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迁移学习支持向量回归机
被引量：
5
1
作者
史荧中
王士同
+1 位作者
蒋亦樟
刘培林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3084-3089,共6页
传统的回归系统构建方法假设用于建模的数据是充分的,但若当前场景中重要数据信息缺失,则基于此数据集训练所得系统泛化能力较差。针对此缺陷,以支持向量回归机(SVR)为基础,提出了具有迁移学习能力的回归机系统,即迁移学习支持向量回归...
传统的回归系统构建方法假设用于建模的数据是充分的,但若当前场景中重要数据信息缺失,则基于此数据集训练所得系统泛化能力较差。针对此缺陷,以支持向量回归机(SVR)为基础,提出了具有迁移学习能力的回归机系统,即迁移学习支持向量回归机(T-SVR)。T-SVR不仅能充分利用当前场景的数据信息,而且能有效地利用历史知识来学习,具有通过迁移历史场景知识来弥补当前场景信息缺失的能力。具体地,通过控制目标函数中当前模型与历史模型的相似性,使当前模型能在信息缺失和不足时从历史场景中得到有益信息,得到增强的当前场景模型。在模拟数据和酒类光谱数据集上的实验研究亦验证了在信息缺失场景下T-SVR较之于传统回归系统建模方法的更好适应性。
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关键词
迁移学习
数据缺失
支持向量回归机
知识相关性
信息
修补
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职称材料
基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法
被引量：
10
2
作者
孙海文
谢晓方
+1 位作者
孙涛
张龙杰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2466-2475,共10页
海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络-云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud,DDBN-Cloud)的威胁评...
海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络-云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud,DDBN-Cloud)的威胁评估方法。通过分析来袭目标特征,构建了目标威胁评估体系;为避免节点威胁属性值在小范围内连续变化所引起的重复计算,采用模糊逻辑理论将体系中的连续型变量转化为离散型变量;针对评估过程中指标数据缺失问题,采用前向信息修补算法进行信息预测修补;采用证据可信度对不确定性节点的先验概率进行赋值,使得贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数更贴合实际;最后,利用云模型将得到的威胁评估概率转化为确定的威胁度,实现由定性概念到定量数值的转化,进行威胁排序;仿真实验表明,该方法适用于目标数据缺失时的动态威胁评估,与静态贝叶斯网络-云模型(Bayesian networks cloud,BN-Cloud)法和相对熵排序法相比,其结果更合理,具有一定的实用价值。
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关键词
威胁评估与排序
贝叶斯网络
云模型
信息
修补
算法
可信度
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职称材料
改进的前向信息修补算法及其应用
3
作者
陈海洋
高晓光
段晓稳
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012年第2期199-203,共5页
前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯...
前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。
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关键词
前向
信息
修补
算法
数据
修补
目标识别
离散动态贝叶斯网络
威胁源
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职称材料
题名
迁移学习支持向量回归机
被引量：
5
1
作者
史荧中
王士同
蒋亦樟
刘培林
机构
江南大学数字媒体学院
无锡职业技术学院物联网学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3084-3089,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170122
61272210
+2 种基金
61202311)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011003
BK2012552)
文摘
传统的回归系统构建方法假设用于建模的数据是充分的,但若当前场景中重要数据信息缺失,则基于此数据集训练所得系统泛化能力较差。针对此缺陷,以支持向量回归机(SVR)为基础,提出了具有迁移学习能力的回归机系统,即迁移学习支持向量回归机(T-SVR)。T-SVR不仅能充分利用当前场景的数据信息,而且能有效地利用历史知识来学习,具有通过迁移历史场景知识来弥补当前场景信息缺失的能力。具体地,通过控制目标函数中当前模型与历史模型的相似性,使当前模型能在信息缺失和不足时从历史场景中得到有益信息,得到增强的当前场景模型。在模拟数据和酒类光谱数据集上的实验研究亦验证了在信息缺失场景下T-SVR较之于传统回归系统建模方法的更好适应性。
关键词
迁移学习
数据缺失
支持向量回归机
知识相关性
信息
修补
Keywords
transfer learning
data missing
Supported Vector Regression （SVR）
knowledge similarity
informationremedy
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法
被引量：
10
2
作者
孙海文
谢晓方
孙涛
张龙杰
机构
海军航空大学岸防兵学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2466-2475,共10页
基金
中国博士后科学基金(2013T60923)资助课题
文摘
海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络-云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud,DDBN-Cloud)的威胁评估方法。通过分析来袭目标特征,构建了目标威胁评估体系;为避免节点威胁属性值在小范围内连续变化所引起的重复计算,采用模糊逻辑理论将体系中的连续型变量转化为离散型变量;针对评估过程中指标数据缺失问题,采用前向信息修补算法进行信息预测修补;采用证据可信度对不确定性节点的先验概率进行赋值,使得贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数更贴合实际;最后,利用云模型将得到的威胁评估概率转化为确定的威胁度,实现由定性概念到定量数值的转化,进行威胁排序;仿真实验表明,该方法适用于目标数据缺失时的动态威胁评估,与静态贝叶斯网络-云模型(Bayesian networks cloud,BN-Cloud)法和相对熵排序法相比,其结果更合理,具有一定的实用价值。
关键词
威胁评估与排序
贝叶斯网络
云模型
信息
修补
算法
可信度
Keywords
threat assessment and ranking
Bayesian network
cloud model
information mending algorithm
reliability
分类号
E273 [军事—军事理论]
TJ761 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
改进的前向信息修补算法及其应用
3
作者
陈海洋
高晓光
段晓稳
机构
西北工业大学电子信息学院
西安工程大学电子信息学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012年第2期199-203,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774064)
文摘
前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。
关键词
前向
信息
修补
算法
数据
修补
目标识别
离散动态贝叶斯网络
威胁源
Keywords
forwards information repairing algorithm
data completion
target recognition
discrete dynamic Bayesian networks
menaces
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迁移学习支持向量回归机
史荧中
王士同
蒋亦樟
刘培林
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
5
下载PDF
职称材料
2
基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法
孙海文
谢晓方
孙涛
张龙杰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
10
下载PDF
职称材料
3
改进的前向信息修补算法及其应用
陈海洋
高晓光
段晓稳
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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