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基于改进三重训练算法的高光谱图像半监督分类 被引量:8
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作者 王立国 杨月霜 刘丹凤 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期849-854,共6页
高光谱数据维数高,有标签的样本数量少,给高光谱图像分类带来困难。本文针对传统三重训练(tri-training)算法在初始有标签样本数量较少的情况下分类器间差异性不足的问题提出了一种基于改进三重训练算法的半监督分类框架。该方法首先通... 高光谱数据维数高,有标签的样本数量少,给高光谱图像分类带来困难。本文针对传统三重训练(tri-training)算法在初始有标签样本数量较少的情况下分类器间差异性不足的问题提出了一种基于改进三重训练算法的半监督分类框架。该方法首先通过边缘采样策略(margin Sampling,MS)选取最富含信息量的无标签样本,然后在训练每个分类器之前通过差分进化算法(differential evolution,DE)利用所选取的无标签样本产生新的样本。这些新产生的样本将被标记并且加入训练样本集来帮助初始化分类器。实验结果表明,该方法不仅能够有效地利用无标签样本,而且在有标签数据很少的情况下能够有效地提高分类精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 半监督分类 三重训练 边缘采样 差分进化
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融合边缘采样和Tri-training的用户评论情感分析方法
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作者 江亿平 张婷 +2 位作者 夏争鸣 李玉花 张兆同 《数据分析与知识发现》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期102-112,共11页
【目的】针对用户评论数据量大、情感倾向模糊、内容短小等特点,提出融合边缘采样和Tri-training的用户评论情感分析方法。【方法】通过构建基于一对多拆解策略的多分类支持向量机,并融合考虑余弦相似度的边缘采样策略构造初始集,提出... 【目的】针对用户评论数据量大、情感倾向模糊、内容短小等特点,提出融合边缘采样和Tri-training的用户评论情感分析方法。【方法】通过构建基于一对多拆解策略的多分类支持向量机,并融合考虑余弦相似度的边缘采样策略构造初始集,提出结合软投票机制的Tri-training算法。【结果】本文算法对Tri-training算法投票机制的改进,进一步减小了多个分类器对于样本分类投票判断失误的概率,使所有类别精确率均在79%以上。【局限】未考虑多媒体数据的信息提取。【结论】与传统及近年改进的半监督学习算法相比,本文提出的融合边缘采样和Tri-training的算法在分类准确率和效率上具有一定的优越性。 展开更多
关键词 用户评论 情感分析 边缘采样 TRI-TRAINING
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改进的主动学习算法及在高光谱分类中的应用 被引量:5
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作者 李宠 谷琼 +1 位作者 蔡之华 吴琼 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期274-278,共5页
针对主动学习算法能主动从大量未标记样本中选择最能提高分类器性能的样本加入训练集,可从小的非最优训练集建立高性能的分类器这一特点,以及传统主动学习算法熵值装袋查询的多值偏置问题,提出了改进的均值熵值装袋查询算法,引入权值函... 针对主动学习算法能主动从大量未标记样本中选择最能提高分类器性能的样本加入训练集,可从小的非最优训练集建立高性能的分类器这一特点,以及传统主动学习算法熵值装袋查询的多值偏置问题,提出了改进的均值熵值装袋查询算法,引入权值函数保证了取样的多样性.通过对高光谱遥感图像分类的实验表明:主动学习只需大约20%的样本即可达到使用全部数据集作为训练集的分类效果,而且均值熵值装袋查询方法具有较高的分类精度,同时拥有较快的收敛速度. 展开更多
关键词 主动学习 高光谱遥感 图像分类 边缘取样 熵值装袋查询
原文传递
改进的LLGC高光谱图像半监督分类 被引量:2
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作者 盛振国 王立国 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1086-1092,共7页
针对高光谱数据波段多,地物标签获取代价高,带标记的样本数量少,分类过程中容易引起Hudges现象。本文提出一种基于改进的局部全局一致性(learning with local and global consistency,LLGC)算法的半监督分类方法。通过边缘采样法(margin... 针对高光谱数据波段多,地物标签获取代价高,带标记的样本数量少,分类过程中容易引起Hudges现象。本文提出一种基于改进的局部全局一致性(learning with local and global consistency,LLGC)算法的半监督分类方法。通过边缘采样法(margin sampling,MS)选取最富含信息量的无标签样本,加入到训练集来扩充训练样本;用KNN算法计算相似度进一步优选无标签样本,去除噪声点和存在的野值点;使用改进的局部全局一致性算法对无标签样本集进行分类标记,得到各类别的分类结果。实验结果表明,本文方法在充分利用无标签样本的情况下,有效地提高了带有少量标签样本的高光谱图像的分类精度。 展开更多
关键词 半监督分类 局部全局一致性 边缘采样法 KNN算法 高光谱图像 无标鉴样本集
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考虑负荷增长随机性的大电网电压稳定概率评估 被引量:12
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作者 陈刚 包严 +3 位作者 赵晋泉 黄冠标 周艳 林青 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第23期37-44,共8页
