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强序列关系保持二值编码
被引量：
1
1
作者
王振
孙福振
+1 位作者
张龙波
刘萍萍
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3803-3806,3810,共5页
针对相对相似性保持哈希进行了研究,提出强序列关系保持二值编码,旨在保证数据点对在汉明空间和欧氏空间内的相对近邻关系具有较高的一致性,从而确保能在汉明空间内得到较优的近邻检索性能。针对相对近邻关系保持性能较弱的问题,提出建...
针对相对相似性保持哈希进行了研究,提出强序列关系保持二值编码,旨在保证数据点对在汉明空间和欧氏空间内的相对近邻关系具有较高的一致性,从而确保能在汉明空间内得到较优的近邻检索性能。针对相对近邻关系保持性能较弱的问题,提出建立基于四元组的相对相似性保持约束目标,并利用张量序列图构建满足特定序列约束条件的训练数据集,可有效降低训练复杂度。在训练过程中,迭代提升无法准确保持相对近邻关系数据点的权重值,使其在之后的训练过程中能够引起足够的重视,达到最小化残余性能损失的目的。在三个常用海量数据集上的近似近邻检索对比实验表明,强序列关系保持二值编码能够在汉明空间内获得较优的近似近邻检索性能。
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关键词
哈希
二值编码
图像检索
相对相似性保持
自
适应
提升
机制
下载PDF
职称材料
基于MSSST和强化轻量级卷积神经网络的有载分接开关运行工况识别
被引量：
1
2
作者
魏敏
王刘旺
《浙江电力》
2022年第4期51-61,共11页
针对实际运行环境下变压器有载分接开关运行工况识别效果不佳的问题,提出一种基于MSSST(多重同步压缩S变换)和RLCNN(强化轻量级卷积神经网络)的工况识别方法。在该方法中,将MSSST理论引入电力设备状态监测领域,用于对有载分接开关振动...
针对实际运行环境下变压器有载分接开关运行工况识别效果不佳的问题,提出一种基于MSSST(多重同步压缩S变换)和RLCNN(强化轻量级卷积神经网络)的工况识别方法。在该方法中,将MSSST理论引入电力设备状态监测领域,用于对有载分接开关振动信号进行分析处理,从而有效刻画信号的二维时频特征。此外,在MobileNetv2轻量级卷积神经网络中融合Adaboost自适应提升机制,提出一种新颖的RLCNN模型,以振动信号二维时频图作为样本对所构建的RLCNN模型进行训练,用于判定有载分接开关运行工况。实验结果表明,所提方法可实现有载分接开关不同运行工况的准确判定,与其他识别方法相比,该方法识别准确性更高、稳定性更好,具有实际工程应用价值。
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关键词
有载分接开关
多重同步压缩S变换
Adaboost
自
适应
提升
机制
强化轻量级卷积神经网络
工况识别
下载PDF
职称材料
题名
强序列关系保持二值编码
被引量：
1
1
作者
王振
孙福振
张龙波
刘萍萍
机构
山东理工大学计算机科学与技术学院
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3803-3806,3810,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61841602)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2018PF005)。
文摘
针对相对相似性保持哈希进行了研究,提出强序列关系保持二值编码,旨在保证数据点对在汉明空间和欧氏空间内的相对近邻关系具有较高的一致性,从而确保能在汉明空间内得到较优的近邻检索性能。针对相对近邻关系保持性能较弱的问题,提出建立基于四元组的相对相似性保持约束目标,并利用张量序列图构建满足特定序列约束条件的训练数据集,可有效降低训练复杂度。在训练过程中,迭代提升无法准确保持相对近邻关系数据点的权重值,使其在之后的训练过程中能够引起足够的重视,达到最小化残余性能损失的目的。在三个常用海量数据集上的近似近邻检索对比实验表明,强序列关系保持二值编码能够在汉明空间内获得较优的近似近邻检索性能。
关键词
哈希
二值编码
图像检索
相对相似性保持
自
适应
提升
机制
Keywords
hash algorithm
binary codes
image retrieval
relative similarity preserving
ad-boost mechanism
分类号
TP391.41 [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
基于MSSST和强化轻量级卷积神经网络的有载分接开关运行工况识别
被引量：
1
2
作者
魏敏
王刘旺
机构
国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
出处
《浙江电力》
2022年第4期51-61,共11页
基金
国网浙江省电力有限公司科技项目(5211DS210007)。
文摘
针对实际运行环境下变压器有载分接开关运行工况识别效果不佳的问题,提出一种基于MSSST(多重同步压缩S变换)和RLCNN(强化轻量级卷积神经网络)的工况识别方法。在该方法中,将MSSST理论引入电力设备状态监测领域,用于对有载分接开关振动信号进行分析处理,从而有效刻画信号的二维时频特征。此外,在MobileNetv2轻量级卷积神经网络中融合Adaboost自适应提升机制,提出一种新颖的RLCNN模型,以振动信号二维时频图作为样本对所构建的RLCNN模型进行训练,用于判定有载分接开关运行工况。实验结果表明,所提方法可实现有载分接开关不同运行工况的准确判定,与其他识别方法相比,该方法识别准确性更高、稳定性更好,具有实际工程应用价值。
关键词
有载分接开关
多重同步压缩S变换
Adaboost
自
适应
提升
机制
强化轻量级卷积神经网络
工况识别
Keywords
on-load tap changer
MSSST
Adaboost adaptive lifting mechanism
RLCNN
operating condition identification
分类号
TM403.4 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
强序列关系保持二值编码
王振
孙福振
张龙波
刘萍萍
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
2
基于MSSST和强化轻量级卷积神经网络的有载分接开关运行工况识别
魏敏
王刘旺
《浙江电力》
2022
1
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职称材料
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