基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测 被引量：34

1

作者 陈益峰 吕金虎 周创兵 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期671-675,共5页

给出了一种最大 Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的改进算法，这种改进算法不仅对小数据序列可靠，而且计算量小，相对容易操作。通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析，计算出最大ｂ叩ｕｎｏｖ指数，并利用最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的一维模... 给出了一种最大 Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的改进算法，这种改进算法不仅对小数据序列可靠，而且计算量小，相对容易操作。通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析，计算出最大ｂ叩ｕｎｏｖ指数，并利用最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数的一维模式进行边坡位移预测。这种改进的方法比己有的研究方法更可靠，而且操作起来比较方便。通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测，结果令人满意。 展开更多

关键词 混沌时间序列 LYAPUNOV指数 小数据序列 边坡 位移预测

下载PDF 职称材料

小数据量法计算最大Lyapunov指数的参数选择 被引量：21

2

作者 杨永锋 仵敏娟 +2 位作者 高喆 吴亚锋 任兴民 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期371-374,511,共4页

为避免人为选择平均周期和线性区间所带来的计算不准,在分析小数据量法计算最大Lyapunov指数的基础方法之上,提出平均周期和计算最大Lyapunov指数线性区域的确定方法。仿真算例表明,所提出的方法可以快速便捷地实现小数据量法计算最大Ly... 为避免人为选择平均周期和线性区间所带来的计算不准,在分析小数据量法计算最大Lyapunov指数的基础方法之上,提出平均周期和计算最大Lyapunov指数线性区域的确定方法。仿真算例表明,所提出的方法可以快速便捷地实现小数据量法计算最大Lyapunov指数。 展开更多

关键词 非线性 最大LYAPUNOV指数 小数据量法 平均周期 线性区间

下载PDF 职称材料

基于最大Lyapunov指数改进算法的交通流混沌判别 被引量：18

3

作者 李松 贺国光 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2006年第5期747-750,共4页

提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法.该算法首先用关联积分法(C-C方法)和C ao方法确定重构相空间的两个重要参数:嵌入维数m和延迟时间,再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数.这种算法不仅能够很好地重... 提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法.该算法首先用关联积分法(C-C方法)和C ao方法确定重构相空间的两个重要参数:嵌入维数m和延迟时间,再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数.这种算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性,并且能够避免W o lf方法的局限性.应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流和实测交通流的时间序列进行了混沌判别,结果表明,基于跟驰模型的仿真交通流和实际交通流中存在混沌现象,最大Lyapunov指数改进算法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法. 展开更多

关键词 交通流 混沌判别 李雅普诺夫指数 小数据量方法

下载PDF 职称材料

计算最大Lyapunov指数的推广小数据量法 被引量：10

4

作者 张勇 陈天麒 陈滨 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期254-257,共4页

在分析常用的计算最大Lyapunov指数小数据量法的基础上,研究了混沌吸引子时间轨道的不可逆特性,提出基于后向搜索和双向搜索计算最大Lyapunov指数的推广小数据量法通用经验公式。数值仿真表明,新方法比原来仅做前向搜索的小数据量法在... 在分析常用的计算最大Lyapunov指数小数据量法的基础上,研究了混沌吸引子时间轨道的不可逆特性,提出基于后向搜索和双向搜索计算最大Lyapunov指数的推广小数据量法通用经验公式。数值仿真表明,新方法比原来仅做前向搜索的小数据量法在计算准确度和抗噪声性能上更加优越。 展开更多

关键词 小数据量法 推广算法 最大LYAPUNOV指数 混沌

下载PDF 职称材料

一种基于小数据量的快速识别短时交通流混沌特性的方法 被引量：7

5

作者 蒋海峰 马瑞军 +1 位作者 魏学业 温伟刚 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期63-66,共4页