针对电压稳定负荷裕度计算中负荷增长随机性的影响,提出一种大电网电压稳定概率评估方法。该方法根据历史负荷数据采用改进K均值聚类算法将负荷分类,基于负荷预测和负荷分类结果定义负荷随机增长的期望,在此基础上建立负荷增长方向概率... 针对电压稳定负荷裕度计算中负荷增长随机性的影响,提出一种大电网电压稳定概率评估方法。该方法根据历史负荷数据采用改进K均值聚类算法将负荷分类,基于负荷预测和负荷分类结果定义负荷随机增长的期望,在此基础上建立负荷增长方向概率模型,并采用拉丁超立方采样技术获得负荷增长方向样本,运用连续潮流对各样本进行确定性的负荷裕度计算。运用该方法对我国某实际电网进行电压稳定概率评估,评估结果验证了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 电压稳定概率评估 负荷裕度 负荷增长随机性 负荷分类 拉丁超立方采样
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考虑随机特性的独立微网储能裕度计算方法 被引量:5
6
作者 胡晓通 刘天琪 何川 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期80-85,共6页
依据含储能设备的独立微网的功能和运行特性,提出微网储能裕度的概念及考虑随机特性的微网储能裕度的计算方法,以便对微网负荷承载能力进行量化评估,并使微网在满足系统可靠性要求的同时合理调节储能设备的充放电。针对风电、光电及负... 依据含储能设备的独立微网的功能和运行特性,提出微网储能裕度的概念及考虑随机特性的微网储能裕度的计算方法,以便对微网负荷承载能力进行量化评估,并使微网在满足系统可靠性要求的同时合理调节储能设备的充放电。针对风电、光电及负荷的随机特性,在日前预测的基础上,建立考虑预测误差的风电、光伏出力和负荷的概率模型。提出一种基于场景生成和削减技术、储能设备充放电优化技术和弦截法的考虑随机特性的储能裕度计算方法。以某微网为例,验证了所提方法的有效性和准确性,并对蓄电池容量、出力限制和初始荷电状态等可能影响储能裕度的因素进行了分析。 展开更多
关键词 微网 随机特性 储能裕度 二次规划 拉丁超立方抽样 弦截法
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基于蒙特卡罗抽样的风险指引的安全裕度定量化方法研究
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作者 李朝君 韩治 +4 位作者 郑洁 赵传奇 陈妍 李春 依岩 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期200-205,共6页
风险指引的安全裕度不同于核电传统的安全裕度,是近十年来核电行业提出的新的安全理念。文中将阐述核电传统安全裕度和风险指引安全裕度的内涵,研究风险指引的安全裕度的计算框架和蒙特卡罗抽样方法下的风险指引的安全裕度定量化技术。... 风险指引的安全裕度不同于核电传统的安全裕度,是近十年来核电行业提出的新的安全理念。文中将阐述核电传统安全裕度和风险指引安全裕度的内涵,研究风险指引的安全裕度的计算框架和蒙特卡罗抽样方法下的风险指引的安全裕度定量化技术。鉴于蒙特卡罗抽样方法下的风险指引的安全裕度定量化方法尚需完善,文中借鉴蒙特卡罗抽样次数估算方法和基于蒙特卡罗的可靠度计算方法,提出蒙特卡罗抽样方法下的风险指引的安全裕度的不确定度计算方法以及蒙特卡罗抽样次数的估算流程。 展开更多
关键词 风险指引 安全裕度 风险指引的安全裕度 蒙特卡罗抽样
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基于RAVEN的SGTR事故概率安全裕度分析方法研究 被引量:1
8
作者 孔焕俊 刘子寅 +1 位作者 徐安琪 王贺 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期120-127,共8页
介绍了一种基于RAVEN软件通过蒙特卡洛(MC)抽样的风险指引的安全裕度特性分析(RISMC)方法,综合分析热工参数、人员动作时刻不确定性对蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)事故安全裕度的影响,并将计算结果与传统安全评价方法进行比证。针对事故... 介绍了一种基于RAVEN软件通过蒙特卡洛(MC)抽样的风险指引的安全裕度特性分析(RISMC)方法,综合分析热工参数、人员动作时刻不确定性对蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)事故安全裕度的影响,并将计算结果与传统安全评价方法进行比证。针对事故关键影响参数,基于MC抽样量化影响安全裕度的关键参数样本,利用RELAP5程序建立SGTR事故的系统仿真模型,通过RAVEN软件进行耦合计算并加以分析,最终获得该电厂模型在辅助给水系统失效情况下SGTR事故的概率安全裕度及其对各影响参数的敏感度。 展开更多
关键词 风险指引的安全裕度特性分析(RISMC) 蒙特卡洛(MC)抽样 RAVEN 蒸汽发生器传热管破裂事故(SGTR)
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基于间隔理论的过采样集成算法
9
作者 张宗堂 陈喆 戴卫国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1364-1367,共4页
针对传统集成算法不适用于不平衡数据分类的问题,提出基于间隔理论的AdaBoost算法(MOSBoost)。首先通过预训练得到原始样本的间隔;然后依据间隔排序对少类样本进行启发式复制,从而形成新的平衡样本集;最后将平衡样本集输入AdaBoost算法... 针对传统集成算法不适用于不平衡数据分类的问题,提出基于间隔理论的AdaBoost算法(MOSBoost)。首先通过预训练得到原始样本的间隔;然后依据间隔排序对少类样本进行启发式复制,从而形成新的平衡样本集;最后将平衡样本集输入AdaBoost算法进行训练以得到最终集成分类器。在UCI数据集上进行测试实验,利用F-measure和G-mean两个准则对MOSBoost、AdaBoost、随机过采样AdaBoost(ROSBoost)和随机降采样AdaBoost(RDSBoost)四种算法进行评价。实验结果表明,MOSBoost算法分类性能优于其他三种算法,其中,相对于AdaBoost算法,MOSBoost算法在F-measure和G-mean准则下分别提升了8.4%和6.2%。 展开更多
关键词 不平衡数据 间隔理论 过采样方法 集成分类器 机器学习
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