 位作者 陈恩利 段修生 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期55-63,共9页
针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法。首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后... 针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法。首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的幅值包络谱相关峭度(ESCK)指标,自适应地确定轴承多故障中各单一故障所对应的最优频率窗位置;最后通过经验小波变换分解出单一故障信号,采用包络解调分析实现轴承复合故障准确诊断。轮对轴承多故障仿真和实际应用结果表明,所提方法能有效分离列车轮对轴承复合故障中的典型故障,有效降低轮对轴承多故障诊断的误诊率,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 轮对轴承 复合故障 频率窗 经验小波变换 包络谱相关峭度
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某型火控雷达维修训练模拟器设计与应用 被引量：8
13
作者 胡文华 赵喜 +2 位作者 段修生 董健 薛东方 《计算机测量与控制》 2016年第9期143-145,共3页
为了提高教学效果,减少实装损耗,加强新装备保障能力,研制某型火控雷达维修训练模拟器;该模拟器以网络化主控计算机单元为核心,由实装操作分系统、虚拟装备分系统、实装部组件分系统、动感分系统、联动分系统组成,具有操作训练、维修训... 为了提高教学效果,减少实装损耗,加强新装备保障能力,研制某型火控雷达维修训练模拟器;该模拟器以网络化主控计算机单元为核心,由实装操作分系统、虚拟装备分系统、实装部组件分系统、动感分系统、联动分系统组成,具有操作训练、维修训练、武器系统联动训练及训练评估等功能,解决了新型雷达装备教学与训练中实装损耗大、装备数量少、训练效率低等问题;该模拟器已用于多个雷达专业的操作、维修、综合演练等教学实践中,与以往的训练设备相比可操作性好,应用范围广,教学效果明显;文中介绍了模拟器的功能结构、硬件设计、软件设计及其应用。 展开更多
关键词 火控雷达 模拟器 装备操作 维修训练
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基于改进Elman神经网络的目标威胁度预测评估 被引量：8
14
作者 徐公国 段修生 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期101-106,共6页
针对地面防空作战中目标威胁度难以准确评估的问题,提出了基于改进Elman神经网络的目标威胁度动态预测评估方法。该方法利用量子粒子群智能优化(QPSO)算法对Elman神经网络进行了改进,提出了QPSO-Elman神经网络,并基于优化的QPSO-Elman... 针对地面防空作战中目标威胁度难以准确评估的问题,提出了基于改进Elman神经网络的目标威胁度动态预测评估方法。该方法利用量子粒子群智能优化(QPSO)算法对Elman神经网络进行了改进,提出了QPSO-Elman神经网络,并基于优化的QPSO-Elman神经网络构建了目标威胁度的动态预测评估模型。仿真分析表明,该方法有效解决了目标威胁度的动态评估问题,预测结果更加准确且实用性强,增强了防空系统的作战能力。 展开更多
关键词 目标威胁度 ELMAN神经网络 量子粒子群优化算法 防空作战
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深度学习及其在装备故障诊断中的研究进展 被引量：9
15
作者 王应晨 段修生 《战术导弹技术》 北大核心 2018年第5期25-30,共6页
为了解决现代化武器装备因集成化和大型化引起的故障诊断难题,简要介绍了几种典型的深度学习模型,对其在旋转机械、齿轮箱、滚动轴承和电子电路系统中故障的特征提取与诊断方法进行了分析,总结了当前深度学习在故障诊断领域的现状及其... 为了解决现代化武器装备因集成化和大型化引起的故障诊断难题,简要介绍了几种典型的深度学习模型,对其在旋转机械、齿轮箱、滚动轴承和电子电路系统中故障的特征提取与诊断方法进行了分析,总结了当前深度学习在故障诊断领域的现状及其存在的问题,提出了在模型、信息与故障特征提取、故障预测等方面的发展方向与改进建议,以更好地适应装备发展要求,促进装备保障能力的有效提升。 展开更多
关键词 现代化装备 深度学习 故障诊断
原文传递
基于单目视觉的火炮身管指向静态测量 被引量：7
16
作者 朱耀轩 段修生 +1 位作者 王春平 张岐龙 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1324-1328,共5页
