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一种集成多个机器学习模型的复合材料结构损伤识别方法 被引量：6
1
作者 杨宇 周雨熙 王莉 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期278-287,共10页
针对基于导波的复合材料结构损伤监测手段在实际工程应用中遇到的问题,结合目前已开展的利用机器学习模型辅助结构损伤识别的经验,提出了一种基于最小边际系数的复合材料结构损伤识别方法。通过采用多个机器学习模型对监测数据进行预测... 针对基于导波的复合材料结构损伤监测手段在实际工程应用中遇到的问题,结合目前已开展的利用机器学习模型辅助结构损伤识别的经验,提出了一种基于最小边际系数的复合材料结构损伤识别方法。通过采用多个机器学习模型对监测数据进行预测,利用不同机器学习模型之间的差异性和在不同数据分布上的预测置信度,提高整体结构损伤识别的泛化能力。通过试验验证,该方法能明显提高基于导波的复合材料结构损伤识别精度。 展开更多
关键词 机器学习 导波 复合材料 结构健康监测 最小边际
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基于最小边际损失的人脸识别方法的研究 被引量：1
2
作者 阴法明 仇剑鹏 《电子器件》 CAS 北大核心 2022年第1期148-153,共6页
得益于近几年深度神经网络的快速发展,人脸识别技术取得了巨大的成功。在深度神经网络中使用不同的损失函数会产生不同的效果。现有的一些损失函数已经拥有了很好的性能,然而它们无法解决类别不平衡数据集中存在的边际偏差问题,即长尾... 得益于近几年深度神经网络的快速发展,人脸识别技术取得了巨大的成功。在深度神经网络中使用不同的损失函数会产生不同的效果。现有的一些损失函数已经拥有了很好的性能,然而它们无法解决类别不平衡数据集中存在的边际偏差问题,即长尾分布问题。提出了一种新的损失函数,最小边际损失,旨在扩大那些过度封闭的类中心对的边界,以增强深度特征的判别能力。在Inception-ResNet-v1中加入了最小边际损失函数,并在多个人脸识别基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明,最小边际损失函数提升了人脸识别的能力,减少了边际偏差的负面影响。 展开更多
关键词 深度学习 人脸识别 损失函数 最小边际损失
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