对短时交通流进行预测、诱导和控制是智能交通控制系统的重要研究内容。由于对短时交通流进行混沌特性识别时,存在实时性与样本数量之间的矛盾。因此,本文基于混沌时间序列分析理论,提出了一种快速计算短时交通流时间序列最大Lyapunov... 对短时交通流进行预测、诱导和控制是智能交通控制系统的重要研究内容。由于对短时交通流进行混沌特性识别时,存在实时性与样本数量之间的矛盾。因此,本文基于混沌时间序列分析理论,提出了一种快速计算短时交通流时间序列最大Lyapunov指数的小数据量方法,用于识别短时交通流中是否存在混沌特性。该方法首先将短时交通流时间序列在相空间中进行重构,以充分提取短时交通流中的相关信息。并结合庞卡来截面法对识别结果进行了验证。从而为对短时交通流进行分析、预测和控制时所采用的相应方法提供了可靠的理论依据。对实测短时交通流行为进行识别的结果表明,该方法具有计算量小、实时性好,对小数据量可靠且容易操作等优点。 展开更多

关键词 小数据量 LYAPUNOV指数 混沌 短时交通流量 庞卡来截面

下载PDF 职称材料

一种提高神经网络集成差异性的学习方法 被引量：9

6

作者 李凯 黄厚宽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1387-1390,共4页

集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bag-ging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的... 集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bag-ging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的差异性;另外,当生成一个分类器后,采用了测试方法确保分类器集成的正确率;最后针对十个标准数据集进行了实验研究,结果表明集成算法DBNNE在小规模数据集上优于Bagging及AdaBoost集成方法,而在较大数据集上也不逊色于这两种集成方法. 展开更多

关键词 神经网络 集成 小规模数据集 差异性 泛化

下载PDF 职称材料

小数据集BN建模方法及其在威胁评估中的应用 被引量：8

7

作者 邸若海 高晓光 郭志高 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1504-1511,共8页

贝叶斯网络是数据挖掘领域的主要工具之一.在某些特定场合,如重大装备的故障诊断、地质灾害预测及作战决策等,希望用少量数据得到较好的结果.因此,本文针对小数据集条件下的贝叶斯网络学习问题展开研究.首先,建立基于连接概率分布的结... 贝叶斯网络是数据挖掘领域的主要工具之一.在某些特定场合,如重大装备的故障诊断、地质灾害预测及作战决策等,希望用少量数据得到较好的结果.因此,本文针对小数据集条件下的贝叶斯网络学习问题展开研究.首先,建立基于连接概率分布的结构约束模型,提出I-BD-BPSO(Improved-Bayesian Dirichlet-Binary Particle Swarm Optimization)结构学习算法;其次,建立单调性参数约束模型,提出MCE(Monotonicity Constraint Estimation)参数学习算法;最后,应用所提算法构建威胁评估模型并应用变量消元法进行推理计算.实验结果表明,在小数据集条件下,本文的结构学习算法优于经典的二值粒子群优化算法,参数学习算法优于最大似然估计、保序回归及凸优化算法,并能够构建有效的威胁评估模型. 展开更多

关键词 贝叶斯网络 小数据集 二值粒子群优化 威胁评估

下载PDF 职称材料

小数据集条件下基于数据再利用的BN参数学习 被引量：7

8

作者 杨宇 高晓光 郭志高 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2058-2071,共14页

着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知识是独立的,在参数学习算法中仅将二者机械结合.经过理论研究... 着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知识是独立的,在参数学习算法中仅将二者机械结合.经过理论研究后,本文认为数据和先验知识并不独立,原有算法浪费了这部分有用信息.本文立足于数据信息分类,深入挖掘数据和先验知识之间的约束信息来提高参数学习精度,提出了新的BN参数学习算法—凸约束条件下基于数据再利用的贝叶斯估计.通过仿真实验展示了所提算法在精度和其他性能上的优势,进一步证明数据和先验知识不独立思想的合理性. 展开更多

关键词 贝叶斯网络 参数学习 小数据集 数据信息分类 数据再利用

下载PDF 职称材料

基于SVM的一种新的分类器设计方法 被引量：5

9

作者 刘晶 郭雷 聂晶鑫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第7期181-182,185,共3页

根据“半监督学习”方法,利用已经标注好的训练样本和无标注的训练样本一起训练分类器。在标准SVM分类器训练方法中融入这种思想,给分类面附近加入混合数据,提出了一种新的基于SVM的分类器设计方法,并将这种方法应用于小样本数据的分类... 根据“半监督学习”方法,利用已经标注好的训练样本和无标注的训练样本一起训练分类器。在标准SVM分类器训练方法中融入这种思想,给分类面附近加入混合数据,提出了一种新的基于SVM的分类器设计方法,并将这种方法应用于小样本数据的分类问题中。实验表明,新的基于SVM的分类器与传统SVM相比较,在分类准确率上有很大提高,同时偏差有所降低。 展开更多

