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基于图正则化的贝叶斯宽度学习系统 被引量：3
1
作者 段俊伟 许林灿 +2 位作者 全渝娟 陈龙 陈俊龙 《智能科学与技术学报》 2022年第1期109-117,共9页
作为一种前馈神经网络,宽度学习系统因其精度高、训练速度快且能有效代替深度学习方法而备受研究者的关注。然而,宽度学习系统存在对网络中的特征节点个数比较敏感且求伪逆方式易使模型出现过拟合等问题。为此,在宽度学习系统中引入贝... 作为一种前馈神经网络,宽度学习系统因其精度高、训练速度快且能有效代替深度学习方法而备受研究者的关注。然而,宽度学习系统存在对网络中的特征节点个数比较敏感且求伪逆方式易使模型出现过拟合等问题。为此,在宽度学习系统中引入贝叶斯推断和图正则化。一方面,通过引入先验知识进行贝叶斯学习可以有效提高权重的稀疏性,提高模型的稳定性;另一方面,加入图正则化可充分考虑数据内在的图信息,进一步提高模型的泛化能力。在UCI数据集和NORB数据集上对所提模型进行性能评估,实验结果表明,所提的基于图正则化的贝叶斯宽度学习系统模型能进一步提高宽度学习系统的分类精度且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 宽度学习系统 贝叶斯推断 图正则化 模式识别
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一种基于宽度学习系统的谱-空高光谱图像分类方法
2
作者 谢福鼎 任曦冉 《辽宁师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期336-341,共6页
宽度学习系统(BLS)通过扩展网络结构的宽度有效地克服了深度学习中训练耗时的问题.由于在分类过程中缺失了空间信息的使用,BLS往往不能获得满意的分类结果.为了改善BLS的分类性能,提出了一种基于BLS的光谱-空间高光谱图像分类方法(PBLS... 宽度学习系统(BLS)通过扩展网络结构的宽度有效地克服了深度学习中训练耗时的问题.由于在分类过程中缺失了空间信息的使用,BLS往往不能获得满意的分类结果.为了改善BLS的分类性能,提出了一种基于BLS的光谱-空间高光谱图像分类方法(PBLSS).该方法利用主成分分析方法对波段子集进行特征提取,然后用主成分代替原来通过随机特征映射得到的特征节点,从而丰富了特征节点的信息;利用超像素对分类图进行后处理,明显地改善了BLS的分类性能.3个常用的数据集的实验结果表明,PBLSS方法比BLS的分类精度有了明显的提高. 展开更多
关键词 高光谱图像 宽度学习系统 主成分分析 超像素 分类
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基于双模经颅超声成像的帕金森病计算机辅助诊断研究
3
作者 颜敏俊 王文刚 徐文蔚 《中国医疗设备》 2020年第5期109-113,共5页
目的通过充分挖掘经颅B型超声(Transcranial B-mode Sonography,TBS)和经颅多普勒超声(Transcranial DopplerSonography,TDS)影像中所蕴含的关于帕金森病的特征,利用这两种模态特征之间的互补性判别信息,拟构建一个基于融合TBS和TDS影像... 目的通过充分挖掘经颅B型超声(Transcranial B-mode Sonography,TBS)和经颅多普勒超声(Transcranial DopplerSonography,TDS)影像中所蕴含的关于帕金森病的特征,利用这两种模态特征之间的互补性判别信息,拟构建一个基于融合TBS和TDS影像的PD的计算机辅助诊断系统。方法首先从经颅B型超声图像中提取出统计学特征和纹理特征,从TDS影像的光谱曲线中计算出血流的特征。然后将双模态影像特征输入到一个宽度学习分类器中,用于对PD进行分类。结果实验结果表明,使用双模经颅超声成像数据能提高PD的诊断准确率,并且使用宽度学习分类器的计算机辅助诊断性能优于SVM分类器。结论研究结果有助于理解PD患者的经颅超声影像特征以及实现PD的自动诊断。 展开更多
关键词 经颅B型超声 经颅多普勒超声 帕金森病 宽度学习 计算机辅助诊断
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基于双向门控式宽度学习系统的监测数据结构变形预测
4
作者 罗向龙 王亚飞 +1 位作者 王彦博 王立新 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期729-736,共8页
监测数据深度学习预测模型运算量大、实时性差,为此结合宽度学习系统(BLS)和双向长短时记忆(Bi-LSTM)模型的优势,提出基于双向门控式宽度学习系统(Bi-G-BLS)的结构变形预测模型.对BLS的特征节点增加循环反馈和遗忘门结构,提高当前节点... 监测数据深度学习预测模型运算量大、实时性差,为此结合宽度学习系统(BLS)和双向长短时记忆(Bi-LSTM)模型的优势,提出基于双向门控式宽度学习系统(Bi-G-BLS)的结构变形预测模型.对BLS的特征节点增加循环反馈和遗忘门结构,提高当前节点对前一节点的依赖关系,分别从正向和反向提取时间序列的内部特征,充分挖掘数据的双向特征,在提高模型预测精确度的同时减少模型预测时间.基于实测的地铁基坑沉降监测数据的测试结果显示,所提预测模型与门控循环单元(GRU)、BLS、Bi-LSTM、G-BLS模型相比,均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)平均分别降低了21.04%、12.81%、24.41%;在预测精度相近的情况下,所提模型的预测时间比Bi-LSTM模型降低了99.59%.结果表明,所提模型在预测速度和精确度上较对比模型有明显提升. 展开更多
关键词 结构变形 预测模型 深度学习 门控循环单元(GRU) 宽度学习系统(BLS)
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基于宽度学习的风光容量配置研究 被引量：3
5
作者 尹忠东 涂菁菁 徐永海 《电测与仪表》 北大核心 2019年第13期45-50,共6页
针对风光发电的大量接入,将引起配电网规划与运行特征的根本性改变问题,提出一种基于宽度学习的风光容量配置方法。利用网络节点电压、风光电源出力等数据对宽度学习容量配置模型进行训练,模型精度和结果的合理性采用均方根误差和电压... 针对风光发电的大量接入,将引起配电网规划与运行特征的根本性改变问题,提出一种基于宽度学习的风光容量配置方法。利用网络节点电压、风光电源出力等数据对宽度学习容量配置模型进行训练,模型精度和结果的合理性采用均方根误差和电压稳定性评价指标进行评估。以IEEE33节点系统作为算例进行仿真,给出了满足总投资成本和网络有功损耗最小的容量配置结果,并与支持向量机、核极限学习机进行对比分析,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 风光发电 宽度学习 均方根误差 容量配置
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