为解决自行高炮(SPAAG)火控系统精度测试过程中身管指向测量这一难点问题,提出了一种基于单目视觉的非接触直接测量方法。将棋盘状平面模板作为标志物固定到火炮身管上,使之位于相机视场范围内,测量身管在任一位置的高低角与方位角。首... 为解决自行高炮(SPAAG)火控系统精度测试过程中身管指向测量这一难点问题,提出了一种基于单目视觉的非接触直接测量方法。将棋盘状平面模板作为标志物固定到火炮身管上,使之位于相机视场范围内,测量身管在任一位置的高低角与方位角。首先利用Harris角点检测方法提取到角点坐标,进行相机成像模型的解算(相机标定),得到相机的内参。然后根据多点透视(PnP)问题解的稳定性,结合最小二乘拟合算法得到相应位置的外参矩阵。最终根据身管的运动模型以及标志物与之的相对位置解算出身管的两个指向角。仿真和实验均验证了该方法的可操作性和准确性。 展开更多
关键词 信息处理技术 单目视觉 火控 火炮身管 PNP问题 姿态测量
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面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法 被引量：7
17
作者 乔成林 单甘霖 +1 位作者 段修生 刘欣怡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期2515-2521,共7页
以多传感器多目标跟踪为背景,针对跟踪任务需求中辐射风险控制问题,提出一种面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法。该方法首先结合不敏卡尔曼滤波,给出了仅考虑跟踪任务需求的传感器调度策略;然后建立基于部分可观马尔可夫决策过程的... 以多传感器多目标跟踪为背景,针对跟踪任务需求中辐射风险控制问题,提出一种面向跟踪任务需求的主动传感器调度方法。该方法首先结合不敏卡尔曼滤波,给出了仅考虑跟踪任务需求的传感器调度策略;然后建立基于部分可观马尔可夫决策过程的辐射模型,并采用隐马尔可夫模型滤波器动态更新传感器辐射;最后考虑跟踪任务需求和传感器约束,将辐射风险控制下传感器调度问题转化为非线性约束下寻优问题。仿真实验结果验证了所提方法有效性。 展开更多
关键词 传感器调度 跟踪任务需求 部分可观马尔可夫决策过程 辐射风险
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多传感器协同识别跟踪多目标管理方法 被引量：8
18
作者 庞策 单甘霖 段修生 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1674-1680,共7页
针对被跟踪的目标中存在虚假目标的问题,首先建立基于风险理论、贝叶斯理论和证据理论的目标识别模型,在此基础上考虑边跟踪边识别的情况,建立同时考虑目标跟踪和识别性能的风险函数模型。在模型求解过程中,提出一种基于多Agent分布计... 针对被跟踪的目标中存在虚假目标的问题,首先建立基于风险理论、贝叶斯理论和证据理论的目标识别模型,在此基础上考虑边跟踪边识别的情况,建立同时考虑目标跟踪和识别性能的风险函数模型。在模型求解过程中,提出一种基于多Agent分布计算理论的分布式算法。仿真实验结果表明:目标识别框架下能够对目标有效识别并及时停止对虚假目标跟踪;提出的传感器方案求解算法具有较好的求解质量和较快的求解速度;本文传感器管理方法能够避免传感器资源浪费,提高对真目标的跟踪效果。 展开更多
关键词 传感器管理 目标识别 目标跟踪 风险理论 多Agent分布计算理论
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基于遗传BP网络的模拟电路故障诊断 被引量：6
19
作者 王浩天 单甘霖 段修生 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2014年第12期1888-1892,共5页
在模拟电路故障诊断中,BP(back propagation)神经网络得到了广泛的应用并取得了不错的效果。但是BP神经网络在训练时仍然存在网络学习收敛速度慢、不易获得全局最优解、网络结构不确定等缺点。采用Levenberg-Marquardt算法进行网络训练... 在模拟电路故障诊断中,BP(back propagation)神经网络得到了广泛的应用并取得了不错的效果。但是BP神经网络在训练时仍然存在网络学习收敛速度慢、不易获得全局最优解、网络结构不确定等缺点。采用Levenberg-Marquardt算法进行网络训练,并用遗传算法对BP神经网络结构、初始连接权值和阈值进行全局优选,可以有效克服BP网络存在的缺陷。以Leap Frog Filter滤波器电路的故障诊断为例,仿真实验表明,优化后的BP网络能够快速有效的诊断电路中存在的故障,并且具有更高的诊断精度。 展开更多
关键词 BP网络 遗传算法 LEVENBERG-MARQUARDT算法 故障诊断
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ASA技术在电路板故障诊断中的应用研究 被引量：5
20
作者 张弛 崔佩璋 段修生 《测控技术》 CSCD 2004年第6期21-22,共2页
针对如何快速准确进行电路板故障诊断的重要课题 ,介绍了ASA(analogsignatureanalysis)技术的原理与特点 ,并基于ASA技术设计了电路板半自动故障诊断系统 。
关键词 ASA技术 电路板 故障诊断
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