关键词 小样本数据 SVM分类器 分类准确率 半监督学习

下载PDF 职称材料

基于最大Lyapunov指数方法预测油田产量 被引量：4

10

作者 朱义东 李玉林 +2 位作者 黄炳光 王怒涛 唐坚 《西南石油学院学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期32-33,i003,共3页

传统的预测方法是先建立数据序列的主观模型,然后根据主观模型进行计算和预测,而混沌科学的发展使得不必事先建立主观模型,直接根据数据序列本身所计算出来的客观规律(如Lyapunov指数等)进行预测,避免预测的人为主观性。提出适用于小数... 传统的预测方法是先建立数据序列的主观模型,然后根据主观模型进行计算和预测,而混沌科学的发展使得不必事先建立主观模型,直接根据数据序列本身所计算出来的客观规律(如Lyapunov指数等)进行预测,避免预测的人为主观性。提出适用于小数据序列的方法,几乎利用了所有的数据信息,能够计算出比较精确的Lyapunov指数。结果表明:该方法可靠、计算量小、相对易操作,精度高,并能得出最大预测时间。 展开更多

关键词 最大LYAPUNOV指数 小数据量方法 混沌时间序列 预测

下载PDF 职称材料

基于图像序列区域混沌特征的海面舰船目标检测算法 被引量：4

11

作者 何四华 杨绍清 +1 位作者 石爱国 李天伟 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期73-76,共4页

为了检测复杂海面背景中的舰船目标,提出了一种基于图像序列区域混沌特征的目标检测新算法,算法利用小数据量法计算图像序列区域的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,并利用混沌特征的变化差别检测淹没在混沌... 为了检测复杂海面背景中的舰船目标,提出了一种基于图像序列区域混沌特征的目标检测新算法,算法利用小数据量法计算图像序列区域的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,并利用混沌特征的变化差别检测淹没在混沌背景信号中的目标信号,最后对100帧图像进行了目标检测。计算结果表明:新算法检测率为100%,虚警率为5%,检测结果优于利用统计分析方法的结果。 展开更多

关键词 交通信息工程 图像序列 混沌特征 小数据量法 目标检测

原文传递

基于小数据集下贝叶斯网络建模的面部表情识别 被引量：2

12

作者 郭文强 高文强 +2 位作者 肖秦琨 徐成 李梦然 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第35期179-183,共5页

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面... 针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算;最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明:在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。 展开更多

关键词 面部表情识别 活动单元 小数据集 贝叶斯网络建模

下载PDF 职称材料

有界噪声激励下典型非线性系统响应的最大Lyapunov指数估计

13

作者 谢潮涌 雷华 甘春标 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第2期7-11,共5页

讨论有界噪声激励对一类典型非线性系统的动力学行为的影响。通过Monte-Carlo和小数据量方法,给出Holmes型杜芬振子在受周期激励和有界噪声激励作用下的样本响应及其最大Lyapunov指数结果。分析表明,在系统有确定性激励作用的导向时,可... 讨论有界噪声激励对一类典型非线性系统的动力学行为的影响。通过Monte-Carlo和小数据量方法,给出Holmes型杜芬振子在受周期激励和有界噪声激励作用下的样本响应及其最大Lyapunov指数结果。分析表明,在系统有确定性激励作用的导向时,可以由最大Lyapunov指数来判断系统运动是否混沌,且可得出推断:随机激励可诱发混沌亦可抑制混沌。然而,在系统仅受有界噪声激励时,难以从响应曲线和最大Lyapunov指数结果来判别系统的运动是否是混沌的。 展开更多

关键词 声学 有界噪声 相空间重构 小数据量法 最大LYAPUNOV指数 混沌

下载PDF 职称材料

基于加性协同的离散贝叶斯网络参数学习

14

作者 邸若海 高晓光 郭志高 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第10期61-66,127,共7页

针对小数据集条件下离散BN参数学习的问题,为了将加性协同约束融入到BN参数学习过程中,通过借鉴经典保序回归算法的思想,提出四种处理加性协同约束的方法,进而利用经典的草地湿润模型对改进算法进行仿真,并与最大似然估计算法进行对比,... 针对小数据集条件下离散BN参数学习的问题,为了将加性协同约束融入到BN参数学习过程中,通过借鉴经典保序回归算法的思想,提出四种处理加性协同约束的方法,进而利用经典的草地湿润模型对改进算法进行仿真,并与最大似然估计算法进行对比,仿真结果表明,改进算法在精度上有一定优势,能够很好的对最大似然估计算法进行修正,得到相对准确的参数,然而时效性则劣于最大似然估计算法。进一步将改进算法应用到弹道导弹突防模型的参数学习中,通过推理分析验证算法的有效性。 展开更多

关键词 小数据集 加性协同 贝叶斯网络 参数学习

下载PDF 职称材料

交通流量的混沌特性分析及预测模型研究 被引量：15

15

作者 张玉梅 曲仕茹 温凯歌 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期119-123,共5页

基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,分析交通流量的混沌特性,研究了一种交通流量的自适应预测模型。在合理选取嵌入维数和延滞时间实现交通流量时间序列相空间重构的基础上,应用小数据量法计算重构交通流量时间... 基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,分析交通流量的混沌特性,研究了一种交通流量的自适应预测模型。在合理选取嵌入维数和延滞时间实现交通流量时间序列相空间重构的基础上,应用小数据量法计算重构交通流量时间序列的最大Lyapunov指数,根据该指数值对交通流量的混沌特性进行分析,并采用庞卡莱截面法对分析结果进行验证;构建交通流量的Volterra预测模型,并采用LMS自适应算法对模型系数进行调整。通过对实际采集的高速公路交通流量数据的仿真研究表明,小数据量法能对交通流混沌特性进行准确判别,构建的二阶Volterra自适应预测模型能够有效地预测交通流量的变化。因此,在判定交通流量存在混沌特性时,可以应用论文构建的二阶Volterra自适应预测模型对其进行准确的预测。 展开更多

关键词 混沌 交通流量预测 相空间重构 小数据量法 Voherra级数

下载PDF 职称材料

基于最大Lyapunov指数的混沌预测在洪水实时预报中的应用 被引量：7

16

作者 孙义 黄显峰 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2016年第1期102-106,共5页

为提高洪水预报精度,从而提高水库防洪调度可信度,采用混沌预测模型,研究了复杂洪水动力特征和非线性特征并分析洪水实时预报问题。考虑到时间延迟与嵌入维数的相关性,利用C-C法计算相空间重构参数,判别了洪水混沌特性。为避免由嵌入维... 为提高洪水预报精度,从而提高水库防洪调度可信度,采用混沌预测模型,研究了复杂洪水动力特征和非线性特征并分析洪水实时预报问题。考虑到时间延迟与嵌入维数的相关性,利用C-C法计算相空间重构参数,判别了洪水混沌特性。为避免由嵌入维数m的选取引起的最大Lyapunov指数的明显波动,使用了改进的小数据量方法计算最大Lyapunov指数。构造了基于最大Lyapunov指数的混沌洪水实时预报模型,并将其应用到湖南五强溪水库的洪水预报,计算结果表明该模型具有较高的预报精度。 展开更多

关键词 混沌预测 C-C法 小数据量方法 最大LYAPUNOV指数 洪水预报

下载PDF 职称材料

基于小波变换的光混沌信号消噪与Lyapunov指数计算 被引量：5

17

作者 朱志伟 孟义朝 +1 位作者 方捻 黄肇明 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2103-2107,共5页

针对动力学方程未知且信噪比小的光混沌信号,采用小波多分辨分解算法对其进行噪音消减.用Lorenz混沌信号对该算法的消噪效果进行了检验.提出利用互信息量法和Cao氏法来改进小数据量法在时间延迟和嵌入维数计算上存在的主观选择性,对经... 针对动力学方程未知且信噪比小的光混沌信号,采用小波多分辨分解算法对其进行噪音消减.用Lorenz混沌信号对该算法的消噪效果进行了检验.提出利用互信息量法和Cao氏法来改进小数据量法在时间延迟和嵌入维数计算上存在的主观选择性,对经过噪音消减的Lorenz混沌信号利用此改进的小数据量法计算其最大Lyapunov指数.结果表明,信噪比可提高近10dB左右,最大Lyapunov指数计算误差可减少近30%,并求得半导体放大器光混沌信号的最大Lyapunov指数为0.3896. 展开更多

关键词 光混沌 小波变换 LYAPUNOV指数 多分辨分析 小数据量法

下载PDF 职称材料

自适应小数据集乳腺癌病理组织分类研究 被引量：2

18

作者 和青芳 王慧 程光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期67-73,84,共8页

针对乳腺癌病理组织图像数据普遍存在数据集规模小、良性和恶性样本数量分布不均衡、自动识别精度低的现状,利用深度可分离卷积、小卷积核堆叠、增深降维等技术,结合文中提出的"SoftMax+WF"设计具备合理深度和宽度、适应小数... 针对乳腺癌病理组织图像数据普遍存在数据集规模小、良性和恶性样本数量分布不均衡、自动识别精度低的现状,利用深度可分离卷积、小卷积核堆叠、增深降维等技术,结合文中提出的"SoftMax+WF"设计具备合理深度和宽度、适应小数据集、轻型的病理组织图像分类模型。在图像旋转、扭曲等传统增强数据方法基础上,采用随机不重复裁切法均衡良、恶性样本数量并扩充数据集。针对训练集中难以聚类的样本,提出"弱特征"概念、"弱特征"样本提取算法和自适应调整、二次训练算法改进模型训练。在参数设置和运行环境相同的条件下,进行8组比对实验,模型的准确率、敏感度、特异度均可达97%以上。实验结果证明文中设计的模型性能稳定,对小数据集和不均衡数据集具有较好的包容性和适应性。 展开更多

关键词 乳腺癌病理组织图像 自适应小数据集 弱特征 卷积神经网络 深度可分离卷积 深度学习

下载PDF 职称材料

基于小数据量法计算固体“类流态”的最大Lyapunov指数 被引量：2

19

作者 张贵杰 高后秀 杨渝钦 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B06期185-189,共5页

为研究固体材料中的非线性振荡“类流态”现象,由高速摄像机拍摄固体“类流态”振荡过程,获得了灰度值振荡时间序列．利用Lyapunov指数的小数据量法,计算出该时间序列的最大Lyapunov指数．由于Lyapunov指数是定量描述混沌吸引子的重要指... 为研究固体材料中的非线性振荡“类流态”现象,由高速摄像机拍摄固体“类流态”振荡过程,获得了灰度值振荡时间序列．利用Lyapunov指数的小数据量法,计算出该时间序列的最大Lyapunov指数．由于Lyapunov指数是定量描述混沌吸引子的重要指标,根据最大Lyapunov指数大于零的计算结果,判别固体“类流态”振荡系统处于混沌状态． 展开更多

关键词 固体“类流态” 小数据量法 LYAPUNOV指数 混沌

下载PDF 职称材料

边坡系统演化过程的混沌时间序列分析

20

作者 孙俊峰 《水电能源科学》 北大核心 2016年第12期160-163,共4页

边坡系统演化过程具有高度非线性特点,准确刻画系统演变内在规律对边坡稳定分析和预警至关重要。借助时间序列分析手段,利用自相关函数法确定边坡位移监测时间序列最佳延迟时间;利用G-P法确定嵌入维数和关联维数,继而重构位移序列相空间... 边坡系统演化过程具有高度非线性特点,准确刻画系统演变内在规律对边坡稳定分析和预警至关重要。借助时间序列分析手段,利用自相关函数法确定边坡位移监测时间序列最佳延迟时间;利用G-P法确定嵌入维数和关联维数,继而重构位移序列相空间;利用小数据量法计算位移时序最大Lyapunov指数(M_(MLE)),借助关联维数和M_(MLE)对边坡系统演化过程进行混沌特征判定,确定影响边坡稳定的主要因素,挖掘边坡系统演变机理,并借助表征量实现边坡系统稳定性和稳定度分析。将该实测位移序列进行分段处理,描绘并分析其关联维数和M_(MLE)变化规律,指出边坡系统的演化规律一直存在混沌特性,这为边坡预警提供了借鉴。 展开更多

关键词 边坡系统 混沌 相空间重构 小数据量法 最大LYAPUNOV指数

下载PDF 职称材料